Stable Diffusion

Google Colab代替として有名なPaperspaceでクラウド型GPU開発環境ゲット！WebUI（Automatic1111）なStable Diffusionでブラウザ上AIイラスト生成はもちろん、kohya版LoRA学習もOK！

LoRA学習の繰り返し数について、当サイトの画像だと10、20、5の順で再現性が高いっぽいです。今回は動作ありプロンプトに限定し、AIイラストの点数付けをして評価。その結果、20と5は甲乙つけがたそうですが、10がやっぱり優位みたい。

LoRA学習の繰り返し数について、当サイトの画像だと10、20、5の順で再現性が高いっぽいです。今回は動作なしプロンプトに限定し、AIイラストの点数付けをして評価。その結果、20と5は甲乙つけがたそうですが、10がやっぱり優位みたい。

LoRA学習の繰り返し数について、当サイトの画像だと10、20、5の順で再現性が高いことを確認済み。さらなる再現性向上をもとめて今回は比重「1.0」に挑戦。赤紫が多いので「0.9」が無難っぽいですが、繰り返し10の優位性を再確認できました。

LoRA学習における重要なパラメーターであるエポック数と生成されるAIイラストの関係例を紹介します。学習画像枚数は30固定で、今回は繰り返し数5にしました。これまで行った中では繰り返し数10、20、5の順で再現性が高いことを確認しました。

LoRA学習における重要なパラメーターであるエポック数と生成されるAIイラストの関係例を紹介します。引っ張られている感があったので、より単純なプロンプトでrepeat=10と20を再検証します。やっぱりプロンプトの影響を受けてましたよ。

LoRA学習における重要なパラメーターであるエポック数と生成されるAIイラストの関係例を紹介します。学習画像枚数は30固定で、今回は繰り返し数10にしました。プロンプトを追加するとイマイチになるので、ひょっとしたら引っ張られているのかも。

LoRA学習における重要なパラメーターであるエポック数と生成されるAIイラストの関係例を紹介します。学習画像枚数は30固定で、今回は繰り返し数20にしました。学習不足、過学習に陥らないちょうどいい条件を探すお役に立てていただければ幸いです。