ドッグスタイル POV

休憩から復帰して、最初のエポックをテストしてみたら… できあがり！

バージョン

One.WAN

またWANトレーニングでミスを犯す機会を得て、就寝前に起動したところ、1ステップあたり170秒かかっていることに気づきました XP。バケットを修正して、数時間で40エポックを完了。その結果がこれです！

持っていた新しいクリップを2つ追加し、キャプションを精緻化しましたが、全体として、私のプロセスが成熟し、忍耐力のない私のワークフローにようやく合致したため、とてもスムーズでした :P

One

休暇前に、このテーマのクリップをすでに8つ収集していました。すぐにキャプションを付け、バケットを調整してトレーニングを実施。テスト用に5エポックを抽出し、エポック90から開始しました。これにより、頻繁に、そしてさらに頻繁に、たまに見られる通常の不良レンダリング以外は問題なく動作しました。他のエポックを別途保存したままですが、このエポック90が非常にうまく機能しているので、テストする必要があるのかさえ疑問です。

あなたが違う意見を持っているなら、なぜそう思うのか教えてください！

ワイルドカードプロンプト

POV doggystyle sex seen from above

The beautiful {Russian|French|Swedish|Swiss|Austrian|Dutch|English|America|Californian|Siberian} woman with very long {blonde|brown|dirty blonde} hair is bent forward while the {African|Asian|Latin} man is thrusting into her vagina from behind.

She is naked except for a {blue|red|black|white} {bra|shirt} exposing her {big|round|tight} ass.

They are on a {white|red|blue|yellow|orange|multicolor|purple|teal|black} {bed|ottoman|couch}.

Lighting is {bright and even|soft}.

トレーニングノート（HYV）

エポックの選び方

上はTensorBoard上のエポック損失曲線です。この曲線の傾向、平坦部、ゆらぎなどを「見える」ようになるまでに、長い時間がかかりました。
注目すべきは、平坦部（収束）の末尾にあるエポック90です。これまで20以上のLoRAをトレーニングしてきましたが、最適な損失値はほぼ常に0.03〜0.05の間です。損失は0.02に近づくこともありますが、その段階では汎化性能が低下し、過学習が顕著になります。
私のトレーニングは、最初の約10エポックで不安定に始まり、その後約20%の期間、安定して減少し、約10%の期間でやや平坦化します。その後、さらに20〜30%の期間で再び減少します。この最後の0.02への減少直前の平坦部が、安定性と汎化性能の両面で最も良い結果をもたらす場所であると、私はこれまでに発見してきました。
今回のトレーニングでは、エポック65、75、95、100も抽出しましたが、最初の選択は90でした。なぜなら、過学習への下降（と私は仮定しました）の直前に現れたからです。他のチェックポイントはまだテストしていませんが、90がこれほど優れているなら、わざわざ試す必要はないでしょう！

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