興味のない人には前回と何が違うのかさっぱりわからないと思う。やってる本人もさっぱりわかりません！
まあそうですよね。数値で評価が出るならともかく、画像で良し悪しを判定ですからね
誰か教えて！
考えることを放棄した！
要約
学習画像枚数30、繰り返し数10でエポック数を振った場合（最大40）のAIイラスト例を紹介します。
今回も特に意味があるっぽい事はわかっていません。なんですけど、ひょっとしてエポック数が大きければ、あまりプロンプトはいらない？ むしろ邪魔？ 的な疑惑が出てきたので、手がかりかもしれないことを得られたのは前進かもです。
はじめに
前回の続編的な感じです。ということで以下おさらい。
LoRA学習において大事なパラメーターは学習画像枚数（image）、繰り返し数（repeat）×エポック数（epoch）みたいです。imageは準備した画像の枚数、repeatは同じ画像を学習する回数、epochは学習全体の回数っぽいです。
ステップ数（step）との関係は image × repeat × epoch = step だとか。もちろんstepが大きいほど時間がかかります。なんとなくstepは大きければ大きいほど良さそうな気がしますが、ちょうどいい値を超えると勉強し過ぎの過学習になるそうです。
stepは4000～6000にしろという話や、5000～10000が良いという意見やらいろいろあります。まだよくわかってない、というのもあるでしょうが、たぶん学習内容によっても変わってくるのでしょう。
今回は学習画像枚数30枚、repeatを10にして、epochの違い（最大40）で生成されるAIイラストがどのように変わるか、確認します。
相変わらず違いがあるんだかないんだか、よくわからないんですけどね。例によって例のごとく、LoRA学習の参考にしていただければ幸いです。
↓Paperspaceのまとめ記事作りました。ほとんど自作LoRA学習まとめですけど。
↓前回のrepeat20検証結果ですよ。
懲りずにepoch振りますよ
もちろん比重も変化
噂に高いkohya版LoRAを使用。repeat=10で、epoch=8, 16, 24, 32, 40の結果を示します。image=30だから、それぞれstep=2400, 4800, 7200, 9600, 12000ですよ。諸説あるけどepoch=8は学習不足、40は過学習の予定です。
モデルは「SukiyakiMix-v1.0-fp16.safetensors」で、VAEは「orangemix.vae.pt」。その他は以下の方法でPaperspaceにStable Diffusionを導入したデフォルトの状態です。
使うプロンプトは「girl 1, smile」＋LoRAのみ、ネガティブプロンプトは「worst quality, low quality, bad anatomy, nsfw, text, signature, watermark, username, missing limb, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits」です。
これはいきなり期待が持てる結果です。特に「epoch : 24、比重 : 1.0」がヤバい。リボンの色、校章ワッペンの色が完璧。同じ理由で「epoch : 40、比重 : 1.0」も中々。髪型がちょっとイマイチだけど。「epoch : 32、比重 : 1.0」はワッペンないけどほぼ完ぺきなミノ子。
黒髪ショートカットを指定せずとも、このクオリティーです。ってことは指定したらもっとイイ感じ？ さらにプロンプト追加にも耐えられる？ ……そう考えていた時もありました。
比重=0.9固定でプロンプト追加
前回と同じように、良さげな雰囲気ただよう比重=0.9に固定して、プロンプト追加で試してみました。
プロンプト①は「girl 1, smile, black short hair」、②は「girl 1, smile, black short hair, right hand punch practice. in the mysterious forest」、③は「girl 1, smile, black short hair, having a drink, in the streets of medieval Europe」です。
……むしろ遠くなりました。ここまで黒い服が多いと流石に嫌な予感が……。これってひょっとして「black」に引っ張られてる？
そもそも「black short hair」のプロンプトはrepeat=20のepock=3, 5, 7で必要と思ったから追加しました。epockが十分大きければ不要になり、むしろ邪魔する？ その結果黒い服が多くなった？ なんかそんな気がしてきました。
実はこの後、さらにrepeatを少なくして検証しようかと思っていたんですけど、その前に「black」問題を解決する必要があるっぽいです。
……こういう変なことばかりしてるから、どんどんラノベ挿絵応用が遅れるのではないでしょうか。ちょっと自分でも心配になってきました。
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まとめ
学習画像枚数30、繰り返し数10でエポック数を振った場合（最大40）のAIイラスト例を紹介しました。
今回も特に意味があるっぽい事はわかっていません。なんですけど、ひょっとしてエポック数が大きければ、あまりプロンプトはいらない？ むしろ邪魔？ 的な疑惑が出てきたので、手がかりかもしれないことを得たのは前進かもです。
三歩進んで二歩下がる精神で頑張ります！
↓とっととPixAI.artに投稿して遊びたいんですけど……。
↓「black short hair」を抜いて黒服率ダウン！
↓一番最初の検証。repeat=20のepock=3, 5, 7です。
↓repeat=5の検証記事。残念だけど嬉しい結果です。
↓PixAI.artに持ってくLoRAは厳選したいのですよ。
↓学習のもとになっているのはVRoid Studioの3Dキャラクターです。
