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26 KiB
JSON
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JSON
{
|
||
"API Key": {
|
||
"key": "API キー",
|
||
"tooltip": "ウェブAPIのセキュリティ確保に使用します。右の更新ボタンをクリックするとキーが(再)生成され、ゴミ箱アイコンをクリックするとキーが削除されます。"
|
||
},
|
||
"AdamW Weight Decay": {
|
||
"key": "AdamW Weight の減衰",
|
||
"tooltip": "The weight decay of the AdamW Optimizer. Values closer to 0 closely match your training dataset, and values closer to 1 generalize more and deviate from your training dataset. Default is 1e-2, values lower than 0.1 are recommended."
|
||
},
|
||
"Amount of time to pause between Epochs (s)": {
|
||
"key": "Amount of time to pause between Epochs (s)",
|
||
"tooltip": "When 'Pause After N Epochs' is greater than 0, this is the amount of time, in seconds, that training will be paused for"
|
||
},
|
||
"Apply Horizontal Flip": {
|
||
"key": "水平フリップを適用",
|
||
"tooltip": "画像を水平方向に反転することをランダムに決定します。"
|
||
},
|
||
"Batch Size": {
|
||
"key": "バッチサイズ",
|
||
"tooltip": "How many images to process at once per training step?"
|
||
},
|
||
"Cache Latents": {
|
||
"key": "履歴のキャッシュ",
|
||
"tooltip": "このボックスがチェックされている場合、レイテントはキャッシュされます。レイテントをキャッシュすると、より多くのVRAMを使用しますが、トレーニング速度は向上します。"
|
||
},
|
||
"Cancel": {
|
||
"key": "キャンセル",
|
||
"tooltip": "トレーニングをキャンセルする"
|
||
},
|
||
"Class Batch Size": {
|
||
"key": "クラスのバッチサイズ",
|
||
"tooltip": "How many classifier/regularization images to generate at once."
|
||
},
|
||
"Class Images Per Instance Image": {
|
||
"key": "インスタンスイメージごとのクラスイメージ",
|
||
"tooltip": "インスタンス画像1枚につき、何枚の分類画像を使用するか。"
|
||
},
|
||
"Class Prompt": {
|
||
"key": "クラスプロンプト",
|
||
"tooltip": "A prompt for generating classification/regularization images. See the readme for more info."
|
||
},
|
||
"Class Token": {
|
||
"key": "クラストークン",
|
||
"tooltip": "When using [filewords], this is the class identifier to use/find in existing prompts. Should be a single word."
|
||
},
|
||
"Classification CFG Scale": {
|
||
"key": "分類CFGスケール",
|
||
"tooltip": "The Classifier-Free Guidance Scale to use for classifier/regularization images."
|
||
},
|
||
"Classification Dataset Directory": {
|
||
"key": "分類データセットディレクトリ",
|
||
"tooltip": "分類/規則化画像を含むディレクトリ。"
|
||
},
|
||
"Classification Image Negative Prompt": {
|
||
"key": "分類イメージのネガティブプロンプト",
|
||
"tooltip": "クラスイメージを生成する際に使用するネガティブプロンプトです。空でも問題ありません。"
|
||
},
|
||
"Classification Steps": {
|
||
"key": "分類のステップ",
|
||
"tooltip": "分類画像/規則画像を生成する際に使用するステップ数。"
|
||
},
|
||
"Clip Skip": {
|
||
"key": "クリップスキップ",
|
||
"tooltip": "テキストエンコーダの背面からのn番目のレイヤーの出力を使用 (n>=1)"
|
||
},
|
||
"Concepts List": {
|
||
"key": "コンセプト一覧",
|
||
"tooltip": "コンセプトJSONファイル、またはJSON文字列へのパス。"
|
||
},
|
||
"Constant/Linear Starting Factor": {
|
||
"key": "Constant/Linear Starting Factor",
|
||
"tooltip": "Sets the initial learning rate to the main_lr * this value. If you had a target LR of .000006 and set this to .5, the scheduler would start at .000003 and increase until it reached .000006."
|
||
},
|
||
"Create From Hub": {
|
||
"key": "ハブから作成",
|
||
"tooltip": "ローカルチェックポイントを使用する代わりに、Huggingface.coからモデルをインポートします。ハブモデルには拡散ウエイトが含まれていなければなりません。クローンしたモデルでローカルフォルダを指定することができます。この場合、HFトークンは必要ありません。"
|
||
},
|
||
"Create Model": {
|
||
"key": "モデルを作成",
|
||
"tooltip": "新しいモデルを作成"
|
||
},
|
||
"Create": {
|
||
"key": "作成",
|
||
"tooltip": "Create the danged model already."
