cascade_lab

■私は40万枚の画像からDoraをトレーニングしました。

これはCascade 3.6B用です。

■トレーニングデータ（52.58 KB）： こちらには、私の推論ワークフロー、OneTrainerのトレーニング設定、およびヒントが含まれたREADMEも含まれています。これを確認することで、Cascadeについてより深く理解できるでしょう。

■このDoraは主にCascade 3.6Bベースモデル向けに設計されていますが、他の人がファインチューニングしたモデルにも使用できると考えています。

■Doraは複数の解像度でトレーニングされています：768、1024、1280、および1536ピクセル。

このため、非常に柔軟な推論が可能になります。私のワークフローでは、3200×4800ピクセルでの画像生成を実現しています。

■この解像度を実現できたのは、ClownsharkBatwingが作成した拡張機能、モデル、およびワークフローのおかげです。彼はCascadeの熱心な探求者であり、彼の功績がなければ、このトレーニングを完了できませんでした。ここに改めて感謝の意を表します。

もちろん、このDoraは拡張機能なしで標準的なCascadeワークフローでも使用できます。ただし、個人的にはClownsharkBatwingのアプローチの方が直感的で好みです。

■それ以外にも、Cascadeには多くの貢献者がいます。彼らの努力のおかげで、私はまだ推論やトレーニングを継続して実験できています。sote、R35ON4NCE、ultrapixel、resonance_lite_r1など、Cascadeの可能性を探求する中で素晴らしい結果を共有してくださったすべての方々に深く感謝します。

■このDoraはDanbooruタグでトレーニングされました。

推論には、安定して高品質な結果を生み出す傾向があるため、tipoによる自動タグ生成を推奨します。

トレーニングにはキャラクタータグも含まれていますが、それらは強く強調されていません。そのため、「人気のあるキャラクターは生成できる可能性があるが、保証されていない」と考えてください。

プリューン済みモデル bf16（6.2 GB）： これは中間段階のDoRAバックアップです。
場合によっては、中間版の方がより良い結果を出すことがありますので、ぜひお試しください。

トレーニングデータ（52.58 KB）： 推論ワークフロー、トレーニング設定、およびヒント