GAPED anal

BigaspV2Lustifyを使用して学習

サンプラー - dpmpp_3m_sde_gpu

スケジューラ - Karras

CFG - リアルisticには3

モデルの開発にあたり、その安定性と多様性の向上に特に注力しました。これにより、モデルの応答がより予測可能になり、より多様で創造的な画像を生成できるようになりました。

これらの目標を達成するために、以下の方法とアプローチを用いました：

* ニューラルネットワークアーキテクチャの最適化：画像データの処理においてより効率的で安定したモデルとなるよう、アーキテクチャを見直し、改善しました。

* 学習データセットの拡張：異なるスタイル、オブジェクト、シーンを含む、より多様な画像を追加してモデルを学習させました。これにより、モデルはコンテキストをよりよく理解し、より正確で多様な画像を生成できるようになりました。

* 追加機能の統合：モデルがさまざまなタスクや画像スタイルに適応できるよう、追加機能を実装しました。たとえば、特定の芸術的スタイルで画像を生成したり、特定のグラフィック変換を実行したりするよう設定できます。

* テストとパラメータ調整：モデルの最適なパラメータを特定するための一連のテストを実施し、その性能と生成される画像の質を向上させました。

その結果、モデルはより従順で正確になり、ユーザーのリクエストをよりよく理解し、より関連性が高く高品質な画像を生成できるようになりました。さらに、モデルに詳細な描写機能を追加したことで、より複雑で構造的かつ多くのディテールを含む画像を生成できるようになりました。