AI浄土交通グループのテレグラム：https://t.me/+soU-Ws67aBlkY2I1

Kaiden AI プライベートモデルカスタムコンサルテーションのテレグラム：https://t.me/+Ql4sngcJlbhmOTU1

連絡先：微信ID：ArienTOP、メールアドレス：[email protected]

モデル紹介

このLoRAモデルの元のサイズは1.7GBですが、ディスクスペースとビデオメモリの節約のため、sv_fro手法を用いて行列を圧縮し、元の1/100のサイズまで縮小しました。精度の損失は5％以内に抑えられています。1.7GBのフルバージョンが必要な方は、当方のQQグループ：895633778へご参加ください。

圧縮アルゴリズムの紹介：

sv_fro手法は、行列の深度圧縮を行う方法で、主に行列の保存領域と計算複雑性の削減に使用されます。

sv_fro手法の基本的なアイデアは、特異値分解（Singular Value Decomposition、SVD）を用いて行列Aを3つの行列の積に分解することです：A = U S V^T。ここで、UとVは直交行列、Sは特異値行列です。特異値行列Sは対角行列であり、その対角要素は特異値と呼ばれます。

sv_fro手法では、行列Aにおける大きな特異値の部分のみを保持し、小さな特異値は0に設定することで、行列の深度圧縮を実現します。具体的な手順は以下の通りです：

1. 行列Aに対して特異値分解を行い、U、S、Vを取得します。
2. 事前に設定した閾値に基づき、Sにおける閾値未満の特異値を0に設定します。
3. 圧縮された特異値行列SとU、Vを用いて、元の行列Aを再構成します。

sv_fro手法による深度圧縮により、行列の保存領域を大幅に削減でき、計算複雑性も一定程度低減されます。これは大規模行列を処理する必要があるタスクにとって、重要な実用的意義を持ちます。

モデル紹介

このLoRAモデルの元のサイズは1.7GBですが、ディスクスペースとビデオメモリの節約のため、sv_fro手法を用いて行列を圧縮し、元の1/100のサイズまで縮小しました。精度の損失は5％以内に抑えられています。1.7GBのフルバージョンが必要な方は、当方のQQグループ：895633778へご参加ください。

圧縮アルゴリズムの紹介：

sv_fro手法は、行列の深度圧縮を行う方法で、主に行列の保存領域と計算複雑性の削減に使用されます。

sv_fro手法の基本的なアイデアは、特異値分解（Singular Value Decomposition、SVD）を用いて行列Aを3つの行列の積に分解することです：A = U S V^T。ここで、UとVは直交行列、Sは特異値行列です。特異値行列Sは対角行列であり、その対角要素は特異値と呼ばれます。

sv_fro手法では、行列Aにおける大きな特異値の部分のみを保持し、小さな特異値は0に設定することで、行列の深度圧縮を実現します。具体的な手順は以下の通りです：

1. 行列Aに対して特異値分解を行い、U、S、Vを取得します。
2. 事前に設定した閾値に基づき、Sにおける閾値未満の特異値を0に設定します。
3. 圧縮された特異値行列SとU、Vを用いて、元の行列Aを再構成します。

sv_fro手法による深度圧縮により、行列の保存領域を大幅に削減でき、計算複雑性も一定程度低減されます。これは大規模行列を処理する必要があるタスクにとって、重要な実用的意義を持ちます。

Alpha1

本バージョンのカバー画像では、XLとSD1.5の差異が非常に明確にご覧いただけます。

元の訓練素材には、衣装に文字が入った画像が含まれており、カバー画像のように、XLは文字の概念を非常に明瞭に捉えています！

これはXLに対する初めての探求です。皆様からの多くの返信画像をお待ちしています！