Modified NoobAI-XL for LoRA training.It reduces unintended style changes.This is not suitable for image generation.<h3 id="recommended-training-parameters-for-characterconcept(sd-scripts)-m84ppo1n2">Recommended training parameters for character/concept(sd-scripts)</h3>Batch size: 2Resolution: 1024Enable aspect ratio bucketing: YesMin/Max bucket reso: 512/2048Dim(Rank): 4-16Alpha: dim * 0.25Optimizer: RAdamScheduleFree(LR=0.0004) or CAME(LR=8E-05)Steps: 1000-1400Train Conv2d: NoFP8 base: Yes(for &lt;12GB VRAM)DO NOT USE:<code>--noise_offset</code>, <code>--zero_terminal_snr</code>REQUIRED(v-prediction only):<code>--v_parameterization</code>NOTICECivitai's on-site trainer does not support v-prediction.LoRA学習用のNoobAI-XLです。意図しない画風の変化を軽減し、精度が向上します。これでLoRAを作る場合、「--noise_offset」と「--zero_terminal_snr」は使用しないように。v-prediction版でLoRAを作る場合、「--v_parameterization」を設定してください。また、noise offsetの効果を打ち消したため、マージ用途の使用は推奨しません。なお、NoobAI-XLの成分が薄いマージモデルではLoRAの効果が低下します。copycatやparuparuなどのNoobAI-XLの成分が薄いchekpointで使用する予定なら、AnyIllustriousで学習するほうが良いと思います。原理は不明ですが、画風を平均値に近づけ、多様性を高めることでデータセットの画風を吸収してしまうものと思われます。精度についてはZero Terminal SNR無効化により改善を確認しています。<h2 id="training-information:-uzugso29n">Training information:</h2>Finetuned NoobAI-XL by repeating the training and merging a DoRA 2 times with sd-scripts.sd-scriptsで二回DoRAの学習とマージを繰り返すことでファインチューンされました。<h2 id="dataset-information:-imovbm3zz">Dataset information:</h2>Dataset size: 5120 images from Gelbooru2024年9月4日にGelbooruから新しい順に収集した5120枚の画像で学習しました。なお、以下のタグがあるか条件を満たす画像は除外しました。filetype:gif, score:&lt;0, mpixels:&lt;1048576, tagcount:&lt;16, \*_artifacts, adversarial_noise, greyscale, monochrome, digimon, photophop_(meidum), ai-generated, duplicate, bad_\*, off-topic, cropped, resized, reversed, rotated, third-party_edit, screenshot, tagme, real_life, watermark, 3d, koikatsu_(medium), mikumikudance, twitter_username<h2 id="training-script(source-code)-4cto389ez">Training script(source code)</h2><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/kohya-ss/sd-scripts">sd-scripts</a><h2 id="notice:-as16ysfoz">Notice/おしらせ:</h2>This model is licensed under Fair AI Public License 1.0-SD( <a target="_blank" rel="ugc" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/</a> ).If you make modify this model, you must share both your changes and the original license.このモデルはFair AI Public License 1.0-SD( <a target="_blank" rel="ugc" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/</a> )でライセンスされています。このモデルを改変する場合、変更点および元のライセンスを明記する必要があります。

AnyNoobAI(for LoRA Training)

Requires "--zero_terminal_snr" and "--v_parameterization" to make a lora

anynoobaiForLora_06VPredictionZtsnr.safetensors

0.6_v-prediction_ztsnr

1.1_epsilon

1.0_v-prediction

0.75s_v-prediction

0.65s_v-prediction

0.6.1_v-prediction

0.5_v-prediction

test-v-prediction

1.0_epsilon

Modified NoobAI-XL for LoRA training.It reduces unintended style changes.If you make a LoRA with this checkpoint, DO NOT use "--noise_offset" and "--zero_terminal_snr".If you make a LoRA with v-prediction version, set "--v_parameterization".LoRA学習用のIllustrious-XLです。意図しない画風の変化を軽減します。これでLoRAを作る場合、「--noise_offset」と「--zero_terminal_snr」は使用しないように。v-prediction版でLoRAを作る場合、「--v_parameterization」を設定してください。また、noise offsetの効果を打ち消したため、マージ用途の使用は推奨しません。なお、NoobAI-XLの成分が薄いマージモデルではLoRAの効果が低下します。copycatやparuparuなどのNoobAI-XL-1.0の成分の薄いモデルで使用する予定なら、AnyIllustriousで学習するほうが良いと思います。Training information:Finetuned Illustrious-XL by repeating the training and merging a DoRA 2 times with sd-scripts.sd-scriptsで二回DoRAの学習とマージを繰り返すことでファインチューンされました。Dataset information:Dataset size: 5120Gelbooruから収集した5120枚の画像で学習しました。なお、以下のタグがあるか条件を満たす画像は除外しました。filetype:gif, score:&lt;0, mpixels:&lt;1048576, tagcount:&lt;16, \*_artifacts, adversarial_noise, greyscale, monochrome, digimon, photophop_(meidum), ai-generated, duplicate, bad_\*, off-topic, cropped, resized, reversed, rotated, third-party_edit, screenshot, tagme, real_life, watermark, 3d, koikatsu, mikumikudance, twitter_usernameTraining script(source code)<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/kohya-ss/sd-scripts">sd-scripts</a>Notice/おしらせ:This model is licensed under Fair AI Public License 1.0-SD( <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/</a> ).If you make modify this model, you must share both your changes and the original license.このモデルはFair AI Public License 1.0-SD( <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/">https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/</a> )でライセンスされています。このモデルを改変する場合、変更点および元のライセンスを明記する必要があります。

anynoobaiForLora_06VPrediction.safetensors

0.6_v-prediction

Files with SHA256: 73574c77ed771b58505cbff12d86daaa4e0746011cb3d804e5fed8037d954ac5