NoobAIノート
はじめに
NoobAIは、アニメとファーリーの画像生成に特化したSDXLアーキテクチャをベースにしています。現在、モデルのv-prediction 0.65S
バージョンを使用しています。このガイドは主にそのバージョンに焦点を当てています。DanbooruとE621でトレーニングされました。
ダウンロード
トレーニングのヒント
現在sd3
ブランチを使用しているため、以下のパラメータを渡すだけで特に問題ありません:
--v_parameterization
--zero_terminal_snr
24Gb VRAMに収める方法
4090に完全に収まるように、以下の設定を使用しました。
クリックして内容を展開
args=(
--debiased_estimation_loss
--max_token_length=225
--keep_tokens=1
--keep_tokens_separator="|||"
--pretrained_model_name_or_path=/home/kade/ComfyUI/models/checkpoints/noobaiXLVpredv06.safetensors
--v_parameterization
--zero_terminal_snr
--log_with=tensorboard
--seed=1728871242
--dataset_repeats=1
--resolution="1024,1024"
--enable_bucket
--bucket_reso_steps=64
--min_bucket_reso=256
--max_bucket_reso=2048
--flip_aug
--shuffle_caption
--cache_latents
--cache_latents_to_disk
--max_data_loader_n_workers=8
--persistent_data_loader_workers
--network_dim=100000
--network_alpha=64
--network_module="lycoris.kohya"
--network_args
"preset=full"
"conv_dim=100000"
"decompose_both=False"
"conv_alpha=64"
"rank_dropout=0"
"module_dropout=0"
"use_tucker=True"
"use_scalar=False"
"rank_dropout_scale=False"
"algo=lokr"
"bypass_mode=False"
"factor=16"
"dora_wd=True"
"train_norm=False"
--network_dropout=0
--optimizer_type=ClybW
--train_batch_size=14
--max_grad_norm=1
--gradient_checkpointing
--lr_warmup_steps=0
--learning_rate=0.0003
--unet_lr=0.0003
--text_encoder_lr=0.00015
--lr_scheduler="cosine"
--lr_scheduler_args="num_cycles=0.375"
--multires_noise_iterations=12
--multires_noise_discount=0.4
--no_half_vae
--sdpa
--mixed_precision="bf16"
--save_model_as="safetensors"
--save_precision="fp16"
--save_every_n_steps=100
--sample_every_n_steps=100
--sample_sampler="euler_a"
--sample_at_first
--caption_extension=".txt"
)
バッチサイズを減らすか、解像度を768xまたは512xに下げることで、任意のGPUに収めることができます。それでも問題がある場合は、8ビットオプティマイザを使用してください。現在私が好んで使用しているオプティマイザはこちらです。sd-scriptsにカスタムオプティマイザを統合する方法については
<a href="/ja/docs/yiff_toolkit/lora_training/Add-Custom-Optimizers/">こちら</a>のガイドを参照してください。
プロンプトのヒント
日付タグ
日付タグには、年タグと期間タグの2種類があります。
年タグ
xxxx年の形式を使用します。例:2021
。
期間タグ
期間タグについては、以下の表を参照してください:
年の範囲 | 期間タグ |
---|---|
2005-2010 | old |
2011-2014 | early |
2014-2017 | mid |
2018-2020 | recent |
2021-2024 | newest |