https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/10cgxrx/wellresearched_comparison_of_training_techniques/
| 手法 | 仕組み | 主な用途特徴 | |
|---|---|---|---|
| LoRA | 低ランクの補正を加えて軽量なモデル適応 | 軽量なモデルの微調整やスタイル適応 | 元のモデルの大部分を保持し、リソース効率が高い |
| Textual Inversion | 新しいテキストエンベディングを学習し、プロンプトに追加 | オブジェクトやスタイルを新しい単語として生成に反映 | 柔軟で簡単に新しい概念を学習・適用 |
| Dreambooth | 少量の画像でモデルを特定の対象に特化してトレーニング | 特定の人物やキャラクターの精密な生成 | 高精度な個別対象の学習と生成 |
| Hypernetworks | 別のネットワークが元のモデルの一部パラメータを修正 | 新しいスタイルや効果を追加 | 元のモデルを変更せずに柔軟なカスタマイズが可能 |
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2024年10月01日
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