AnyNoobAI(for LoRA Training)

LoRA 학습용으로 수정된 NoobAI-XL입니다.

의도하지 않은 스타일 변화를 줄입니다.

이 모델은 이미지 생성에는 적합하지 않습니다.

문자/개념(sd-scripts) 학습 권장 파라미터

배치 크기: 2
해상도: 1024
종횡비 버킷 사용: 예
최소/최대 버킷 해상도: 512/2048
차원(Rank): 4-16
Alpha: dim * 0.25
최적화기: RAdamScheduleFree(LR=0.0004) 또는 CAME(LR=8E-05)
스텝: 1000-1400
Conv2d 학습: 아니요
FP8 기본: 예(12GB 미만 VRAM용)

사용하지 마세요:
--noise_offset, --zero_terminal_snr

필수( v-prediction 전용):
--v_parameterization

참고:
Civitai 내장 학습기에서는 v-prediction을 지원하지 않습니다.

LoRA 학습용 NoobAI-XL입니다.
의도하지 않은 스타일 변화를 줄여 정확도를 향상시킵니다.
이 모델로 LoRA를 생성할 때는 「--noise_offset」과 「--zero_terminal_snr」을 사용하지 마세요.
v-prediction 버전으로 LoRA를 생성할 때는 「--v_parameterization」을 설정하세요.
또한 noise offset의 효과를 제거했기 때문에 병합 용도로의 사용은 권장하지 않습니다.
NoobAI-XL의 구성 요소가 약한 병합 모델에서는 LoRA의 효과가 감소합니다.
copycat이나 paruparu와 같은 NoobAI-XL 구성 요소가 약한 체크포인트에서 사용하려면 AnyIllustrious로 학습하는 것이 더 좋습니다.
원리는 불명확하지만, 스타일을 평균값에 가깝게 하고 다양성을 높여 데이터셋의 스타일을 흡수하는 것으로 보입니다. 정확도는 Zero Terminal SNR 비활성화로 개선됨을 확인했습니다.

학습 정보:

sd-scripts를 사용하여 DoRA를 두 번 반복 학습하고 병합하여 패인튜닝된 NoobAI-XL입니다.

데이터셋 정보:

데이터셋 크기: Gelbooru에서 수집한 5120장의 이미지
2024년 9월 4일 Gelbooru에서 최신 순으로 수집한 5120장의 이미지로 학습했습니다.
다음 태그가 포함되거나 조건을 만족하는 이미지는 제외했습니다:
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

학습 스크립트(소스 코드):

sd-scripts

참고/공지:

이 모델은 Fair AI Public License 1.0-SD( https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/ ) 라이선스 하에 제공됩니다.
이 모델을 수정하는 경우, 수정 내용과 원래 라이선스를 함께 공개해야 합니다.
이 모델은 Fair AI Public License 1.0-SD( https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/ ) 라이선스 하에 제공됩니다.
이 모델을 수정하는 경우, 수정 내용과 원래 라이선스를 명시해야 합니다.