学習データ LoRA、Textual Inversion、Dreambooth、Hypernetworksの違い

こちらの図がわかりやすいみたいですね。

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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