AnyNoobAI(for LoRA Training)

用于LoRA训练的修改版NoobAI-XL。

它减少了非预期的风格变化。

此模型不适用于图像生成。

推荐的字符/概念（sd-scripts）训练参数：

批量大小：2
分辨率：1024
启用长宽比分桶：是
最小/最大分桶分辨率：512/2048
维度（Rank）：4-16
Alpha：维度 × 0.25
优化器：RAdamScheduleFree（LR=0.0004）或 CAME（LR=8E-05）
训练步数：1000-1400
训练Conv2d：否
FP8基础模型：是（适用于<12GB显存）

请勿使用：
--noise_offset, --zero_terminal_snr

必需参数（仅v-prediction）：
--v_parameterization

注意：
Civitai的在线训练器不支持v-prediction。

这是用于LoRA训练的NoobAI-XL。

它减轻了非预期的画风变化，提高了精度。

使用此模型制作LoRA时，请勿使用 --noise_offset 和 --zero_terminal_snr。

若使用v-prediction版本制作LoRA，请设置 --v_parameterization。

此外，由于已消除noise offset的影响，不推荐用于模型合并用途。

若使用成分较淡的NoobAI-XL合并模型，LoRA的效果会减弱。

若计划在copycat或paruparu等NoobAI-XL成分较淡的checkpoint上使用，建议改用AnyIllustrious进行训练。

原理尚不明确，但推测是通过使画风趋近平均值并提高多样性，从而吸收了数据集中的画风。通过禁用Zero Terminal SNR，已确认精度有所提升。

训练信息：

通过sd-scripts重复两次DoRA训练与合并，对NoobAI-XL进行了微调。

数据集信息：

数据集大小：来自Gelbooru的5120张图像
于2024年9月4日从Gelbooru按最新顺序收集了5120张图像进行训练。

以下包含指定标签或满足条件的图像已被排除：
filetype:gif, score:<0, mpixels:<1048576, tagcount:<16, \*_artifacts, adversarial_noise, greyscale, monochrome, digimon, photophop_(meidum), ai-generated, duplicate, bad_\*, off-topic, cropped, resized, reversed, rotated, third-party_edit, screenshot, tagme, real_life, watermark, 3d, koikatsu_(medium), mikumikudance, twitter_username

训练脚本（源代码）：

sd-scripts

注意/公告：

本模型依据Fair AI Public License 1.0-SD（https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/）授权。
若您修改本模型，必须同时公开您的修改内容及原始许可证。

本模型采用Fair AI Public License 1.0-SD（https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/）授权。
如对本模型进行修改，必须明确标注修改内容及原始许可证。