|
||
},
|
||
"Custom Model Name": {
|
||
"key": "カスタムモデル名",
|
||
"tooltip": ".ckptおよび.ptファイルを保存するときに使用するカスタム名です。サブディレクトリもこの名前になります。"
|
||
},
|
||
"Dataset Directory": {
|
||
"key": "データセットディレクトリ",
|
||
"tooltip": "学習用画像が格納されているディレクトリ"
|
||
},
|
||
"Debug Buckets": {
|
||
"key": "Debug Buckets",
|
||
"tooltip": "インスタンスとクラス・イメージを調べて、対応するクラス・イメージのないインスタンスイメージを報告します。"
|
||
},
|
||
"Discord Webhook": {
|
||
"key": "DiscordをWebフォーク",
|
||
"tooltip": "生成後にトレーニングサンプルをDiscordチャンネルに送信する"
|
||
},
|
||
"Existing Prompt Contents": {
|
||
"key": "既存のプロンプトの内容",
|
||
"tooltip": "If using [filewords], this tells the string builder how the existing prompts are formatted."
|
||
},
|
||
"Extract EMA Weights": {
|
||
"key": "EMAウェイトを抽出",
|
||
"tooltip": "EMAの重みがモデルに保存されている場合、完全なUnetの代わりに、これらが抽出されます。トレーニングや微調整にはおそらく必要ありません。"
|
||
},
|
||
"Freeze CLIP Normalization Layers": {
|
||
"key": "CLIP正規化レイヤーを固定",
|
||
"tooltip": "Keep the normalization layers of CLIP frozen during training. Advanced usage, may increase model performance and editability."
|
||
},
|
||
"Generate Ckpt": {
|
||
"key": "Ckptを生成",
|
||
"tooltip": "現在のトレーニングレベルでチェックポイントを生成します。"
|
||
},
|
||
"Generate Class Images": {
|
||
"key": "クラス画像の生成",
|
||
"tooltip": "トレーニングなしで、トレーニング設定を用いて分類画像を作成する。"
|
||
},
|
||
"Generate Classification Images Using txt2img": {
|
||
"key": "txt2imgを使った分類画像の生成",
|
||
"tooltip": "ソース チェックポイントと TXT2IMG を使用してクラスイメージを生成します。"
|
||
},
|
||
"Generate Classification Images to match Instance Resolutions": {
|
||
"key": "インスタンスの解像度に合わせた分類画像の生成",
|
||
"tooltip": "正方形のクラス画像を生成するのではなく、クラス画像と同じ解像度(複数可) で生成します。"
|
||
},
|
||
"Generate Graph": {
|
||
"key": "グラフを作成する",
|
||
"tooltip": "トレーニングログからグラフを生成し、トレーニング中の学習率と損失平均を示します。"
|
||
},
|
||
"Generate Sample Images": {
|
||
"key": "サンプル画像を生成",
|
||
"tooltip": "Generate sample images using the currently saved diffusers model."
|
||
},
|
||
"Generate Samples": {
|
||
"key": "サンプルを生成",
|
||
"tooltip": "Trigger sample generation after the next training epoch."
|
||
},
|
||
"Generate a .ckpt file when saving during training.": {
|
||
"key": "トレーニング中に保存するときに .ckpt ファイルを生成します。",
|
||
"tooltip": "When enabled, a checkpoint will be generated at the specified epoch intervals while training is active. This also controls manual generation using the 'save weights' button while training is active."
|
||
},
|
||
"Generate a .ckpt file when training completes.": {
|
||
"key": "トレーニングが完了したら.ckptファイルを生成します。",
|
||
"tooltip": "有効にすると、トレーニングが正常に完了したときにチェックポイントが生成されます。"
|
||
},
|
||
"Generate a .ckpt file when training is cancelled.": {
|
||
"key": "トレーニング中止時に.ckptファイルを生成する。",
|
||
"tooltip": "有効にすると、ユーザーによってトレーニングがキャンセルされたときに、チェックポイントが生成されます。"
|
||
},
|
||
"Generate lora weights Generate lora weights for additional networks.": {
|
||
"key": "Generate lora weights Generate lora weights for additional networks.",
|
||
"tooltip": "有効にすると、追加ネットワークに対応したlora .safetensorsファイルがuiローラモデルディレクトリに生成されます。拡張ローラとは互換性がありません。"
|
||
},
|
||
"Generate lora weights when saving during training.": {
|
||
"key": "トレーニング中に保存するときに Lora Weight を生成します。",
|
||
"tooltip": "When enabled, lora .pt files will be generated at each specified epoch interval during training. This also affects whether .pt files will be generated when manually clicking the 'Save Weights' button."
