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Kohya S
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README.md
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README.md
@@ -129,13 +129,15 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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- 4 Apr. 2023, 2023/4/4:
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- There may be bugs because I changed a lot. If you cannot revert the script to the previous version when a problem occurs, please wait for the update for a while.
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- The learning rate and dim (rank) of each block may not work with other modules (LyCORIS, etc.) because the module needs to be changed.
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- Fix some bugs and add some features.
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- Fix an issue that `.json` format dataset config files cannot be read. [issue #351](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/351) Thanks to rockerBOO!
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- Raise an error when an invalid `--lr_warmup_steps` option is specified (when warmup is not valid for the specified scheduler). [PR #364](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/364) Thanks to shirayu!
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- Add `min_snr_gamma` to metadata in `train_network.py`. [PR #373](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/373) Thanks to rockerBOO!
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- Fix the data type handling in `fine_tune.py`. This may fix an error that occurs in some environments when using xformers, npz format cache, and mixed_precision.
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- Add options to `train_network.py` to specify block weights for learning rates. Thanks to u-haru for the great contribution!
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- Add options to `train_network.py` to specify block weights for learning rates. [PR #355](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/355) Thanks to u-haru for the great contribution!
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- Specify the weights of 25 blocks for the full model.
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- No LoRA corresponds to the first block, but 25 blocks are specified for compatibility with 'LoRA block weight' etc. Also, if you do not expand to conv2d3x3, some blocks do not have LoRA, but please specify 25 values for the argument for consistency.
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- Specify the following arguments with `--network_args`.
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@@ -156,13 +158,15 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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- `conv_block_alphas` : Specify the alpha of each block when expanding LoRA to Conv2d 3x3. If omitted, the value of conv_alpha is used.
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- 大きく変更したため不具合があるかもしれません。問題が起きた時にスクリプトを前のバージョンに戻せない場合は、しばらく更新を控えてください。
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- 階層別学習率、階層別dim(rank)についてはモジュール側の変更が必要なため、当リポジトリ内のnetworkモジュール以外（LyCORISなど）では現在は動作しないと思われます。
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- いくつかのバグ修正、機能追加を行いました。
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- `.json`形式のdataset設定ファイルを読み込めない不具合を修正しました。 [issue #351](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/351) rockerBOO 氏に感謝します。
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- 無効な`--lr_warmup_steps` オプション（指定したスケジューラでwarmupが無効な場合）を指定している場合にエラーを出すようにしました。 [PR #364](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/364) shirayu 氏に感謝します。
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- `train_network.py` で `min_snr_gamma` をメタデータに追加しました。 [PR #373](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/373) rockerBOO 氏に感謝します。
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- `fine_tune.py` でデータ型の取り扱いが誤っていたのを修正しました。一部の環境でxformersを使い、npz形式のキャッシュ、mixed_precisionで学習した時にエラーとなる不具合が解消されるかもしれません。
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- 階層別学習率を `train_network.py` で指定できるようになりました。u-haru 氏の多大な貢献に感謝します。
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- 階層別学習率を `train_network.py` で指定できるようになりました。[PR #355](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/355) u-haru 氏の多大な貢献に感謝します。
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- フルモデルの25個のブロックの重みを指定できます。
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- 最初のブロックに該当するLoRAは存在しませんが、階層別LoRA適用等との互換性のために25個としています。またconv2d3x3に拡張しない場合も一部のブロックにはLoRAが存在しませんが、記述を統一するため常に25個の値を指定してください。
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-`--network_args` で以下の引数を指定してください。
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@@ -188,6 +192,13 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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` --network_args "block_lr_zero_threshold=0.1" "down_lr_weight=sine+.5" "mid_lr_weight=1.5" "up_lr_weight=cosine+.5"`
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- 階層別学習率tomlファイル指定例 / Examples of block learning rate toml file specification
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`network_args = [ "down_lr_weight=0.5,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0,1.0,1.0,1.5,1.5,1.5,1.5", "mid_lr_weight=2.0", "up_lr_weight=1.5,1.5,1.5,1.5,1.0,1.0,1.0,1.0,0.5,0.5,0.5,0.5",]`
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`network_args = [ "block_lr_zero_threshold=0.1", "down_lr_weight=sine+.5", "mid_lr_weight=1.5", "up_lr_weight=cosine+.5", ]`
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- 階層別dim (rank)コマンドライン指定例 / Examples of block dim (rank) command line specification:
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` --network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2"`
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@@ -196,6 +207,12 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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` --network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2" "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"`
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- 階層別dim (rank)tomlファイル指定例 / Examples of block dim (rank) toml file specification
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`network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2",]`
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`network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2", "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2",]`
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## Sample image generation during training
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A prompt file might look like this, for example
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Reference in New Issue
Block a user