From a002d10a4d9887ec4ecbc0d983063608646e31d3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kohya S Date: Wed, 31 May 2023 20:57:01 +0900 Subject: [PATCH] update readme --- README.md | 18 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 18 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index dbd1d17b..aefc6c35 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -140,6 +140,24 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser ## Change History +### 31 May 2023, 2023/05/31 + +- Show warning when image caption file does not exist during training. [PR #533](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/533) Thanks to TingTingin! + - Warning is also displayed when using class+identifier dataset. Please ignore if it is intended. +- `train_network.py` now supports merging network weights before training. [PR #542](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/542) Thanks to u-haru! + - `--base_weights` option specifies LoRA or other model files (multiple files are allowed) to merge. + - `--base_weights_multiplier` option specifies multiplier of the weights to merge (multiple values are allowed). If omitted or less than `base_weights`, 1.0 is used. + - This is useful for incremental learning. See PR for details. +- Show warning and continue training when uploading to HuggingFace fails. + +- 学習時に画像のキャプションファイルが存在しない場合、警告が表示されるようになりました。 [PR #533](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/533) TingTingin氏に感謝します。 + - class+identifier方式のデータセットを利用している場合も警告が表示されます。意図している通りの場合は無視してください。 +- `train_network.py` に学習前にモデルにnetworkの重みをマージする機能が追加されました。 [PR #542](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/542) u-haru氏に感謝します。 + - `--base_weights` オプションでLoRA等のモデルファイル(複数可)を指定すると、それらの重みをマージします。 + - `--base_weights_multiplier` オプションでマージする重みの倍率(複数可)を指定できます。省略時または`base_weights`よりも数が少ない場合は1.0になります。 + - 差分追加学習などにご利用ください。詳細はPRをご覧ください。 +- HuggingFaceへのアップロードに失敗した場合、警告を表示しそのまま学習を続行するよう変更しました。 + ### 25 May 2023, 2023/05/25 - [D-Adaptation v3.0](https://github.com/facebookresearch/dadaptation) is now supported. [PR #530](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/530) Thanks to sdbds!