Negative Embedding for Realistic Vision v2.0

5230枚の512x768画像で5342ステップ学習しました（ちょっと止めるのを遅らせてしまいました、へへ）。基本的な学習パラメータは、0.005の基本学習率、バッチサイズ1、1grad、500ステップのサイクルを持つCosingAnnealingWarmupRestartsスケジューラの有効化、アドバンスドなadamWパラメータオプションの有効化ですが、それ以外は一切変更していません。キャプションは作成または使用しませんでした。プロンプトテンプレートファイルとしてstyle.txtを使用しました。xformersを無効化することにしたため、1バッチだけ実行しました。私のカードが扱えるのは512x768のバッチサイズ1のみでした。わずかに。学習に使用した拡張機能はこれです。

学習画像の内容の関係上、画像をアップロードはしません。代わりに、学習用画像のプロンプトを引き出したReddit投稿を参照してください：リンク。訓練画像を生成するには、ネガティブプロンプトをポジティブに入れ、ポジティブをネガティブに入れ、すべての主体に焦点を当てた語を削除する必要があります。その他のパラメータ（ステップ数、CFG、サンプリング方法など）はすべて同じにしてください。