lora concepts template
1.0.0
이것은 LORA (저 순위 적응) 모델의 여러 개념 및 정규화 이미지를 훈련시키는 데 사용할 수있는 템플릿입니다.
로라 : https://github.com/cloneofsimo/lora
Kohya-SS SD-Scripts의 교육 스크립트를 기반으로합니다
| 예배 규칙서 | 설명 |
|---|---|
image_dir | 모든 입력 이미지 및 캡션 파일이 포함되어 있으며 이미지 당 총 에포크 수에 의해 접두사가 있습니다. |
reg_dir | reg reg 이미지 당 총 반복 수에 의해 접두사 당 모든 정규화 이미지가 포함되어 있습니다. |
log | 각 교육 로그의 기록 |
output | 최종 출력 바이너리 (Safesensor, PT 등) |
config_v1_example.json | 교육 세션 구성 (원하는대로 이름 바꾸기) |
개념 폴더가 훈련 중에 반복 해야하는 횟수를 나타 내도록 데이터 세트의 균형을 유지하십시오.
예를 들어, 4 가지 개념이 있으며 각각 28 를 제외하고는 개념 당 14 이미지가 있다고 가정 해 봅시다.
Epoch 5200 당 개념 당 교육 단계에 대해 균형을 맞추려면 반복을 개념 당 총 이미지의 양으로 나눕니다.
5200 / 14 = 371 5200 / 28 = 186
예에서 개념 디렉토리의 이름은 다음과 같습니다.
아래 유틸리티는 각 폴더의 이미지 수에 관계없이 Dreambooth 머신 러닝 모델의 교육 프로세스 중에 데이터 세트 폴더의 각 개념 폴더가 동일하게 사용되도록합니다.
https://github.com/bmaltais/kohya_ss/blob/cdf84e2f4b65517c396ffb72474616a57bc109b6/library/dataset_balancing_gui.py
