Tesomu (Latex Artist) Style

これは私の最初のLoRAです。推奨重み：約0.8（SD1.5）／1.0（SDXL）。

改善点があれば、ぜひ教えてください。

主に異なるハイパーパラメータのテスト向けに使用しています。

TODO: 特徴的な署名を一部切り抜き、オプション化する。

2025年6月6日更新：

Diffusion-pipe + Automagic Optimizerを使用してFlux.1 Devバージョンを再学習。8ランクのLoRAは思いの外優れています。現在はRTX4080（より高い電力効率とパフォーマンス）を使用中。

2025年2月2日更新：

Animagine v4バージョン。

2025年1月28日更新：

NoobAI V-pred v1.0で再学習。Prodigyオプティマイザとコサインアニーリングを使用。

2024年11月25日更新：

より良いプロンプト準拠のため、t-illunai3 SDXLチェックポイントで再学習。2080TiでProdigyオプティマイザとコサインアニーリングを適用（マルチレゾリューションノイズを有効化）。

2024年10月3日更新：

4000ステップまでさらに学習。

2024年9月26日更新：

3090Tiで自然言語キャプションを用いて再学習。Prodigyオプティマイザを使用。

2024年9月8日更新：

3090TiでFlux.1 Dev LoRAを学習。SD1.5スタイルのタグを使用。自然言語キャプションの作成は時間が取れず未実施。

2024年6月28日更新：

3090TIで再学習。今回は巨大な24GB VRAMのため、TEおよびUNetの両方を学習。adafactorオプティマイザが完璧に動作。

2024年2月6日更新：

Tesla P40でFP32精度で再学習。11.5時間実行。

2024年1月27日更新：

Animagine XL v3.0ベースで同じデータセットを再学習。RTX3080で勾配チェックポイントを有効化。VRAMぎりぎりで動作。

2024年1月23日更新：

データセット内のすべてのプロンプトを手動で調整。これによりブラックラテックスを避けるのがより簡単になりました。

2023年12月5日更新：

RTX3080で再学習。解像度768pxにアップグレード。詳細が大幅に改善。