スケール則の終わり
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LLM のスケール則はモデルサイズ、データセットサイズ、学習に使う計算量の３つを適切な比率で増加させれば、LLM の性能は増加量に比例して向上する、という経験則だ。
そしてこのスケール則は以下の要因で終わりに近づいている。
VRAM 8 GB で Qwen Image（Edit）を ComfyUI で実行する
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蒸留技術まとめ
カテゴリ：deeplearning
Blender の輪郭抽出技法まとめ
カテゴリ：blender
目次
- 概要
- 直接テクスチャや頂点に描く方法
- マテリアルのフレネルノードを使う方法
- ラインアート（2.93）
- 画像をグリースペンシルオブジェクトへ変換（2.91）
- 背面法（Inverted Hull）
- ソリッド化モディフィア
- ジオメトリノード
- ディスプレイスモディフィア
- ベベルモディフィア
- 辺分離モディフィア
- ジオメトリノード（3.1）
- フリースタイル
- コンポジター
- アドオン
- 一般的な構成
- ビューポートコンポジター（3.5）
- アンチエイリアス
- フィルターノードで線画抽出
- 法線/深度を使う
- ワールド位置を使う
- Cycles・Eevee でクリース・交差線検出
- 明度差/色を使う
- Object/Material ID を使う
- 覆い焼き（Dodge）を使う
- 頂点色を使ってソーベルの輪郭抽出をコントロールする
- 輪郭の太さを変更する
- 余計な線を消す方法
- オブジェクトの交差する部分に線を出す
- UV
- Cycles・Eevee
T2I 拡散モデルの設計メモ
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目次
- クラウド GPU
- テキストエンコーダー
- VAE
- GAN
- コンディショニング
- 位置埋め込み
- 目的関数
- Transformer アーキテクチャ
- ブロック図
- データセット
- キャプショニング
- 学習方法
- 高速化
- ワーキングメモリー
- 教師ありファインチューニング
- 強化学習
アニメーションに関するリンク集
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Waifu Diffusion で効率的に画像を生成する
カテゴリ：deeplearning
プロンプトリストはプロンプトやよく検索されているプロンプト（R18）、danbooru タグ検索を参照。
目次
- ワークフロー
- ツールの選択
- Stable Diffusion のモデルリンク
- Stable Diffusion の解説
- Tips
- 上手く描けない場合（胴が長いなど）はアスペクト比を変えてみる
- クオリティタグを使う
- CFG Scale を上げる
- 解像度を上げると頭や体が複数融合する
- Denoising Strength を下げると画質が落ちる
- 細部の修正
- 手の修正
- 手の自由度
- 高解像度化
- 色のコントロール
- 顔に影ができる
- ファインチューニング
torch と cuda の tips
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CUDA は後方互換性があるので、nvcc -V の出力より前のライブラリでビルドされているものも実行できる。
YOLO v8 のファインチューニング
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Blender 記事の目次
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