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README.md

@@ -165,6 +165,10 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
   - Specify the learning rate and dim (rank) for each block.
   - See [Block-wise learning rates in LoRA](./docs/train_network_README-ja.md#階層別学習率) for details (Japanese only).
 
+- An option `--disable_mmap_load_safetensors` is added to disable memory mapping when loading the model's .safetensors in SDXL. PR [#1266](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/1266) Thanks to Zovjsra!
+  - It seems that the model file loading is faster in the WSL environment etc.
+  - Available in `sdxl_train.py`, `sdxl_train_network.py`, `sdxl_train_textual_inversion.py`, and `sdxl_train_control_net_lllite.py`.
+
 - Fixed some bugs when using DeepSpeed. Related [#1247](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/1247)
 
 - SDXL の学習時に Fused optimizer が使えるようになりました。PR [#1259](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/1259) 2kpr 氏に感謝します。
@@ -193,6 +197,10 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
   - ブロックごとに学習率および dim (rank) を指定することができます。
   - 詳細は [LoRA の階層別学習率](./docs/train_network_README-ja.md#階層別学習率) をご覧ください。
 
+- SDXL でモデルの .safetensors を読み込む際にメモリマッピングを無効化するオプション `--disable_mmap_load_safetensors` が追加されました。PR [#1266](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/1266) Zovjsra 氏に感謝します。
+  - WSL 環境等でモデルファイルの読み込みが高速化されるようです。
+  - `sdxl_train.py`、`sdxl_train_network.py`、`sdxl_train_textual_inversion.py`、`sdxl_train_control_net_lllite.py` で使用可能です。
+
 - DeepSpeed 使用時のいくつかのバグを修正しました。関連 [#1247](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/1247)