Prompt: <lora:toricchi-000n00:1> toricchi, duck
Negative prompt: worst quality, low quality
LoRAの学習で学習回数の違いで出力画像にどのような変化があるかを確認します。
こちらのページの「学習データ (テスト用 ミニ v4)」を利用します。
SDXLで学習します。network_dim は 2と64を利用します。
次の3つのプロンプトで学習回数の違いによる生成画像の結果を確認します。
network_dim = 2 の設定で学習回数を変化して画像生成結果を確認します。
network_dim = 64 の設定で学習回数を変化して画像生成結果を確認します。
Dim2の場合、Epoch200では幾何学模様の画像が生成される場合があり、学習回数が足りていない印象があります。
Epoch600以上では Prompt3 の背景が灰色になる結果が出始めており、これは過学習の印象があります。
Epoch1000以上はPrompt1の背景色もグレーになるため、こちらも学習しすぎのように見えます。
Epoch300～500近辺が最適な学習状態のように見えます。
他の比較結果と合わせた結果はこちらの記事も参照してください。
