lora concepts template

LORAコンセプトテンプレート

これは、LORA（低ランク適応）モデルの複数の概念と正規化画像のトレーニングに使用できるテンプレートです。

• lora：https：//github.com/cloneofsimo/lora

• Kohya-SS SD-Scriptsによるスクリプトのトレーニングに基づいています

複数の概念ロラ構造

ディレクトリ	説明
image_dir	画像あたりのエポックの総数が付けられたすべての入力画像とキャプションファイルが含まれています
reg_dir	概念ごとにすべての正規化画像が含まれており、REG画像ごとの繰り返しの総数が前に付属しています
log	各トレーニングログの記録
output	最終出力バイナリ（セーフセンサー、PTなど）
config_v1_example.json	トレーニングセッションの構成（必要なものに変更）

バランスデータセット

データセットのバランスを取り、コンセプトフォルダーがトレーニング中に繰り返されるべき回数を示します。

たとえば、4つの概念があり、それぞれが概念ごとに14画像があるとしますが、1つは28概念を除きます。

Epoch 5200あたりの概念ごとのトレーニングステップのバランスをとるには、繰り返しを概念ごとの画像の合計量で分割します。

5200 / 14 = 371 5200 / 28 = 186

この例では、コンセプトディレクトリの名前は次のとおりです。

• 186_CONCEPTA
• 371_CONCEPTB
• 371_CONCEPTC
• 371_CONCEPTD

bmaltaisユーティリティ

以下のユーティリティにより、データセットフォルダー内の各コンセプトフォルダーが、各フォルダーの画像の数に関係なく、DreamBooth機械学習モデルのトレーニングプロセスで等しく使用されるようにします。

https://github.com/bmaltais/kohya_ss/blob/cdf84e2ff4b65517c396ffb72474616a57bc109b6/library/dataset_balancing_gui.py

• https://github.com/bmaltais/kohya_ss