Top Tweets for #GoogleColabPro
#Flux.1 dev用の #LoRA学習、9月5日版 #GoogleColabPro Notebook 公開しました。変更点は
1. 最後、!accelerate 以降の sd-scripts のオプションがFLUX.1対応初期のものだったので最新に更新
これだけです。既にコピー済みの方はお手数ですが、最後の行だけコピペお願いします！もう触りません(笑)
#Flux.1 dev用の #LoRA学習、9月4日版 #GoogleColabPro Notebook 公開しました。変更点は
1. datasetのコピーが2箇所(初回と2回目以降)あったので1箇所へ
2. config.tomlの自動生成(Google Drive側は不要)。これに伴いpathの変更
この2点です。Notebookのコピーを作り学習開始まで確認しましたので大丈夫だと思います。GUI無いですが、ai-toolkitと同じレベルになったかな！？w もう触らないと思います(笑)
https://t.co/Q3QO269pcm
sd3ブランチのFLUX.1 LoRA学習でT5XXLのLoRAをサポートしました。詳細はREADMEをご覧ください。24GB VRAMで学習可能です。
#Flux.1 dev用の #LoRA学習、9月4日版 #GoogleColabPro Notebook 公開しました。変更点は
1. datasetのコピーが2箇所(初回と2回目以降)あったので1箇所へ
2. config.tomlの自動生成(Google Drive側は不要)。これに伴いpathの変更
この2点です。Notebookのコピーを作り学習開始まで確認しましたので大丈夫だと思います。GUI無いですが、ai-toolkitと同じレベルになったかな！？w もう触らないと思います(笑)
https://t.co/Q3QO269pcm
西川先生のLoRA学習Google Colabを使用して、Flux用LoRAをつくりました。
👈がFluxオリジナル、👉がそらLoRA。
めっちゃかわいいしリアルでヤバい。寝れない。
西川先生のGoogle Colabを使うには少しコツがいるんですが、僕みたいな初心者向けのガイドをまとめました。
見たい人いたら反応ください！
#GoogleColabPro を使った #Flux.1 dev #LoRA学習、続けてLoRA作る(そんなに無い？w)用のdatasetクリア/コピー追加しました。これで終わりかな？以下変更点まとめ。
1. batch_sizeを2へ(lr: 1e-3は変えず)
2. 環境構築のワーニング/エラー修正
3. --fp8_base復活
4. 続けてLoRA作る用のdatasetクリア/コピー追加
5. accelerate configの操作が分かり辛いのでコメント追加
うまく行ったら教えてください！
https://t.co/Q3QO269pcm
って事で、#GoogleColabPro + #SdScripts + #Florence2 育ちwの #LoRAっ子1号。#グラビアあるあるポーズ(笑) < batch_size 4, 1e-3, network_dim 16, 10枚 1000 steps
#Flux.1 dev fp8
#AI美女 #AIグラビア
#Flux.1 dev用の #LoRA学習、#GoogleColabPro Notebook 公開しました。A100、batch_size 4、lr: 1e-3、network_dim 16。dataset 10枚で1,000 steps 約35分。ファイル構造などは文頭にあります。またcaption付けるの面倒な人(俺w)用にFlorence-2のブロックも入れました。画像のみの場合はTrigger設定して実行してください。設定やオプションなど、いいのがあれば教えて頂けると助かります！更新します。
https://t.co/vPCjVeaiLy
#Flux.1 dev用の #LoRA学習、#GoogleColabPro Notebook 公開しました。A100、batch_size 4、lr: 1e-3、network_dim 16。dataset 10枚で1,000 steps 約35分。ファイル構造などは文頭にあります。またcaption付けるの面倒な人(俺w)用にFlorence-2のブロックも入れました。画像のみの場合はTrigger設定して実行してください。設定やオプションなど、いいのがあれば教えて頂けると助かります！更新します。
https://t.co/vPCjVeaiLy
#Flux.1 の #顔LoRA 学習、面倒で放置wしてたけど、#GoogleColabPro に環境作った。batch_size=1で40分だから #RTX4090 と同じだな。費用、A100で1時間(未満)=缶コーヒ1本分と程度(笑) 暑く無いし、煩くないし、RTX4090専有されないから、こっちの方がGood♪少し試して問題無さそうならNotebook公開します！
