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@@ -19,8 +19,10 @@ license: creativeml-openrail-m
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# 学習の詳細
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- 全学習共通
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@@ -28,6 +30,8 @@ license: creativeml-openrail-m
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学習解像度1024
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- 学習第一段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_sdxl.bin(https://huggingface.co/h94/IP-Adapter)
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@@ -39,8 +43,6 @@ license: creativeml-openrail-m
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学習ステップ：40万ステップ
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- 学習第二段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_animegineXL-400000.bin(非公開)
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@@ -54,7 +56,6 @@ license: creativeml-openrail-m
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学習ステップ：40万ステップ
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- 学習第二段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_noobAI_XL-400000.bin(非公開)
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@@ -67,10 +68,7 @@ license: creativeml-openrail-m
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学習ステップ：40万ステップ
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- 備考
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SDXL_baseで学習されたIP-adapterモデルはanimagineXL3.1では1e-4という比較的高い学習率でも発散することなく学習できた。
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しかし、学習第二段階でNoobAIをもとに学習すると高い学習率では早々に発散が発生した。
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@@ -79,8 +77,5 @@ SDXL_baseで学習されたIP-adapterモデルはanimagineXL3.1では1e-4とい
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学習第三段階でよりNoobAIにフィットするよう学習率を上げた。コサイン曲線を導入したが必要性は薄いと思われる。
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| 84 |
- 謝辞
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最後にこの学習に多くのアドバイスをくださった天紗愛(https://x.com/Ai_tensa)氏にこの場を借りてお礼申し上げます。
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# 学習の詳細
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使用機材：RTX A6000(48GB)
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学習時間：408時間(約17日間)
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- 全学習共通
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学習解像度1024
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- 学習第一段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_sdxl.bin(https://huggingface.co/h94/IP-Adapter)
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学習ステップ：40万ステップ
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- 学習第二段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_animegineXL-400000.bin(非公開)
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学習ステップ：40万ステップ
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- 学習第二段階
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ベースIP-adapterモデル：ip-adapter_noobAI_XL-400000.bin(非公開)
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学習ステップ：40万ステップ
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- 備考
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SDXL_baseで学習されたIP-adapterモデルはanimagineXL3.1では1e-4という比較的高い学習率でも発散することなく学習できた。
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しかし、学習第二段階でNoobAIをもとに学習すると高い学習率では早々に発散が発生した。
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学習第三段階でよりNoobAIにフィットするよう学習率を上げた。コサイン曲線を導入したが必要性は薄いと思われる。
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- 謝辞
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最後にこの学習に多くのアドバイスをくださった天紗愛(https://x.com/Ai_tensa)氏にこの場を借りてお礼申し上げます。
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