|
||
},
|
||
"Generate lora weights when training completes.": {
|
||
"key": "トレーニングが完了したらLora Weightを生成します。",
|
||
"tooltip": "When enabled, lora .pt files will be generated when training completes."
|
||
},
|
||
"Generate lora weights when training is canceled.": {
|
||
"key": "トレーニングがキャンセルされた時にLora Weightを生成します。",
|
||
"tooltip": "有効にすると、ユーザーによってトレーニングがキャンセルされたときに、Lora .ptファイルが生成されます。"
|
||
},
|
||
"Gradient Accumulation Steps": {
|
||
"key": "Gradient Accumulation Steps",
|
||
"tooltip": "Number of updates steps to accumulate before performing a backward/update pass. You should try to make this the same as your batch size."
|
||
},
|
||
"Gradient Checkpointing": {
|
||
"key": "チェックポイントの傾度",
|
||
"tooltip": "This is a technique to reduce memory usage by clearing activations of certain layers and recomputing them during a backward pass. Effectively, this trades extra computation time for reduced memory usage."
|
||
},
|
||
"Graph Smoothing Steps": {
|
||
"key": "グラフスムージングのステップ",
|
||
"tooltip": "How many timesteps to smooth graph data over. A lower value means a more jagged graph with more information, higher value will make things prettier but slightly less accurate."
|
||
},
|
||
"Half Model": {
|
||
"key": "ハーフモデル",
|
||
"tooltip": "Enable this to generate model with fp16 precision. Results in a smaller checkpoint with minimal loss in quality."
|
||
},
|
||
"HuggingFace Token": {
|
||
"key": "HuggingFace Token",
|
||
"tooltip": "ファイルのクローンに使用するhuggingfaceトークン。"
|
||
},
|
||
"Instance Prompt": {
|
||
"key": "Instance Prompt",
|
||
"tooltip": "A prompt describing the subject. Use [Filewords] to parse image filename/.txt to insert existing prompt here."
|
||
},
|
||
"Instance Token": {
|
||
"key": "インスタンストークン",
|
||
"tooltip": "When using [filewords], this is the instance identifier that is unique to your subject. Should be a single word."
|
||
},
|
||
"Learning Rate Scheduler": {
|
||
"key": "学習率スケジューラー",
|
||
"tooltip": "The learning rate scheduler to use. All schedulers use the provided warmup time except for 'constant'."
|
||
},
|
||
"Learning Rate Warmup Steps": {
|
||
"key": "学習率ウォームアップのステップ",
|
||
"tooltip": "Number of steps for the warmup in the lr scheduler. LR will start at 0 and increase to this value over the specified number of steps."
|
||
},
|
||
"Learning Rate": {
|
||
"key": "学習率",
|
||
"tooltip": "モデルが学習する割合。デフォルトは2e-6です。"
|
||
},
|
||
"Load Settings": {
|
||
"key": "設定の読み込み",
|
||
"tooltip": "最後に保存したモデルのトレーニングパラメータをロードします。"
|
||
},
|
||
"Log Memory": {
|
||
"key": "ログメモリ",
|
||
"tooltip": "現在のGPUメモリ使用量を記録します。"
|
||
},
|
||
"Lora Model": {
|
||
"key": "Loraモデル",
|
||
"tooltip": "The Lora model to load for continued fine-tuning or checkpoint generation."
