wereanimal_2.0

バージョン1.0と比較して、種類と解像度が向上

犬、トラ、猫などの一般的な種類を使用する場合、トリガー語を必ずしも使用せず、種類名を追加するだけでよい。

しかし、性別や毛虫など、特定のデータをより正確に呼び出すには、トリガー語を使用すると効果的です。

以下の種類があります：

-- were_\(dog\), were_\(male-dog\), were_\(female-dog\), weredog, dog,

-- were_\(bird\), were_\(male-bird\), were_\(female-bird\), werebird, bird,

-- were_\(lizard\), were_\(male-lizard\), were_\(female-lizard\), werelizard, lizard,

-- were_\(shark\), 上記と同様………

-- were_\(cat\), 上記と同様………

-- were_\(wolf\), 上記と同様………

-- were_\(tiger\), 上記と同様………

-- were_\(fox\), 上記と同様………

-- were_\(salamander\), 上記と同様………

-- were_\(lion\), 上記と同様………

-- were_\(mouse\), 上記と同様………

-- were_\(rabbit\), 上記と同様………

-- were_\(frog\), 上記と同様………

-- were_\(ox\), 上記と同様………

-- were_\(Chimpanzees\), 上記と同様………

-- were_\(horse\), 上記と同様………

-- were_\(weasel\), 上記と同様………

-- were_\(Caterpillar\), 上記と同様………

-- were_\(deer\), 上記と同様………

-- were_\(pig\), 上記と同様………

-- were_\(sloth\), 上記と同様………

StableDiffusionチェックポイントを読み込み中
フォルダ 10_cat-female_BD_1: 72枚の画像が検出されました
フォルダ 10_cat-female_BD_1: 720ステップ
フォルダ 10_wolf_male_BD: 75枚の画像が検出されました
フォルダ 10_wolf_male_BD: 750ステップ
フォルダ 11_tiger_male_BD: 73枚の画像が検出されました
フォルダ 11_tiger_male_BD: 803ステップ
フォルダ 125_ox_femail_BD: 6枚の画像が検出されました
フォルダ 125_ox_femail_BD: 750ステップ
フォルダ 125_rabbit_male_BD: 6枚の画像が検出されました
フォルダ 125_rabbit_male_BD: 750ステップ
フォルダ 12_cat-male_BD1: 66枚の画像が検出されました
フォルダ 12_cat-male_BD1: 792ステップ
フォルダ 13_fox-female_BD: 58枚の画像が検出されました
フォルダ 13_fox-female_BD: 754ステップ
フォルダ 13_fox-male_BD: 58枚の画像が検出されました
フォルダ 13_fox-male_BD: 754ステップ
フォルダ 150_pig: 1枚の画像が検出されました
フォルダ 150_pig: 150ステップ
フォルダ 16_salamander_BD: 49枚の画像が検出されました
フォルダ 16_salamander_BD: 784ステップ
フォルダ 20_lion-male_BD: 38枚の画像が検出されました
フォルダ 20_lion-male_BD: 760ステップ
フォルダ 20_mouse_male_BD: 38枚の画像が検出されました
フォルダ 20_mouse_male_BD: 760ステップ
フォルダ 20_rabbit_female_BD: 40枚の画像が検出されました
フォルダ 20_rabbit_female_BD: 800ステップ
フォルダ 21_bird-female_BD_1: 36枚の画像が検出されました
フォルダ 21_bird-female_BD_1: 756ステップ
フォルダ 23_mouse_female_BD: 33枚の画像が検出されました
フォルダ 23_mouse_female_BD: 759ステップ
フォルダ 23_werefrog: 33枚の画像が検出されました
フォルダ 23_werefrog: 759ステップ
フォルダ 250_hippo-female_BD: 3枚の画像が検出されました
フォルダ 250_hippo-female_BD: 750ステップ
フォルダ 25_lizard-female_BD: 30枚の画像が検出されました
フォルダ 25_lizard-female_BD: 750ステップ
フォルダ 25_tiger_female_BD: 30枚の画像が検出されました
フォルダ 25_tiger_female_BD: 750ステップ
フォルダ 26_Leopard_male_BD: 29枚の画像が検出されました
フォルダ 26_Leopard_male_BD: 754ステップ
フォルダ 26_Sideburns_female_BD: 29枚の画像が検出されました
フォルダ 26_Sideburns_female_BD: 754ステップ
フォルダ 27_werejellyfish: 28枚の画像が検出されました
フォルダ 27_werejellyfish: 756ステップ
フォルダ 29_shark_female_BD: 26枚の画像が検出されました
フォルダ 29_shark_female_BD: 754ステップ
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フォルダ 29_wolf_female_BD: 754ステップ
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フォルダ 33_sheep_male_BD: 759ステップ
フォルダ 357_sloth_BD: 2枚の画像が検出されました
フォルダ 357_sloth_BD: 714ステップ
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フォルダ 40_lion-female_BD: 19枚の画像が検出されました
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フォルダ 44_raccoon_male_BD: 17枚の画像が検出されました
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フォルダ 50_bear_BD1: 15枚の画像が検出されました
フォルダ 50_bear_BD1: 750ステップ
フォルダ 50_raccoon_female_BD: 15枚の画像が検出されました
フォルダ 50_raccoon_female_BD: 750ステップ
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フォルダ 50_sheep_female_BD: 800ステップ
フォルダ 58_Sideburns_male_BD: 13枚の画像が検出されました
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フォルダ 68_snake_BD: 11枚の画像が検出されました
フォルダ 68_snake_BD: 748ステップ
フォルダ 69_Leopard_male_panthers_BD: 11枚の画像が検出されました
フォルダ 69_Leopard_male_panthers_BD: 759ステップ
フォルダ 75_ox_male_BD: 10枚の画像が検出されました
フォルダ 75_ox_male_BD: 750ステップ
フォルダ 7_dog-male_BD: 124枚の画像が検出されました
フォルダ 7_dog-male_BD: 868ステップ
フォルダ 84_Chimpanzees-male_BD: 9枚の画像が検出されました
フォルダ 84_Chimpanzees-male_BD: 756ステップ
フォルダ 84_horse-female_BD: 9枚の画像が検出されました
フォルダ 84_horse-female_BD: 756ステップ
フォルダ 84_weasel_female_BD: 9枚の画像が検出されました
フォルダ 84_weasel_female_BD: 756ステップ
フォルダ 84_wereCaterpillar: 9枚の画像が検出されました
フォルダ 84_wereCaterpillar: 756ステップ
フォルダ 8_bird-male_BD_1: 103枚の画像が検出されました
フォルダ 8_bird-male_BD_1: 824ステップ
フォルダ 94_deer-female_BD: 8枚の画像が検出されました
フォルダ 94_deer-female_BD: 752ステップ
フォルダ 9_dog-female_BD: 90枚の画像が検出されました
フォルダ 9_dog-female_BD: 810ステップ
フォルダ 9_lizard-male_BD: 86枚の画像が検出されました
フォルダ 9_lizard-male_BD: 774ステップ
フォルダ 9_shark_male_BD: 89枚の画像が検出されました
フォルダ 9_shark_male_BD: 801ステップ
max_train_steps = 108081
stop_text_encoder_training = 0
lr_warmup_steps = 0

以下のコマンドは参考用です。実行されません：

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\100_wereanimal" 
--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=200 
--output_name="7_wereanimal_1v5_768_0001BD5e_NR128NA128off" 
--lr_scheduler_num_cycles="3" 
--learning_rate="0.0001" 
--lr_scheduler="constant" 
--train_batch_size="1" 
--max_train_steps="108081" 
--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