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Merge pull request #2299 from kohya-ss/docs/fix-missing-docs
Improve clarity of README table of contents and change history
This commit is contained in:
Kohya S.
GitHub
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README-ja.md
51
README-ja.md
@@ -8,25 +8,25 @@
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<summary>クリックすると展開します</summary>
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- [はじめに](#はじめに)
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- [スポンサー](#スポンサー)
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- [スポンサー募集のお知らせ](#スポンサー募集のお知らせ)
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- [更新履歴](#更新履歴)
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- [サポートモデル](#サポートモデル)
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- [機能](#機能)
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- [スポンサー](#スポンサー)
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- [スポンサー募集のお知らせ](#スポンサー募集のお知らせ)
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- [更新履歴](#更新履歴)
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- [サポートモデル](#サポートモデル)
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- [機能](#機能)
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- [ドキュメント](#ドキュメント)
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- [学習ドキュメント（英語および日本語）](#学習ドキュメント英語および日本語)
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- [その他のドキュメント](#その他のドキュメント)
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- [旧ドキュメント（日本語）](#旧ドキュメント日本語)
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- [学習ドキュメント（英語および日本語）](#学習ドキュメント英語および日本語)
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- [その他のドキュメント](#その他のドキュメント)
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- [旧ドキュメント（日本語）](#旧ドキュメント日本語)
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- [AIコーディングエージェントを使う開発者の方へ](#aiコーディングエージェントを使う開発者の方へ)
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- [Windows環境でのインストール](#windows環境でのインストール)
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- [Windowsでの動作に必要なプログラム](#windowsでの動作に必要なプログラム)
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- [インストール手順](#インストール手順)
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- [requirements.txtとPyTorchについて](#requirementstxtとpytorchについて)
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- [xformersのインストール（オプション）](#xformersのインストールオプション)
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- [Windowsでの動作に必要なプログラム](#windowsでの動作に必要なプログラム)
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- [インストール手順](#インストール手順)
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- [requirements.txtとPyTorchについて](#requirementstxtとpytorchについて)
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- [xformersのインストール（オプション）](#xformersのインストールオプション)
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- [Linux/WSL2環境でのインストール](#linuxwsl2環境でのインストール)
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- [DeepSpeedのインストール（実験的、LinuxまたはWSL2のみ）](#deepspeedのインストール実験的linuxまたはwsl2のみ)
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- [DeepSpeedのインストール（実験的、LinuxまたはWSL2のみ）](#deepspeedのインストール実験的linuxまたはwsl2のみ)
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- [アップグレード](#アップグレード)
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- [PyTorchのアップグレード](#pytorchのアップグレード)
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- [PyTorchのアップグレード](#pytorchのアップグレード)
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- [謝意](#謝意)
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- [ライセンス](#ライセンス)
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@@ -50,15 +50,26 @@ Stable Diffusion等の画像生成モデルの学習、モデルによる画像
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### 更新履歴
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- **Version 0.10.2 (2026-03-30):**
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- `networks/resize_lora.py`が`torch.svd_lowrank`に対応し、大幅に高速化されました。[PR #2240](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2240) および [PR #2296](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2296) woct0rdho氏に深く感謝します。
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- デフォルトは有効になっています。`--svd_lowrank_niter`オプションで反復回数を指定できます（デフォルトは2、多いほど精度が向上します）。0にすると従来の方法になります。詳細は `--help` でご確認ください。
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- LoKr/LoHaをSDXL/Animaでサポートしました。[PR #2275](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2275)
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- 詳細は[ドキュメント](./docs/loha_lokr.md)をご覧ください。
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- マルチ解像度データセット（同じ画像を複数のbucketサイズにリサイズして使用）がSD/SDXLの学習でサポートされました。[PR #2269](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2269) また、マルチ解像度データセットで同じ解像度の画像が重複して使用される事象への対応を行いました。[PR #2273](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2273)
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- woct0rdho氏に感謝します。
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- [ドキュメント英語版](./docs/config_README-en.md#behavior-when-there-are-duplicate-subsets) / [ドキュメント日本語版](./docs/config_README-ja.md#重複したサブセットが存在する時の挙動) をご覧ください。
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- Animaでfp16で学習する際の安定性が向上しました。[PR #2297](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2297) ただし、依然として不安定な場合があるようです。問題が発生する場合は、詳細をIssueでお知らせください。
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- その他、細かいバグ修正や改善を行いました。
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- **Version 0.10.1 (2026-02-13):**
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- [Anima Preview](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)モデルのLoRA学習およびfine-tuningをサポートしました。[PR #2260](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2260) および[PR #2261](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2261)
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- 素晴らしいモデルを公開された CircleStone Labs、および PR #2260を提出していただいたduongve13112002氏に深く感謝します。
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- 詳細は[ドキュメント](./docs/anima_train_network.md)をご覧ください。
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- [Anima Preview](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)モデルのLoRA学習およびfine-tuningをサポートしました。[PR #2260](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2260) および[PR #2261](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2261)
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- 素晴らしいモデルを公開された CircleStone Labs、および PR #2260を提出していただいたduongve13112002氏に深く感謝します。
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- 詳細は[ドキュメント](./docs/anima_train_network.md)をご覧ください。
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- **Version 0.10.0 (2026-01-19):**
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- `sd3`ブランチを`main`ブランチにマージしました。このバージョンからFLUX.1およびSD3/SD3.5等のモデルが`main`ブランチでサポートされます。
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- ドキュメントにはまだ不備があるため、お気づきの点はIssue等でお知らせください。
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- `sd3`ブランチは当面、`dev`ブランチと同期して開発ブランチとして維持します。
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- `sd3`ブランチを`main`ブランチにマージしました。このバージョンからFLUX.1およびSD3/SD3.5等のモデルが`main`ブランチでサポートされます。
