FF-Woman-LoRA-FA-Text-Encoder-Enhancer
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このバージョンについて
モデル説明
女性-LoRA-FA-女性-テキストエンコーダー強化
Casanova & kohya-ss によって追加
実験的
LORA-FAは、すべてのケースで動作しない可能性があります ¯\_(ツ)_/¯ 🤟 🥃
🚀 Stable Diffusion XL LoRA FA の登場 🚀
最先端の Stable Diffusion XL LoRA FA で、テキストエンコードの未来に飛び込みましょう。5,850ファイル（SFW）の大規模データセットで学習済み。
🔍 主な特徴：
テキストエンコーダー専用：このモデルはテキストエンコードの精度に特化しています。
UniNet に依存：当モデルは、現在のモデルのUNetに強く依存しており、最高水準のパフォーマンスを保証します。
ss_network_module：実験段階の Kohya の "networks.lora_fa" を使用し、効率性と速度を追求しています。
🛠 技術仕様：
アダプティブノイズスケール：最適なノイズ管理を実現するよう微調整された 0.011。
最大バケット解像度：高解像度要件に対応する堅牢な 2048。
データローダーのワーカー数：最大8で、マルチタスクと高速処理を実現。
最大解像度：クリアな "1024x1024" — 明瞭さが重要だからです。
ノイズオフセット：「Original」タイプで 0.08 に設定。完璧なバランスを維持します。
CPUスレッド数：シームレスな処理のために8スレッドが協調して動作。
最適化アルゴリズム：「Prodigy」が指揮をとり、重み減衰、デカップリング、バイアス補正などの引数でモデルを完璧へ導きます。
事前学習モデル：有名な "FFusion/FFusionXL-BASE" を基に構築。
学習コメント：「FFusion Stage o7 - WoMM-TE」— あらゆる傑作には独自の署名があります。
次世代のテキストエンコードへようこそ。Stable Diffusion XL LoRA FA の体験をお楽しみください。🌌
https://arxiv.org/abs/2308.03303
学習データ： 5850 ファイル 3,513,965,736 バイト [SFW]
テキストエンコーダー専用
現在のモデルのUNetに強く依存しています。
現在のモデルのUNetの強みを活用することで、LoRA FA は効率性と最高水準のパフォーマンスの両方を実現します。
新しいLoRa FAアルゴリズムは、現在のチャネル状態に基づいて各送信の拡散係数（SF）を動的に選択するアダプティブアルゴリズムです。これは、以前のアルゴリズムが全ての送信に固定されたSFを使用していたのとは対照的です。
新しいアルゴリズムはまずチャネルの信号対雑音比（SNR）を推定します。SNRは信号の強さが雑音に対してどれだけ優れているかを示す指標であり、SNRが高いほどチャネル状態が良好であることを意味します。
SNRが推定された後、アルゴリズムは範囲と信頼性の最適なトレードオフを提供するSFを選択します。たとえば、SNRが低い場合は信頼性を高めるために低いSFを選択し、SNRが高い場合は範囲を拡大するために高いSFを選択します。
新しいLoRa FAアルゴリズムは、LoRaWANネットワークのパフォーマンスを大幅に向上させることが示されています。ある研究では、パケットエラーレート（PER）を最大20％削減できました。
新しいLoRa FAアルゴリズムの主な特徴は以下の通りです：
- アダプティブ：現在のチャネル状態に基づいて各送信のSFを動的に選択できます。
- 効率的：多くの処理能力や帯域幅を必要としません。
- 堅牢：さまざまなチャネル状態で良好に動作します。
新しいLoRa FAアルゴリズムは、以前のアルゴリズムに比べて大幅な改善であり、LoRaネットワークの信頼性と効率性を向上させると期待されています。
Casanova & kohya-ss によって追加
実験的
ss_network_module: "networks.lora_fa"
"adaptive_noise_scale": 0.011,
"max_bucket_reso": 2048,
"max_data_loader_n_workers": "8",
"max_resolution": "1024,1024",
"noise_offset": 0.08,
"noise_offset_type": "Original",
"num_cpu_threads_per_process": 8,
"optimizer": "Prodigy",
"optimizer_args": "weight_decay=0.01 decouple=True d0=0.0001 use_bias_correction=True",
"pretrained_model_name_or_path": "FFusion/FFusionXL-BASE",
"training_comment": "FFusion Stage o7 - WoMM-TE",