VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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Kohya S
2022-12-25 22:43:45 +09:00
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train_network_README-ja.md
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@@ -138,11 +138,17 @@ v1で学習したLoRAとv2で学習したLoRA、次元数の異なるLoRAはマ
* save_precision
* モデル保存時の精度をfloat、fp16、bf16から指定できます。省略時はprecisionと同じ精度になります。
## 当リポジトリ内の画像生成スクリプトで生成する
gen_img_diffusers.pyに、--network_module、--network_weights、--network_dim（省略可）の各オプションを追加してください。意味は学習時と同様です。
--network_mulオプションで0~1.0の数値を指定すると、LoRAの適用率を変えられます。
## 追加情報
### cloneofsimo氏のリポジトリとの違い
12/25時点では、当リポジトリはLoRAの適用個所をText EncoderのMLP、U-NetのFFN、Transformerのin/out projectionに拡大し、表現力が増しています。
12/25時点では、当リポジトリはLoRAの適用個所をText EncoderのMLP、U-NetのFFN、Transformerのin/out projectionに拡大し、表現力が増しています。ただその代わりメモリ使用量は増え、8GBぎりぎりになりました。
またモジュール入れ替え機構は全く異なります。