概要
sd-scriptsのリンク
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LoRaってなに?
keep_tokens(lora用語(sd-scripts))
- --network_module 学習対象のモジュール名を指定します。例えばloraとかdreamboothなど
- --pretrained_model_name_or_path どのモデルのloraなどを作るかベースモデルを指定
- --train_data_dir 学習させるデータセットフォルダの指定(画像とトリガーキーの指定)
- --reg_data_dir 正則化フォルダの指定(画像とトリガーキーの指定)
- --output_dir 学習させたモデルの保存フォルダの指定。
- --caption_extension トリガーキーのファイル形式の指定。
- --resolution 学習の画像サイズを縦と横で指定しそのサイズにリサイズします
- --min_bucket_reso 学習させるときの最小サイズでそれ以下は除外されます。
- --max_bucket_reso 学習させるときの最大サイズでそれ以下は除外されます。
- --min_snr_gamma ディティールの学習に影響する命令。
- --network_dropout 過学習を抑える。
- --noise_offset 過学習を抑える。
- --prior_loss_weight 正則化画像の学習の強さを調整。
- --train_batch_size バッチサイズの設定。
- --learning_rate 学習の深さの数値設定。
- --unet_lr unet用のlearning_rateを設定。
- --text_encoder_lr text_encoder用のlearning_rateを設定。
- --max_train_epochs 何回１セットを繰り返すかを設定。
- --save_every_n_epochs 何セットごとにモデルを保存するか。
- --mixed_precision 学習の精度の設定。これをするとVRAMの使用量を調整できます。
- --shuffle_caption トリガーキー（学習プロンプト）をランダムにするかどうか。
- --save_precision モデルを保存するときの精度設定。
- --huber_c Huber損失のパラメータを指定します。
- --loss_type 学習を早くしてくれるがキャプションも覚えてしまうデメリットもある。
- --max_grad_norm 学習の深さを制限することで過学習を調整できる。
- --max_token_length 学習できる単語数の最大値を設定できます。
- --max_train_steps 画像の最大学習回数の設定。
- --lr_scheduler= 学習の仕方を設定します。
- --sdpa 学習の高速化、軽量化をします。
- --max_data_loader_n_workers データ読み込みのプロセス数を指定します。プロセス数が多いとGPUが効率よく使ってくれます。
- --save_model_as モデルの保存形式の指定。
- --output_name 保存するモデルの名前を指定。
- --seed シードの値を指定。
- --network_dim この値が多いと学習精度は上がりますが、モデルの容量が上がります。
- --lr_warmup_steps 学習率を変えるやり方のタイプを設定する。
- --huber_schedule スケジューリング方法を指定します。
- --network_alpha 数値が多ければ精度があがります。
- --optimizer_type lossを抑える計算をする計算機です。計算機は様々あり設定できます。
- --optimizer_args オプティマイザのオプション設定。
- --keep_tokens キャプションの先頭から,区切りで何単語トリガーキーに設定。（ここ重要）
- --gradient_checkpointing VRAM削減を目的としたオプション。VRAMが8GBなどは特におすすめ。
- --cache_latent 画像を同じ設定でするときにキャッシュとしてHDDに一時保存。
- --fp8_base FP8（8ビット浮動小数点数)でベースモデルをロードします。
- --persistent_data_loader_workers windos環境だとロードが早くなります。
- --enable_bucket 拡大縮小はせずに指定サイズ以上の箇所をトリミングします。
- などありますが、これはおすすめ設定でありほかにもコマンドはあります。
- もし興味があれば調べてみるのもおもしろいですよ。
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