CinEro XL - PANDORA | LoCon / LoHa

훈련 모드를 변경했고(지금은 LoHa), Kohya SS의 훈련 매개변수를 수정하여 옵티마이저의 불안정성을 해결했습니다. 옵티마이저도 변경되었습니다. 이제 Prodigy를 사용합니다.

아래는 전체 설정입니다:

이미지 수(반복 포함) / 각 bucket의 이미지 수(반복 횟수 포함)

bucket 0: 해상도 (768, 512), 수량: 816

bucket 1: 해상도 (768, 896), 수량: 4

bucket 2: 해상도 (768, 1024), 수량: 992

bucket 3: 해상도 (768, 1152), 수량: 2170

bucket 4: 해상도 (896, 768), 수량: 23

bucket 5: 해상도 (896, 896), 수량: 71

bucket 6: 해상도 (896, 1024), 수량: 98

bucket 7: 해상도 (896, 1152), 수량: 40

bucket 8: 해상도 (1024, 768), 수량: 1490

bucket 9: 해상도 (1024, 896), 수량: 99

bucket 10: 해상도 (1024, 1024), 수량: 802

bucket 11: 해상도 (1152, 768), 수량: 763

bucket 12: 해상도 (1280, 768), 수량: 540

평균 AR 오차(반복 제외): 0.025714800356640224

アクセ러레이터 준비 중

프로세스 0/1용 모델 로딩 중

StableDiffusion 체크포인트 로딩: /mnt/SD/.ckpt/SDXL/juggernautXL_version2.safetensors

랭크 적응 알고리즘 사용: loha

Dropout 값 사용: 0.0

LyCORIS 모듈 생성

LyCORIS 모듈 생성

Text Encoder용 LyCORIS 생성: 264개 모듈.

LyCORIS 모듈 생성

U-Net용 LyCORIS 생성: 788개 모듈.

U-Net에 LyCORIS 활성화

옵티마이저, 데이터 로더 등 준비

사용 중단됨: prepare_optimizer_params(text_encoder_lr, unet_lr) 대신 prepare_optimizer_params(text_encoder_lr, unet_lr, learning_rate)를 사용하세요.

Prodigy 옵티마이저 사용 | {}

스텝을 재정의합니다. 40 에포크에 대한 스텝 수 / 지정 에포크까지의 스텝 수: 63280

완전한 bf16 훈련을 활성화합니다.

훈련 실행 / 학습 시작

훈련 이미지 수 × 반복 횟수 / 학습 이미지 수×반복 횟수: 3954

정칙화 이미지 수 / 정칙화 이미지 수: 30064

에포크당 배치 수 / 1에포크당 배치 수: 7908

에포크 수 / 에포크 수: 40

장치당 배치 크기 / 배치 크기: 1

기울기 누적 스텝 / 기울기를 합산하는 스텝 수 = 5

총 최적화 스텝 / 학습 스텝 수: 63280