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- ドキュメントにはまだ不備があるため、お気づきの点はIssue等でお知らせください。
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- `sd3`ブランチは当面、`dev`ブランチと同期して開発ブランチとして維持します。
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### サポートモデル
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README.md
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README.md
@@ -7,23 +7,23 @@
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<summary>Click to expand</summary>
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- [Introduction](#introduction)
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- [Supported Models](#supported-models)
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- [Features](#features)
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- [Sponsors](#sponsors)
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- [Support the Project](#support-the-project)
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- [Supported Models](#supported-models)
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- [Features](#features)
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- [Sponsors](#sponsors)
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- [Support the Project](#support-the-project)
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- [Documentation](#documentation)
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- [Training Documentation (English and Japanese)](#training-documentation-english-and-japanese)
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- [Other Documentation (English and Japanese)](#other-documentation-english-and-japanese)
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- [Training Documentation (English and Japanese)](#training-documentation-english-and-japanese)
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- [Other Documentation (English and Japanese)](#other-documentation-english-and-japanese)
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- [For Developers Using AI Coding Agents](#for-developers-using-ai-coding-agents)
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- [Windows Installation](#windows-installation)
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- [Windows Required Dependencies](#windows-required-dependencies)
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- [Installation Steps](#installation-steps)
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- [About requirements.txt and PyTorch](#about-requirementstxt-and-pytorch)
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- [xformers installation (optional)](#xformers-installation-optional)
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- [Windows Required Dependencies](#windows-required-dependencies)
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- [Installation Steps](#installation-steps)
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- [About requirements.txt and PyTorch](#about-requirementstxt-and-pytorch)
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- [xformers installation (optional)](#xformers-installation-optional)
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- [Linux/WSL2 Installation](#linuxwsl2-installation)
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- [DeepSpeed installation (experimental, Linux or WSL2 only)](#deepspeed-installation-experimental-linux-or-wsl2-only)
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- [DeepSpeed installation (experimental, Linux or WSL2 only)](#deepspeed-installation-experimental-linux-or-wsl2-only)
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- [Upgrade](#upgrade)
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- [Upgrade PyTorch](#upgrade-pytorch)
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- [Upgrade PyTorch](#upgrade-pytorch)
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- [Credits](#credits)
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- [License](#license)
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@@ -47,6 +47,17 @@ If you find this project helpful, please consider supporting its development via
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### Change History
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- **Version 0.10.2 (2026-03-30):**
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- `networks/resize_lora.py` has been updated to use `torch.svd_lowrank`, resulting in a significant speedup. Many thanks to woct0rdho for [PR #2240](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2240) and [PR #2296](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2296).
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- It is enabled by default. You can specify the number of iterations with the `--svd_lowrank_niter` option (default is 2, more iterations will improve accuracy). Setting it to 0 will revert to the previous method. Please check `--help` for details.
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- LoKr/LoHa is now supported for SDXL/Anima. See [PR #2275](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2275) for details.
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- Please refer to the [documentation](./docs/loha_lokr.md) for details.
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- Multi-resolution datasets (using the same image resized to multiple bucket sizes) are now supported in SD/SDXL training. We also addressed the issue of duplicate images with the same resolution being used in multi-resolution datasets. See [PR #2269](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2269) and [PR #2273](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2273) for details.
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- Thanks to woct0rdho for the contribution.
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- Please refer to the [English documentation](./docs/config_README-en.md#behavior-when-there-are-duplicate-subsets) / [Japanese documentation](./docs/config_README-ja.md#重複したサブセットが存在する時の挙動) for details.
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- Stability when training with fp16 on Anima has been improved. See [PR #2297](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2297) for details. However, it still seems to be unstable in some cases. If you encounter any issues, please let us know the details via Issues.
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- Other minor bug fixes and improvements were made.
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- **Version 0.10.1 (2026-02-13):**
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- [Anima Preview](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) model LoRA training and fine-tuning are now supported. See [PR #2260](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2260) and [PR #2261](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2261).
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- Many thanks to CircleStone Labs for releasing this amazing model, and to duongve13112002 for submitting great PR #2260.
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