VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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doc: add Sage Attention and sample batch size options to Lumina training guide

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kohya-ss
2025-08-31 21:19:28 +09:00
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docs/lumina_train_network.md
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@@ -170,6 +170,8 @@ Besides the arguments explained in the [train_network.py guide](train_network.md
* `--model_prediction_type=<choice>` – Model prediction processing method. Options: `raw`, `additive`, `sigma_scaled`. Default `raw`. **Recommended: `raw`**
* `--system_prompt=<string>` – System prompt to prepend to all prompts. Recommended: `"You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts."` or `"You are an assistant designed to generate high-quality images with the highest degree of image-text alignment based on textual prompts."`
* `--use_flash_attn` – Use Flash Attention. Requires `pip install flash-attn` (may not be supported in all environments). If installed correctly, it speeds up training.
* `--use_sage_attn` – Use Sage Attention for the model.
* `--sample_batch_size=<integer>` – Batch size to use for sampling, defaults to `--training_batch_size` value. Sample batches are bucketed by width, height, guidance scale, and seed.
* `--sigmoid_scale=<float>` – Scale factor for sigmoid timestep sampling. Default `1.0`.
#### Memory and Speed / メモリ・速度関連
@@ -216,6 +218,8 @@ For Lumina Image 2.0, you can specify different dimensions for various component
* `--model_prediction_type=<choice>` – モデル予測の処理方法を指定します。`raw`, `additive`, `sigma_scaled`から選択します。デフォルトは`raw`です。**推奨: `raw`**
* `--system_prompt=<string>` – 全てのプロンプトに前置するシステムプロンプトを指定します。推奨: `"You are an assistant designed to generate high-quality images based on user prompts."` または `"You are an assistant designed to generate high-quality images with the highest degree of image-text alignment based on textual prompts."`
* `--use_flash_attn` – Flash Attentionを使用します。`pip install flash-attn`でインストールが必要です（環境によってはサポートされていません）。正しくインストールされている場合は、指定すると学習が高速化されます。
* `--use_sage_attn` – Sage Attentionを使用します。
* `--sample_batch_size=<integer>` – サンプリングに使用するバッチサイズ。デフォルトは `--training_batch_size` の値です。サンプルバッチは、幅、高さ、ガイダンススケール、シードによってバケット化されます。
* `--sigmoid_scale=<float>` – sigmoidタイムステップサンプリングのスケール係数を指定します。デフォルトは`1.0`です。
#### メモリ・速度関連