#LoRA

前回の検証で犯人と特定したnervousサンプル他5枚を学習素材から除外し、それ以外は完全同一条件でLoRAを再学習。ep08 angryに出ていた汗ドロップが消失、おまけにep06で素材寄りの口閉じ抑え怒りも観測した。

RunPodのNetwork Volumeは複数Podに同時attachできる。安いCPU Podで環境構築とモデル転送を済ませてから4090を借りればGPU時間を学習だけに使える。sd-scriptsのIllustrious-XL LoRA学習で踏んだ3つの地雷も記録。

WAI-Illustrious SDXL v17がリリースされた。目玉はhires fixの手足自動補正。M1 Max 64GBのComfyUIで同一seedでv16と比較し、general/sensitive/nsfw/explicitのレーティング4段階、NSFW発動条件、v16で学習したかなちゃんLoRA (04/05) の効き具合を見た。

RTX 4060 Laptop GPU（VRAM 8GB）でWAI-Anima v1を動かした。ComfyUI APIからのヘッドレス実行でtqdmのOSErrorに嵌まった顛末と、普通に起動すれば60秒で生成できた結果。

WAI-Illustriousで知られるWAI0731がAnima派生モデル WAI-Anima v1をリリース。2月のAnima記事から2ヶ月で派生モデルが急増し、LoRAツールキットやテキストエンコーダのアップグレードも登場。preview3-baseとWAI-Anima v1を実際に動かして比較した。

tori29umai氏のLoRAで顔パーツを自動分離し、28枚バッチ処理した結果と、髪の細分化を試みて限界にぶつかった記録

Mac Studio M1 Max 64GBでIllustrious-XLのLoRA学習に13回挑んで全敗。Antigravity、Claude、Geminiなど複数AIエージェントの力を借りて原因を特定し、RunPod RTX 4090で最終的に成功した全記録。致命的だった3パラメータとsd-scripts直叩きの罠。

Z-Imageを蒸留で高速化したZ-Image-Distilledの概要。FLUX.1 Schnellとの違い、M1 Max 64GBでの動作、LoRA互換性についてまとめた。

LoRAのrank設定が過剰かどうかを特異値分解で定量化するツールGradienceの紹介。Mistral-7Bでの実験ではrank半減で精度が向上した。

顔パーツを自動分離するQwen-Image-Layered用LoRAをRunPodで動かすための構成。RTX 6000 Ada（48GB）とRTX PRO 6000（96GB）の比較

SeaArtでLoRA学習を3回試行錯誤した実践記録。モデル選択、パラメータ調整、失敗から学んだ知見をまとめた

SeaArtでクラウドLoRA学習し、safetensorsでダウンロードしてローカル生成する手順