【Character】宇沢レイサ | uzawa reisa (Blue Archive)

トレーニングの主要パラメータ：

事前損失重み (prior_loss_weight) = 1

解像度 (resolution) = "832,832"、バッチサイズ (batch_size) = 3

unet_lr = 1、text_encoder_lr = 1、lr_scheduler = "cosine_with_restarts"

最適化手法 (optimizer_type) = "Prodigy"、d_coef = 2

最小信頼対雑音比ガンマ (min_snr_gamma) = 3

network_dim = 64、network_alpha = 32

最大正則化ノルム (scale_weight_norms) = 1

層別学習率重み設定：

ダウン層 (down_lr_weight) = "1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1"

ミドル層 (mid_lr_weight) = "1"

アップ層 (up_lr_weight) = "1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0"

ゼロ設定閾値 (block_lr_zero_threshold) = "0.1"

合計124枚のトレーニング画像、12エポック、合計2976ステップ

Anything V5、AbyssOrangeMix、CreationMix、GhostMix、DiaMix、QteaMix、DonutHoleMix、CounterfeitV30、CuteYukiMix、DreamShaper でテスト実施。そのうち Counterfeit、CreationMix、DiaMix、DonutHoleMix には vae-ft-mse-840000-ema-pruned を使用。各サンプル画像がどのベースモデルに対応しているか、当ててみてください。

一部のプロンプトは、モデルごとに過学習または未学習の傾向が見られます。たとえば、オリジナル設定でAnything V5を使用すると猫の耳が追加で生成され、プロンプトの数が少ない場合、複数のモデルでプロンプトに含まれていない双肩バッグが出現しました。

これは実験的な作品であり、現在の汎化性能は正常であるため、最適化は見送ります（トレーニングセットのタグを簡略化する作業が膨大なため）。

推奨プロンプト：

① 人物： "1girl,solo,uzawa reisa,low twintails"

② 学校制服： "school uniform,sneakers,backpack,serafuku,neckerchief,jacket,striped socks,pleated skirt,white sailor collar"

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