VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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2023-03-30 22:03:13 +09:00
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@@ -127,58 +127,21 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
## Change History ## Change History
- 28 Mar. 2023, 2023/3/28: - 30 Mar. 2023, 2023/3/30:
- Fix an issue that the training script crashes when `max_data_loader_n_workers` is 0. - Support [P+](https://prompt-plus.github.io/) training. Thank you jakaline-dev!
- `max_data_loader_n_workers` が0の時に学習スクリプトがエラーとなる不具合を修正しました。 - See [#327](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327) for details.
- Use `train_textual_inversion_XTI.py` for training. The usage is almost the same as `train_textual_inversion.py`. However, sample image generation during training is not supported.
- Use `gen_img_diffusers.py` for image generation (I think Web UI is not supported). Specify the embedding with `--XTI_embeddings` option.
- Reduce RAM usage at startup in `train_network.py`. [#332](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/332) Thank you guaneec!
- Support pre-merge for LoRA in `gen_img_diffusers.py`. Specify `--network_merge` option. Note that the `--am` option of the prompt option is no longer available with this option.
- 27 Mar. 2023, 2023/3/27: - [P+](https://prompt-plus.github.io/) の学習に対応しました。jakaline-dev氏に感謝します。
- Fix issues when `--persistent_data_loader_workers` is specified. - 詳細は [#327](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327) をご参照ください。
- The batch members of the bucket are not shuffled. - 学習には `train_textual_inversion_XTI.py` を使用します。使用法は `train_textual_inversion.py` とほぼ同じです。た
- `--caption_dropout_every_n_epochs` does not work. だし学習中のサンプル生成には対応していません。
- These issues occurred because the epoch transition was not recognized correctly. Thanks to u-haru for reporting the issue. - 画像生成には `gen_img_diffusers.py` を使用してください（Web UIは対応していないと思われます）。`--XTI_embeddings` オプションで学習したembeddingを指定してください。
- Fix an issue that images are loaded twice in Windows environment. - `train_network.py` で起動時のRAM使用量を削減しました。[#332](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/332) guaneec氏に感謝します。
- Add Min-SNR Weighting strategy. Details are in [#308](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/308). Thank you to AI-Casanova for this great work! - `gen_img_diffusers.py` でLoRAの事前マージに対応しました。`--network_merge` オプションを指定してください。なおプロンプトオプションの `--am` は使用できなくなります。
- Add `--min_snr_gamma` option to training scripts, 5 is recommended by paper.
- Add tag warmup. Details are in [#322](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/322). Thanks to u-haru!
- Add `token_warmup_min` and `token_warmup_step` to dataset settings.
- Gradually increase the number of tokens from `token_warmup_min` to `token_warmup_step`.
- For example, if `token_warmup_min` is `3` and `token_warmup_step` is `10`, the first step will use the first 3 tokens, and the 10th step will use all tokens.
- Fix a bug in `resize_lora.py`. Thanks to mgz-dev! [#328](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/328)
- Add `--debug_dataset` option to step to the next step with `S` key and to the next epoch with `E` key.
- Fix other bugs.
- `--persistent_data_loader_workers` を指定した時の各種不具合を修正しました。
- `--caption_dropout_every_n_epochs` が効かない。
- バケットのバッチメンバーがシャッフルされない。
- エポックの遷移が正しく認識されないために発生していました。ご指摘いただいたu-haru氏に感謝します。
- Windows環境で画像が二重に読み込まれる不具合を修正しました。
- Min-SNR Weighting strategyを追加しました。 詳細は [#308](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/308) をご参照ください。AI-Casanova氏の素晴らしい貢献に感謝します。
- `--min_snr_gamma` オプションを学習スクリプトに追加しました。論文では5が推奨されています。
- タグのウォームアップを追加しました。詳細は [#322](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/322) をご参照ください。u-haru氏に感謝します。
- データセット設定に `token_warmup_min` と `token_warmup_step` を追加しました。
- `token_warmup_min` で指定した数のトークン（カンマ区切りの文字列）から、`token_warmup_step` で指定したステップまで、段階的にトークンを増やしていきます。
- たとえば `token_warmup_min`に `3` を、`token_warmup_step` に `10` を指定すると、最初のステップでは最初から3個のトークンが使われ、10ステップ目では全てのトークンが使われます。
- `resize_lora.py` の不具合を修正しました。mgz-dev氏に感謝します。[#328](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/328)
- `--debug_dataset` オプションで、`S`キーで次のステップへ、`E`キーで次のエポックへ進めるようにしました。
- その他の不具合を修正しました。
- 21 Mar. 2023, 2023/3/21:
- Add `--vae_batch_size` for faster latents caching to each training script. This batches VAE calls.
- Please start with`2` or `4` depending on the size of VRAM.
- Fix a number of training steps with `--gradient_accumulation_steps` and `--max_train_epochs`. Thanks to tsukimiya!
- Extract parser setup to external scripts. Thanks to robertsmieja!
- Fix an issue without `.npz` and with `--full_path` in training.
- Support extensions with upper cases for images for not Windows environment.
- Fix `resize_lora.py` to work with LoRA with dynamic rank (including `conv_dim != network_dim`). Thanks to toshiaki!
- latentsのキャッシュを高速化する`--vae_batch_size` オプションを各学習スクリプトに追加しました。VAE呼び出しをバッチ化します。
-VRAMサイズに応じて、`2` か `4` 程度から試してください。
- `--gradient_accumulation_steps` と `--max_train_epochs` を指定した時、当該のepochで学習が止まらない不具合を修正しました。tsukimiya氏に感謝します。
- 外部のスクリプト用に引数parserの構築が関数化されました。robertsmieja氏に感謝します。
- 学習時、`--full_path` 指定時に `.npz` が存在しない場合の不具合を解消しました。
- Windows以外の環境向けに、画像ファイルの大文字の拡張子をサポートしました。
- `resize_lora.py` を dynamic rank （rankが各LoRAモジュールで異なる場合、`conv_dim` が `network_dim` と異なる場合も含む）の時に正しく動作しない不具合を修正しました。toshiaki氏に感謝します。
## Sample image generation during training ## Sample image generation during training
A prompt file might look like this, for example A prompt file might look like this, for example