|
||
},
|
||
"Use Lora Extended": {
|
||
"key": "Lora 拡張を使用",
|
||
"tooltip": "Loraモデルをレネットレイヤーで訓練します。これにより、品質と編集性が常に向上しますが、ファイルが大きくなります。"
|
||
},
|
||
"Lora UNET Rank": {
|
||
"key": "Lora UNET ランク",
|
||
"tooltip": "Lora UNETのランク(デフォルトは4) 。高い値＝ファイルサイズが大きくても品質が良い。低い値 = 低いファイルサイズで品質を犠牲にする。学習率はランクによって異なる働きをします。高精度(fp32) でロラを保存すると、ロラファイルが大きくなります。"
|
||
},
|
||
"Lora Text Encoder Rank": {
|
||
"key": "Lora テキストエンコーダランク",
|
||
"tooltip": "Loraテキストエンコーダのランクです(デフォルト4) 。高い値＝ファイルサイズが大きくても品質が良い。低い値 = 低いファイルサイズで品質を犠牲にする。学習率は、ランクによって異なる働きをします。高精度(fp32) でLoraを保存すると、Loraファイルが大きくなります。"
|
||
},
|
||
"Lora Text Learning Rate": {
|
||
"key": "Loraテキスト学習率",
|
||
"tooltip": "Loraテキストエンコーダを訓練する学習率。正規の学習率は無視されます。"
|
||
},
|
||
"Lora Text Weight": {
|
||
"key": "Lora テキスト Weight",
|
||
"tooltip": "チェックポイントを作成する際に、Lora Weightを何％テキストエンコーダーに適用するか。"
|
||
},
|
||
"Lora UNET Learning Rate": {
|
||
"key": "Lora UNET 学習率",
|
||
"tooltip": "Lora ユニットを学習させる際の学習速度です。通常の学習速度は無視されます。"
|
||
},
|
||
"Lora Weight": {
|
||
"key": "Lora ウェイト",
|
||
"tooltip": "チェックポイントを作成する際に、Loraウェイトを何％ユニットに適用するか。"
|
||
},
|
||
"Max Resolution": {
|
||
"key": "最大解像度",
|
||
"tooltip": "The resolution of input images. When using bucketing, this is the maximum size of image buckets."
|
||
},
|
||
"Max Token Length": {
|
||
"key": "最大トークンの長さ",
|
||
"tooltip": "Maximum token length to respect. You probably want to leave this at 75."
|
||
},
|
||
"Memory Attention": {
|
||
"key": "メモリに注意",
|
||
"tooltip": "使用するメモリの種類です。'Xformers' は、flash_attleよりも優れたパフォーマンスを提供しますが、別のインストールが必要です。"
|
||
},
|
||
"Min Learning Rate": {
|
||
"key": "最低学習率",
|
||
"tooltip": "時間の経過とともに減少する最小学習率。"
|
||
},
|
||
"Mixed Precision": {
|
||
"key": "Mixed Precision",
|
||
"tooltip": "FP16またはBF16(利用可能な場合) を使用すると、メモリ性能が向上します。\"xformers\"を使用する場合は必須です。"
|
||
},
|
||
"Model Path": {
|
||
"key": "モデルパス",
|
||
"tooltip": "Huggingface上のモデルのURL。'developer/model_name'の形式である必要があります。"
|
||
},
|
||
"Model": {
|
||
"key": "モデル",
|
||
"tooltip": "トレーニングするモデルです。"
|
||
},
|
||
"Name": {
|
||
"key": "名前",
|
||
"tooltip": "作成するモデルの名前です。"
|
||
},
|
||
"Number of Hard Resets": {
|
||
"key": "ハードリセット数",
|
||
"tooltip": "Number of hard resets of the lr in cosine_with_restarts scheduler."
|
||
},
|
||
"Number of Samples to Generate": {
|
||
"key": "生成するサンプル数",
|
||
"tooltip": "How many samples to generate per subject."
|
||
},
|
||
"Offset Noise": {
|
||
"key": "Offset Noise",
|
||
"tooltip": "トレーニング中の明るさとコントラストをより詳細に学習できるようにします。値は効果の強さをコントロールし、0はそれを無効にします。"
|
||
},
|
||
"Pad Tokens": {
|
||
"key": "パッドトークン",
|
||
"tooltip": "Pad the input images token length to this amount. You probably want to do this."
|
||
},
|
||
"Pause After N Epochs": {
|
||
"key": "Pause After N Epochs",
|
||
"tooltip": "指定された時間にトレーニングが一時停止された後のエポックの数です。GPUに休憩を与えたい場合に便利です。"
|
||
},
|
||
"Performance Wizard (WIP)": {
|
||
"key": "パフォーマンスウィザード (WIP)",
|
||
"tooltip": "VRAMの総量に応じたトレーニングパラメータの自動設定を試みます。まだ開発中です。"
|
||
},
|
||
"Polynomial Power": {
|
||
"key": "Polynomial Power",
|
||
"tooltip": "Power factor of the polynomial scheduler."
