stable diffusionStable DiffusionのLoRAトレーニングでLoss値にこだわらなくていい理由
Stable Diffusionを使って自分だけのLoRAモデルを作成する際、トレーニング過程で表示されるLoss値（損失値）について「あまり気にしなくていい」という情報を目にすることがあります。一般的な機械学習では、Loss値の...
生成AI
stable diffusion
stable diffusionAIトレーニングにおいて2の累乗設定が推奨される技術的根拠（NVIDIA公式資料に基づく詳細解説）
NVIDIAの公式ドキュメント「Matrix Multiplication Background User's Guide」1には、GPU上での行列演算最適化に関する核心的な記述が存在します。LoRAのNetwork Dimを2の...
stable diffusionStable DiffusionにおけるLoRAのnetwork dimを2の冪乗にすべき理由
Stable DiffusionのLoRA（Low-Rank Adaptation）トレーニングでネットワーク次元（network dim, rank）を4や8、16、32など「2の冪」に設定するのが一般的なのは、計算効率や実装上...
stable diffusionStable diffusion LoraトレーニングにおけるバッチサイズとLoss安定性の関係に関するレポート
要約 バッチサイズの増加がLossの安定性に与える影響について、理論的根拠と実証的研究を統合的に分析した結果、以下の主要な知見が得られた。大規模バッチサイズは勾配推定のノイズ低減を通じてLoss曲線の平滑化を促進し、特に分散...
stable diffusion複雑な構図におけるLoRAトレーニング時の人体破綻の軽減：包括的技術分析
はじめに 課題の概要 Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIフレームワークにおいて、Low-Rank Adaptation（LoRA）モデルを複雑なシーン、ポーズ、あるいは詳細な被写体についてトレー...
stable diffusionStable Diffusion LoRAファインチューニングにおけるNetwork Alphaと画像品質の関係性に関する分析
I. Stable DiffusionにおけるLoRAの導入 A. LoRA（Low-Rank Adaptation）の定義 LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模な事前学習済みモデルを効率的にフ...
stable diffusionLoRAファインチューニングにおけるNetwork Dimの役割：画像生成におけるキャパシティ、品質、最適化に関する包括的分析
概要 本レポートは、近年の大規模画像生成モデルのファインチューニングにおいて広く採用されているLoRA（Low-Rank Adaptation）技術、特にその重要なハイパーパラメータである「Network Dimension...
生成AIAIの「2026年問題」――データ枯渇がもたらす未来
AI技術の急速な発展が続く中、業界関係者や研究者の間で「2026年問題」と呼ばれる新たな懸念が広がっています。これは、AIの学習に不可欠な高品質データが2026年までに枯渇し、AIの進化が大きく減速する可能性があるという問題です1...
stable diffusionStable DiffusionにおけるLoRAとLyCORISの比較
Stable Diffusionの登場により、高品質な画像生成が個人レベルでも可能になりました。より特定のスタイルやキャラクターを生成するためには、モデルの微調整（fine-tuning）技術が重要な役割を果たします。本記事では、...
生成AIGoogle発表「プロンプトエンジニアリング白書」：AIとの対話を最適化する69ページの包括ガイド
Googleは2025年4月、プロンプトエンジニアリングの中核概念とベストプラクティスを体系的に概説した69ページに及ぶ包括的な白書を発表した。この文書は、開発者、研究者、AI専門家向けに、大規模言語モデル（LLM）との対話を最適...
stable diffusionStable DiffusionのLoRAトレーニングにおけるバッチサイズの効果
バッチサイズはLoRAトレーニングの重要なハイパーパラメータの一つであり、学習効率、品質、メモリ使用量に直接影響します。適切な設定は効果的なLoRAモデルの作成に不可欠です。 バッチサイズの基本概念 バッチサイズとは、...
stable diffusionテキストから出力する画像生成のカスタマイズ：LyCORIS微調整からモデル評価まで
これは「Navigating Text-To-Image Customization: From LyCORIS Fine-Tuning to Model Evaluation」の要約日本語版です。 この論文は、テキスト→画...
stable diffusionLoRA学習におけるNetwork Dimと画像品質のキニナル関係
LoRAのネットワーク次元数（Dim）とは何か LoRA（Low-Rank Adaptation）では、事前学習済みモデルに対し小さな学習可能パラメータ群（低ランク行列）を追加してモデルを微調整します。ネットワーク次元数（N...
stable diffusionLoRA学習のキャプションに品質タグは含めるべきか？
はじめに Low-Rank Adaptation（LoRA）は、大規模な事前学習済み拡散モデルを効率的にファインチューニングするための技術として登場しました。LoRAは、少数の追加の重み行列を導入することで、比較的小さなデー...
stable diffusionLyCORISとは？
LyCORISとは、sd-scriptsで利用可能な追加プログラムを提供するプロジェクトです。Loraの仕様を拡張した様々な学習用のアルゴリズムの集まりで、KohakuBlueleaf氏（琥珀青葉氏）によって開発されました。 ...
stable diffusionnetwork rank (dim) と network alpha
network dimとnetwork alphaは、Stable DiffusionのLoraモデルのトレーニング中に使用される設定パラメータですが、モデルに対して少し異なる影響を与えます。 network rank（di...
stable diffusion自作Loraからメタデータを削除する方法
Loraメタデータを削除したい Loraには、モデルデータの他に、トレーニング設定データやプロンプト情報などのメタデータ情報などが記録されています。Civitaiやtensor.artなどにLoraをアップロードする場合、ダ...