#GoogleColabPro の A100、batch_size=4にして、lrを1e-3から4e-4へ。--fp8_base削除。これで1,000 steps 約35分。そんなに変わらない。が、VRAM 35.7GBのギリ！(笑)
#Flux.1 dev
#Flux.1 の #顔LoRA 学習、面倒で放置wしてたけど、#GoogleColabPro に環境作った。batch_size=1で40分だから #RTX4090 と同じだな。費用、A100で1時間(未満)=缶コーヒ1本分と程度(笑) 暑く無いし、煩くないし、RTX4090専有されないから、こっちの方がGood♪少し試して問題無さそうならNotebook公開します！
#Flux.1 の #顔LoRA 学習、面倒で放置wしてたけど、#GoogleColabPro に環境作った。batch_size=1で40分だから #RTX4090 と同じだな。費用、A100で1時間(未満)=缶コーヒ1本分と程度(笑) 暑く無いし、煩くないし、RTX4090専有されないから、こっちの方がGood♪少し試して問題無さそうならNotebook公開します！
adafactorと #Phi3Vision を使った4.5k枚、再 #FineTune の結果。おでこにペイントがepochs 30。無いのが50。これに限らず前者は自然なのと、後者はハルシネーション出やすい感じ(多分過学習)。しかし50 epochsで約11時間。コスト1k円ちょいと #GoogleColabPro 最強！(笑)
#AI美女 #AIグラビア #SDXL
ってことで、#Phi3Vision 使って、caption付け直した4.5k datasetで再度 #FineTune 中。#GoogleColabPro #A100 にして、batch_size=24だと50 epochsたった12時間♪optimizerもLionからadafactorへ。さてどうなることやら！？
#AI美女 #AIグアビア #SDXL
おー凄い！ここのサンプルコードを少し直して、昨日掲載した記事のグラビア画像URLにしたら、こんな返事が。< 画像はこれ。返答はコメントへ
#Phi3Vision
https://t.co/IwtPbYNiiv
ってことでw、#GoogleColabPro A100 40GBで #FineTune 、100 epochs記念版！(笑) 1枚目MyCkpt、2枚目sd_xl_base_1.0。随分違う♪
#AI美女 #AIグラビア #SDXL #自作Checkpoint
#GoogleColabPro で #FineTune 、100 epochs完了。dataset 3.6k枚で17時間半。#RTX3090 + #GPUBox だと100時間wだったので激速い♪費用は204.02ユニット。100(約1k円)ユニット単位の購入なので3k円。リーズナブルじゃ！？ < 時間とコストは枚数に比例 #Notebook はこちら
https://t.co/yFqP3A0sHr
#GoogleColabPro で #FineTune 、100 epochs完了。dataset 3.6k枚で17時間半。#RTX3090 + #GPUBox だと100時間wだったので激速い♪費用は204.02ユニット。100(約1k円)ユニット単位の購入なので3k円。リーズナブルじゃ！？ < 時間とコストは枚数に比例 #Notebook はこちら
https://t.co/yFqP3A0sHr
#GoogleColabPro で #FineTune 出来るか？試し中。依存エラーで時間食われた(笑) #Notebook 公開するのでよかったらどうぞ。ただProじゃないと無理だと思う(^^; 今 A100/3.6K枚/100 epochsの予想が20時間(batch_size=8)。ユニット数使い切るのが早いか終わるのが早いか微妙w
https://t.co/PpnCVLBLw4
#StableVideoDiffusion 、#GoogleColabPro でやってみた！被写体立っていると単に波だけ動く感じ(^^; T1で約7分15GBだから #RTX4090 で動かせればもっと短い時間で行けると思う。画面キャプチャにつづく…。
#AI美女 #AIグラビア動画 #SDXL
Stable Video Diffusionも早く触りたいでも、リソースやどうやって試せば良いのか分からないという方！
Colabのフリープランで試せるようにハックしました。どうぞお試しください〜。
Colab: https://t.co/SiYDRzLxTA
#StableVideo
初期画像は #JSDXL から生成。
#rinna / 3.6b-instruction-ppo 用のLoRA(QA集)、 #GoogleColabPro で学習/作動確認したまでは良かったけど、Localで動かそうとすると bitsandbytes がWin非対応で一苦労=LoRAで必要なPEFTが使えない。ここ参考(urlはコメント)にして環境作って一件落着。ただQAのAが混ざる<それじゃQAにならない(笑)
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