|
||
},
|
||
"Pretrained VAE Name or Path": {
|
||
"key": "Pretrained VAE Name or Path",
|
||
"tooltip": "代替VAEを使用するには、VAEを表すpytorch_model.binを含むディレクトリへのパスを指定できます。"
|
||
},
|
||
"Preview Prompts": {
|
||
"key": "プロンプト プレビュー",
|
||
"tooltip": "Generate a JSON representation of prompt data used for training."
|
||
},
|
||
"Prior Loss Weight": {
|
||
"key": "Prior Loss Weight",
|
||
"tooltip": "Prior loss weight."
|
||
},
|
||
"Sample CFG Scale": {
|
||
"key": "サンプルCFGスケール",
|
||
"tooltip": "The Classifier-Free Guidance Scale to use for preview images."
|
||
},
|
||
"Sample Image Prompt": {
|
||
"key": "サンプル イメージ プロンプト:",
|
||
"tooltip": "プレビュー イメージ を生成する際に使用するプロンプトです。"
|
||
},
|
||
"Sample Negative Prompt": {
|
||
"key": "ネガティブプロンプトのサンプル",
|
||
"tooltip": "プレビュー イメージ を生成する際に使用するネガティブプロンプトです。"
|
||
},
|
||
"Sample Prompt Template File": {
|
||
"key": "サンプルプロンプトテンプレートファイル",
|
||
"tooltip": "The path to a txt file to use for sample prompts. Use [filewords] or [name] to insert class token in sample prompts"
|
||
},
|
||
"Sample Prompt": {
|
||
"key": "サンプルプロンプト:",
|
||
"tooltip": "サンプル イメージを生成するために使用するプロンプト"
|
||
},
|
||
"Sample Seed": {
|
||
"key": "サンプルシード",
|
||
"tooltip": "サンプル生成時に使用するシードです。毎回ランダムなシードを使用する場合は、-1 を設定します。"
|
||
},
|
||
"Sample Steps": {
|
||
"key": "サンプルステップ",
|
||
"tooltip": "分類画像/規則画像を生成する際に使用するステップ数。"
|
||
},
|
||
"Sanity Sample Prompt": {
|
||
"key": "Sanity Sample Prompt",
|
||
"tooltip": "モデルの忠実度を検証するために他のサンプルと一緒に作成される「ベースライン」イメージの生成に使用されるプロンプト。"
|
||
},
|
||
"Sanity Sample Seed": {
|
||
"key": "Sanity Sample Seed",
|
||
"tooltip": "検証サンプル画像の生成時に使用するシード。-1 はサポートされていません。"
|
||
},
|
||
"Save Checkpoint to Subdirectory": {
|
||
"key": "チェックポイントをサブディレクトリに保存",
|
||
"tooltip": "有効にすると、チェックポイントは、選択したチェックポイントフォルダのサブディレクトリに保存されます。"
|
||
},
|
||
"Save Model Frequency (Epochs)": {
|
||
"key": "モデルの頻度を保存 (エポック)",
|
||
"tooltip": "N個のエポックごとにチェックポイントを保存する。"
|
||
},
|
||
"Save Model Frequency (Step)": {
|
||
"key": "Save Model Frequency (Step)",
|
||
"tooltip": "Save a checkpoint every N epochs. Must be divisible by batch number."
|
||
},
|
||
"Save Preview(s) Frequency (Epochs)": {
|
||
"key": "Save Preview(s) Frequency (Epochs)",
|
||
"tooltip": "N エポックごとにプレビュー画像を生成します。"
|
||
},
|
||
"Save Preview(s) Frequency (Step)": {
|
||
"key": "Save Preview(s) Frequency (Step)",
|
||
"tooltip": "Generate preview images every N steps. Must be divisible by batch number."
|
||
},
|
||
"Save Settings": {
|
||
"key": "設定を保存",
|
||
"tooltip": "Save the current training parameters to the model config file."
|
||
},
|
||
"Save Weights": {
|
||
"key": "重みを保存",
|
||
"tooltip": "Save weights/checkpoint/snapshot as specified in the saving section for saving 'during' training."
|
||
},
|
||
"Save and Test Webhook": {
|
||
"key": "Webフォークの保存とテスト",
|
||
"tooltip": "Save the currently entered webhook URL and send a test message to it."
