pearl creature

1.0 버전에서 색상과 같은 트리거어를 사용하는 것은 좋은 생각이 아니어 보이므로, 2.0 버전은 다른 트리거어를 사용하고 훈련 스텝 수를 늘렸습니다.

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폴더 10_mix_gost: 660스텝
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폴더 25_gost: 125스텝
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폴더 25_mix_axolotl: 750스텝
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폴더 25_mix_bug: 775스텝
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폴더 25_mix_frog: 750스텝
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폴더 25_mix_octopus: 750스텝
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폴더 25_mix_preal: 750스텝
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폴더 25_mix_snow: 750스텝
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폴더 25_mix_spring: 775스텝
max_train_steps = 28275
stop_text_encoder_training = 0
lr_warmup_steps = 0

여기서 참고용으로 트레이너 명령어를 제공합니다. 실행되지는 않습니다:

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 "train_network.py" 
--pretrained_model_name_or_path="D:/ai/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned.safetensors" 
--train_data_dir="D:/ai/test/image" 
--resolution=768,768 --output_dir="D:/ai/test/model" 
--logging_dir="D:/ai/test/log" 
--network_alpha="128" 
--save_model_as=safetensors 
--network_module=networks.lora 
--text_encoder_lr=5e-5 
--unet_lr=0.0001 
--network_dim=128 
--output_name="25_preal_1v5_768_0001BD5e_NR128NA128off" 
--lr_scheduler_num_cycles="5" 
--learning_rate="0.0001" 
--lr_scheduler="constant" 
--train_batch_size="2" 
--max_train_steps="28275" 
--save_every_n_epochs="1" 
--mixed_precision="bf16" 
--save_precision="bf16" 
--seed="1234" 
--caption_extension=".txt" 
--cache_latents 
--optimizer_type="AdamW8bit" 
--max_data_loader_n_workers="1" 
--clip_skip=2 
--bucket_reso_steps=64 
--xformers 
--bucket_no_upscale