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@@ -159,41 +159,8 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
 - 各学習スクリプトでDDPによるマルチGPU学習がサポートされました。[PR #448](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/448) Isotr0py氏に感謝します。
 - Multi resolution noise (pyramid noise) が各学習スクリプトでサポートされました。[PR #471](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/471) pamparamm氏に感謝します。
   - 詳細はPRおよびこちらのページ [Multi-Resolution Noise for Diffusion Model Training](https://wandb.ai/johnowhitaker/multires_noise/reports/Multi-Resolution-Noise-for-Diffusion-Model-Training--VmlldzozNjYyOTU2) を参照してください。
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+  - `--multires_noise_iterations` に数値を指定すると有効になります。`6`~`10`程度の値が良いようです。
-### 30 Apr. 2023, 2023/04/30
+  - `--multires_noise_discount` に`0.1`~`0.3` 程度の値（LoRA学習等比較的データセットが小さい場合のPR作者の推奨）、ないしは`0.8`程度の値（元記事の推奨）を指定してください（デフォルトは `0.3`）。 
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-- Added Chinese translation of [DreamBooth guide](./train_db_README-zh.md) and [LoRA guide](./train_network_README-zh.md). [PR #459](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/459) Thanks to tomj2ee!
-- Added [documentation](./gen_img_README-ja.md) for image generation script `gen_img_diffusers.py` (Japanese version only).
-- 中国語版の[DreamBoothガイド](./train_db_README-zh.md)と[LoRAガイド](./train_network_README-zh.md)が追加されました。 [PR #459](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/459) tomj2ee氏に感謝します。
-- 画像生成スクリプト `gen_img_diffusers.py`の簡単な[ドキュメント](./gen_img_README-ja.md)を追加しました（日本語版のみ）。 
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-### 26 Apr. 2023, 2023/04/26
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-- Added [Chinese translation](./train_README-zh.md) of training guide. [PR #445](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/445) Thanks to tomj2ee!
-- `tag_images_by_wd14_tagger.py` can now get arguments from outside. [PR #453](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/453) Thanks to mio2333!
-- 学習に関するドキュメントの[中国語版](./train_README-zh.md)が追加されました。 [PR #445](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/445) tomj2ee氏に感謝します。
-- `tag_images_by_wd14_tagger.py`の引数を外部から取得できるようになりました。 [PR #453](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/453) mio2333氏に感謝します。
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-### 25 Apr. 2023, 2023/04/25
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-- Please do not update for a while if you cannot revert the repository to the previous version when something goes wrong, because the model saving part has been changed.
-- Added `--save_every_n_steps` option to each training script. The model is saved every specified steps.
-  - `--save_last_n_steps` option can be used to save only the specified number of models (old models will be deleted).
-  - If you specify the `--save_state` option, the state will also be saved at the same time. You can specify the number of steps to keep the state with the `--save_last_n_steps_state` option (the same value as `--save_last_n_steps` is used if omitted).
-  - You can use the epoch-based model saving and state saving options together.
-  - Not tested in multi-GPU environment. Please report any bugs.
-- `--cache_latents_to_disk` option automatically enables `--cache_latents` option when specified. [#438](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/438)
-- Fixed a bug in `gen_img_diffusers.py` where latents upscaler would fail with a batch size of 2 or more.
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-- モデル保存部分を変更していますので、何か不具合が起きた時にリポジトリを前のバージョンに戻せない場合には、しばらく更新を控えてください。
-- 各学習スクリプトに`--save_every_n_steps`オプションを追加しました。指定ステップごとにモデルを保存します。
-  - `--save_last_n_steps`オプションに数値を指定すると、そのステップ数のモデルのみを保存します（古いモデルは削除されます）。
-  - `--save_state`オプションを指定するとstateも同時に保存します。`--save_last_n_steps_state`オプションでstateを残すステップ数を指定できます（省略時は`--save_last_n_steps`と同じ値が使われます）。
-  - エポックごとのモデル保存、state保存のオプションと共存できます。
-  - マルチGPU環境でのテストを行っていないため、不具合等あればご報告ください。
-- `--cache_latents_to_disk`オプションが指定されたとき、`--cache_latents`オプションが自動的に有効になるようにしました。 [#438](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/438)
-- `gen_img_diffusers.py`でlatents upscalerがバッチサイズ2以上でエラーとなる不具合を修正しました。
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 Please read [Releases](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) for recent updates.
 最近の更新情報は [Release](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) をご覧ください。