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@@ -43,7 +43,7 @@ LoRAでうまく場所の概念を学習できる方法が確立できれば日
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例えば「INの上層はリアル調、INの下層がanime調を担当しているのではないか？」、「M_00は全体にキャラクターや服装・背景等に大きな影響が出る」、「OUT上層は、主題以外の表現 (例えば背景)に影響を及ぼしている」、「OUT04,OUT05,OUT06あたりはめっちゃ顔に影響ある」等色々な説があります。
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上の方で書いたkaraokeroom:0.6といった指定はU-net全体まるごとで影響を下げる設定になると思うのですが(多分）もし背景に大きく関与しているU-net層が分かればそれ以外のU-net層への関与を抑えることで既存モデルの人物描写と追加学習背景LoRAがうまく共存できるのでは？と考えられます。
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実際にU-net層別にWeightを調節できるScripts（sd-webui-lora-block-weight：https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight ）を使って色々な数値を調整したXY Plot
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・学習用素材の写真をうまく調整する
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・学習時のキャプション（タグ）の付け方などで、画風を学ばないようにできないか？
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例えば「INの上層はリアル調、INの下層がanime調を担当しているのではないか？」、「M_00は全体にキャラクターや服装・背景等に大きな影響が出る」、「OUT上層は、主題以外の表現 (例えば背景)に影響を及ぼしている」、「OUT04,OUT05,OUT06あたりはめっちゃ顔に影響ある」等色々な説があります。
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上の方で書いたkaraokeroom:0.6といった指定はU-net全体まるごとで影響を下げる設定になると思うのですが(多分）もし背景に大きく関与しているU-net層が分かればそれ以外のU-net層への関与を抑えることで既存モデルの人物描写と追加学習背景LoRAがうまく共存できるのでは？と考えられます。
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実際にU-net層別にWeightを調節できるScripts（sd-webui-lora-block-weight：https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight ）を使って色々な数値を調整したXY Plot画像等を作成してみたりして調べていますが、現状では「ワイには何もわからないことがわかった」という感じではっきりしたことは分かっていません。
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・学習用素材の写真をうまく調整する
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・学習時のキャプション（タグ）の付け方などで、画風を学ばないようにできないか？
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