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Update masked_loss_README-ja.md
add sample images
This commit is contained in:
@@ -14,6 +14,11 @@
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学習画像それぞれに対応するマスク画像を用意する方法です。学習画像と同じファイル名のマスク画像を用意し、それを学習画像と別のディレクトリに保存します。
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- 学習画像
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- マスク画像
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マスク画像は、学習画像と同じサイズで、学習する部分を白、無視する部分を黒で描画します。グレースケールにも対応しています(127 ならロス重みが 0.5 になります)。なお、正確にはマスク画像の R チャネルが用いられます。
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DreamBooth 方式の dataset で、`conditioning_data_dir` で指定したディレクトリにマスク画像を保存するしてください。ControlNet のデータセットと同じですので、詳細は [ControlNet-LLLite](train_lllite_README-ja.md#データセットの準備) を参照してください。
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@@ -22,7 +27,11 @@ DreamBooth 方式の dataset で、`conditioning_data_dir` で指定したディ
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学習画像の透明度(アルファチャネル)がマスクとして使用されます。透明度が 0 の部分は無視され、255 の部分は学習されます。半透明の場合は、その透明度に応じてロス重みが変化します(127 ならおおむね 0.5)。
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学習時のスクリプトのオプション `--alpha_mask`、または dataset の設定ファイルの subset で、`alpha_mask` を指定してください。たとえば、以下のようになります。
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※それぞれの画像は透過PNG
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学習時のスクリプトのオプションに `--alpha_mask` を指定するか、dataset の設定ファイルの subset で、`alpha_mask` を指定してください。たとえば、以下のようになります。
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```toml
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[[datasets.subsets]]
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