特定のレイヤーのための Flux AI のファインチューニング：画像の精度とスピードをアップする

リアリズム vs. AIっぽさ

問題点の理解

多くのユーザーが気づくと思うんだけど、4層だけでトレーニングした画像は、不自然な"AI顔"になりがちなんだ。特に目や顎のあたりがね。全層をトレーニングした画像は、元のトレーニング画像に近くて、そこまで目立たないんだよ。

例

• 全層の画像：よりリアルに見えるし、元のトレーニング画像に近い。
• 4層の画像：人工的な見た目で、"お尻顎"みたいな問題や目の位置が奇妙になることがある。

解決策

いろんな層の組み合わせでトレーニングして、似ている感じ、速度、品質のバランスを探してみて。

特定の層を狙って性能アップ

ファインチューニングのステップ

1. 特定の層を選択：Replicate Fluxトレーナーの高度な設定を使って、層7、12、16、20を狙う。
2. ターゲット用の正規表現：

   "transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"
   

3. 一貫したキャプション：自分のキャプションを使って、一貫性を保とう。画像ファイル名に合わせて、各キャプションをテキストファイルに保存（例：photo.jpg と photo.txt）。

トレーニングの速度と品質が向上

• 結果：特定の層をトレーニングすると、プロセスが早くなって、画像品質も約15-20%向上するよ。

Replicate CLIの利用

複数のトレーニング実験を効率的に管理するために、Replicate CLIを使おう：

replicate train --destination your-user/your-model input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"

このコマンドで、似たようなパラメータの実験をまとめてキューに入れられるよ。

包括的な層のトレーニング

なぜもっと多くの層をトレーニングするの？

狙った層のproj_out以外にも、次の層をトレーニングすることを考えてみて：

• proj_mlp：ほとんどのコンテンツ知識を含んでる。
• attn.to_*：モデルが関連性のあるコンテキストを認識・強調するのに役立つ。
• norm.linear：スタイルや全体の画像特性を管理する。

理由

• proj_mlp：重要なコンテンツ知識を保持。
• attn.to_*：コンテキストの関連性と明確化に重要。
• norm.linear：スタイルやライティングなどの全体的な特性を管理。

層のデバッグ

重要な層を特定する

テキストや画像情報に影響を与える層を理解するのは難しいよ。Diffusersのデバッグモードを使って、どの部分がテキストとどの部分が画像情報を扱っているかを見てみよう：

1. ブレークポイントを設定：さまざまな層でモデルをデバッグする。
2. アクティビティをモニター：どの層がテキストを処理しているか、どの層が画像情報を扱っているかを観察。

モデルのサンプリングに特化した層

層の焦点

モデルのサンプリング動作を調整または変更したいけど、全体のコンテンツに大きく影響を与えたくないときは、次の層に焦点を当ててみて：

• transformer.single_transformer_blocks.*.norm.linear
• transformer.transformer_blocks.*.norm1*
• transformer.time_text_embed.timestep_embedder*
• transformer.proj_out
• transformer.norm_out.linear

これらの層がサンプリング動作を調整するのに役立って、モデルの知識は保てるよ。

追加のヒント

テキストと画像のバックボーンをファインチューニング

新しいアイデアやスタイルを取り入れるときは、テキストバックボーン（txt）と画像バックボーン（img）をファインチューニングすると、結果がかなり改善されるよ。

実験的な洞察

層の影響に関する洞察は、試行錯誤から得られることが多いから、いろいろな組み合わせを探ってみて、自分のニーズに合ったものを見つけよう。

よくある質問

Q1: どうして全層の画像がリアルに見えるの？

• 全層のトレーニングが細かいニュアンスやディテールをキャッチして、リアルな見た目を作るから。

Q2: どうして層7、12、16、20を狙うの？

• これらの層は、実験を通じてトレーニング速度と品質のバランスを取るのに効果的だとわかっているから。

Q3: Replicate CLIをどうやって使うの？

• コマンド replicate train --destination your-user/your-model input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out" を使ってみて。

Q4: いつも特定の層を狙うべき？

• 目標によるね。特定の層を狙うとトレーニングが早くなるけど、全層のトレーニングの方が包括的な結果が得られるかもしれないよ。

Q5: 文脈学習のためにテキストバックボーンをファインチューニングできる？

• うん、これでモデルの文脈に特化した情報の理解と生成が良くなるよ。

Q6: どの層がテキストと画像情報に影響を与えるかをデバッグするには？

• ブレークポイントを使って、どの部分がテキスト情報と画像情報を処理しているかを観察してみて。