Proteussigma

🚀 SDXL-ProteusSigma のZTSNRとNovelAI V3によるトレーニング改善

このプロジェクトは、ZTSNRとNovelAI V3の改善を用いたSDXL-ProteusSigmaのトレーニングに焦点を当てています。異なる規模のデータセットを用いたトレーニングを行い、画像生成の品質向上を目指しています。

🚀 クイックスタート

最良の結果を得るには、カスタム推論が必要です。以下のリンクを参考にしてください。

• トレーニングリポジトリのComfyUIカスタムノード: https://github.com/DataCTE/SDXL-Training-Improvements/tree/main/Comfyui-zsnrnode
• ワークフロー: https://github.com/DataCTE/SDXL-Training-Improvements/blob/main/Comfyui-zsnrnode/ztsnr%2Bv-pred.json

✨ 主な機能

• Zero Terminal SNR (ZTSNR) の実装
• σ_max ≈ 20000.0 の増加 (NovelAIの研究に基づく)
• 高解像度の一貫性向上

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

READMEに具体的なコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

トレーニングの詳細

トレーニング設定

• 学習率: 4e-7
• バッチサイズ: 8
• 勾配累積ステップ数: 8
• エポック数: 80
• オプティマイザ: AdamW
• 精度: bfloat16

リポジトリとリソース

• GitHubリポジトリ: SDXL-Training-Improvements
• トレーニングコード: リポジトリ内にあります
• ドキュメント: 実装詳細
• 問題とサポート: GitHub Issues

🔧 技術詳細

READMEに具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。

引用

@article{ossa2024improvements,
  title={Improvements to SDXL in NovelAI Diffusion V3},
  author={Ossa, Juan and Doğan, Eren and Birch, Alex and Johnson, F.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.15997v2},
  year={2024}
}

出力例