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https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
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Update README.md
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This commit is contained in:
Kohya S
GitHub
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README.md
94
README.md
@@ -2,23 +2,13 @@ This repository contains training, generation and utility scripts for Stable Dif
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## Updates
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- January 14, 2023, 2023/1/14
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- Fix loading some VAE or .safetensors as VAE is failed for ``--vae`` option. Thanks to Fannovel16!
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- Add negative prompt scaling for ``gen_img_diffusers.py`` You can set another conditioning scale to the negative prompt with ``--negative_scale`` option, and ``--nl`` option for the prompt. Thanks to laksjdjf!
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- ``--vae`` オプションに一部のVAEや .safetensors 形式のモデルを指定するとエラーになる不具合を修正しました。Fannovel16氏に感謝します。
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- ``gen_img_diffusers.py`` に、ネガティブプロンプトに異なる guidance scale を設定できる ``--negative_scale`` オプションを追加しました。プロンプトからは ``--nl`` で指定できます。laksjdjf氏に感謝します。
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- January 12, 2023, 2023/1/12
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- Metadata is saved on the model (.safetensors only) (model name, VAE name, training steps, learning rate etc.) The metadata will be able to inspect by sd-webui-additional-networks extension in near future. If you do not want to save it, specify ``no_metadata`` option.
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- メタデータが保存されるようになりました（ .safetensors 形式の場合のみ）（モデル名、VAE 名、ステップ数、学習率など）。近日中に拡張から確認できるようになる予定です。メタデータを保存したくない場合は ``no_metadata`` オプションをしてしてください。
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**January 9, 2023: Important information about the update can be found at [the end of the page](#updates-jan-9-2023).**
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**20231/1/9: 更新情報が[ページ末尾](#更新情報-202319)にありますのでご覧ください。**
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[日本語版README](./README-ja.md)
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Please read [release version 0.3.0](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases/tag/v0.3.0) for recent updates.
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最近の更新情報は [release version 0.3.0](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases/tag/v0.3.0) をご覧ください。
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[日本語版README](./README-ja.md)
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For easier use (GUI and PowerShell scripts etc...), please visit [the repository maintained by bmaltais](https://github.com/bmaltais/kohya_ss). Thanks to @bmaltais!
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This repository contains the scripts for:
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@@ -125,79 +115,3 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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[bitsandbytes](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes): MIT
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[BLIP](https://github.com/salesforce/BLIP): BSD-3-Clause
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# Updates: Jan 9. 2023
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All training scripts are updated.
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## Breaking Changes
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- The ``fine_tuning`` option in ``train_db.py`` is removed. Please use DreamBooth with captions or ``fine_tune.py``.
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- The Hypernet feature in ``fine_tune.py`` is removed, will be implemented in ``train_network.py`` in future.
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## Features, Improvements and Bug Fixes
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### for all script: train_db.py, fine_tune.py and train_network.py
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- Added ``output_name`` option. The name of output file can be specified.
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- With ``--output_name style1``, the output file is like ``style1_000001.ckpt`` (or ``.safetensors``) for each epoch and ``style1.ckpt`` for last.
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- If ommitted (default), same to previous. ``epoch-000001.ckpt`` and ``last.ckpt``.
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- Added ``save_last_n_epochs`` option. Keep only latest n files for the checkpoints and the states. Older files are removed. (Thanks to shirayu!)
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- If the options are ``--save_every_n_epochs=2 --save_last_n_epochs=3``, in the end of epoch 8, ``epoch-000008.ckpt`` is created and ``epoch-000002.ckpt`` is removed.
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### train_db.py
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- Added ``max_token_length`` option. Captions can have more than 75 tokens.
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### fine_tune.py
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- The script now works without .npz files. If .npz is not found, the scripts get the latents with VAE.
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- You can omit ``prepare_buckets_latents.py`` in preprocessing. However, it is recommended if you train more than 1 or 2 epochs.
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- ``--resolution`` option is required to specify the training resolution.
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- Added ``cache_latents`` and ``color_aug`` options.
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### train_network.py
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- Now ``--gradient_checkpointing`` is effective for U-Net and Text Encoder.
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- The memory usage is reduced. The larger batch size is avilable, but the training speed will be slow.
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- The training might be possible with 6GB VRAM for dimension=4 with batch size=1.
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Documents are not updated now, I will update one by one.
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# 更新情報 (2023/1/9)
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学習スクリプトを更新しました。
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## 削除された機能
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- ``train_db.py`` の ``fine_tuning`` は削除されました。キャプション付きの DreamBooth または ``fine_tune.py`` を使ってください。
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- ``fine_tune.py`` の Hypernet学習の機能は削除されました。将来的に``train_network.py``に追加される予定です。
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## その他の機能追加、バグ修正など
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### 学習スクリプトに共通: train_db.py, fine_tune.py and train_network.py
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- ``output_name``オプションを追加しました。保存されるモデルファイルの名前を指定できます。
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- ``--output_name style1``と指定すると、エポックごとに保存されるファイル名は``style1_000001.ckpt`` (または ``.safetensors``) に、最後に保存されるファイル名は``style1.ckpt``になります。
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- 省略時は今までと同じです（``epoch-000001.ckpt``および``last.ckpt``）。
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- ``save_last_n_epochs``オプションを追加しました。最新の n ファイル、stateだけ保存し、古いものは削除します。（shirayu氏に感謝します。)
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- たとえば``--save_every_n_epochs=2 --save_last_n_epochs=3``と指定した時、8エポック目の終了時には、``epoch-000008.ckpt``が保存され``epoch-000002.ckpt``が削除されます。
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### train_db.py
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- ``max_token_length``オプションを追加しました。75文字を超えるキャプションが使えるようになります。
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### fine_tune.py
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- .npzファイルがなくても動作するようになりました。.npzファイルがない場合、VAEからlatentsを取得して動作します。
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- ``prepare_buckets_latents.py``を前処理で実行しなくても良くなります。ただし事前取得をしておいたほうが、2エポック以上学習する場合にはトータルで高速です。
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- この場合、解像度を指定するために``--resolution``オプションが必要です。
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- ``cache_latents``と``color_aug``オプションを追加しました。
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### train_network.py
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- ``--gradient_checkpointing``がU-NetとText Encoderにも有効になりました。
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- メモリ消費が減ります。バッチサイズを大きくできますが、トータルでの学習時間は長くなるかもしれません。
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- dimension=4のLoRAはバッチサイズ1で6GB VRAMで学習できるかもしれません。
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ドキュメントは未更新ですが少しずつ更新の予定です。
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