Lab @4 : trying on less images to see if it works

その他のLoRa Labテスト用

移動: /model/1366934

リソース紹介

名前を確認してください：

• lora_lab_{ラウンド番号}_{テスト番号}_p{画像番号}_{短い説明}

• dataset_{ラウンド番号}_{テスト番号}

• reg_{ラウンド番号}_{テスト番号}

LoRa Lab @ 4 — 少ない画像で動作するか試す

目的：@3で示されたように、トリガー単語とタグ付きのレジスタ画像は有効であった。では、少ないデータセットでも同様に効果があるだろうか？

• #1：8枚の画像；不良なレジスタ画像（下半身画像を含むがタグ付き）；トリガー単語：nsfwish、golden panyhose

  • 良くない — 「full body」を指定しても下半身画像が生成されてしまう

• #2：8枚の画像；より良いレジスタ画像（タグ付きだが、いくつか奇妙な女の子以外の画像 — 1girl、1boy が含まれる）

  • 良い — しかし複雑なプロンプトでは画像の論理的構成が一部失われることがある

• #3：12枚の画像；より良いレジスタ画像（タグ付きだが、いくつか奇妙な女の子以外の画像 — 1girl、1boy が含まれる）

  • 良い、#2より良い — しかし複雑なプロンプトでは依然として論理的構成が一部失われることがある

• #4：WAI v11 で！12枚の画像；フルボディのレジスタ画像のみ（タグ付き）

  • #3より良いが、WAI v11上では「黒い透け感のあるパンスト」が表示されてしまう問題がある

• #5：再びWAI v12で！！12枚の画像；フルボディのレジスタ画像のみ（タグ付き）

  • 発見：

    • WAI v12ではGOOD！しかしWAI v11ではJUST OK

    • また、#4はv11では良好だが、WAI v12ではJUST OK（互換性の問題があるようだ）

• #6：12枚の画像；フルボディのレジスタ画像；トリガー単語：nsfwish、sheer golden pantyhose

  • より良い — 透け感のある自然なパンストの再現が容易であるようだ

LoRa Lab @ 4 — 発見

• 3090 24GB での実行

  • p8のトレーニング

    • 時間：約16分

  • p12のトレーニング

    • 時間：約21分

• 興味深いことに、少ないデータセットでも有望な結果が得られる

  • トリガー単語と適切なタグ付きレジスタ画像は有効であった

  • これは非常に大きな発見である。なぜなら、フルデータセットのテストなしにデータセット実験を大幅にスピードアップできるからだ！！

  • しかし、トリガー語 sheer golden pantyhose は画像の他の部分（例如：トーン、髪の色、靴など）にも影響を与えているようだ

    • 次回は色に中立的なトリガー単語を試してみる

• 異なるベースモデル（v11、v12）で学習したLoRaは、それぞれのベースモデル上でより良い結果を出す

• 実際、WAI v12はv11よりも優れている

  • v11では、1girl, solo, pantyhose と指定しても依然として下半身を生成しやすい傾向がある