|
||
},
|
||
"Save separate diffusers snapshots when saving during training.": {
|
||
"key": "Save separate diffusers snapshots when saving during training.",
|
||
"tooltip": "When enabled, a unique snapshot of the diffusion weights will be saved at each specified epoch interval. This uses more HDD space (A LOT), but allows resuming from training, including the optimizer state."
|
||
},
|
||
"Save separate diffusers snapshots when training completes.": {
|
||
"key": "Save separate diffusers snapshots when training completes.",
|
||
"tooltip": "When enabled, a unique snapshot of the diffusion weights will be saved when training completes. This uses more HDD space, but allows resuming from training including the optimizer state."
|
||
},
|
||
"Save separate diffusers snapshots when training is cancelled.": {
|
||
"key": "Save separate diffusers snapshots when training is cancelled.",
|
||
"tooltip": "When enabled, a unique snapshot of the diffusion weights will be saved when training is canceled. This uses more HDD space, but allows resuming from training including the optimizer state."
|
||
},
|
||
"Save EMA Weights to Generated Models": {
|
||
"key": "EMA Weightを生成されたモデルに保存",
|
||
"tooltip": "If a model was extracted or trained with EMA weights, these will be appended separately to the model for use in training later."
|
||
},
|
||
"Scale Position": {
|
||
"key": "スケールの位置",
|
||
"tooltip": "The percent in training where the 'final' learning rate should be achieved. If training at 100 epochs and this is set to 0.25, the final LR will be reached at epoch 25."
|
||
},
|
||
"Scheduler": {
|
||
"key": "スケジューラー",
|
||
"tooltip": "使用するモデルスケジューラーです。2.0以前のモデルにのみ適用されます。"
|
||
},
|
||
"Set Gradients to None When Zeroing": {
|
||
"key": "Set Gradients to None When Zeroing",
|
||
"tooltip": "When performing the backwards pass, gradients will be set to none, instead of creating a new empty tensor. This will slightly improve VRAM."
|
||
},
|
||
"Shuffle After Epoch": {
|
||
"key": "エポック後シャッフル",
|
||
"tooltip": "When enabled, will shuffle the dataset after the first epoch. Will enable text encoder training and latent caching (More VRAM)."
|
||
},
|
||
"Shuffle Tags": {
|
||
"key": "タグをシャッフル",
|
||
"tooltip": "When enabled, tags after the first ',' in a prompt will be randomly ordered, which can potentially improve training."
|
||
},
|
||
"Source Checkpoint": {
|
||
"key": "ソースのチェックポイント",
|
||
"tooltip": "The source checkpoint to extract for training."
|
||
},
|
||
"Step Ratio of Text Encoder Training": {
|
||
"key": "テキストエンコーダトレーニングのステップ比率",
|
||
"tooltip": "The number of steps per image (Epoch) to train the text encoder for. Set 0.5 for 50% of the epochs"
|
||
},
|
||
"Strict Tokens": {
|
||
"key": "Strict Tokens",
|
||
"tooltip": "Parses instance prompts separated by the following characters [,;.!?], and prevents breaking up tokens when using the tokenizer. Useful if you have prompts separated by a lot of tags."
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},
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"Total Number of Class/Reg Images": {
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"key": "クラス/Reg 画像の合計数",
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"tooltip": "Total number of classification/regularization images to use. If no images exist, they will be generated. Set to 0 to disable prior preservation."
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},
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"Train Imagic Only": {
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"key": "訓練画像のみ",
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"tooltip": "Uses Imagic for training instead of full dreambooth, useful for training with a single instance image."
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},
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"Train Text Encoder": {
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"key": "テキストエンコーダを訓練する",
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"tooltip": "これを有効にすると、より良い結果と編集性が得られますが、より多くのVRAMを消費します。"
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},
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"Train": {
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"key": "学習",
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"tooltip": "トレーニングを開始"
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},
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"Training Steps Per Image (Epochs)": {
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"key": "イメージごとのトレーニングステップ (エポック)",
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"tooltip": "これは、各インスタンス画像に対して実行されるトレーニングステップの総数である。"
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},
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"Training Wizard (Object/Style)": {
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"key": "トレーニングウィザード (オブジェクト/スタイル)",
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"tooltip": "Calculate training parameters for a non-human subject based on number of instance images and set larning rate. Disables prior preservation."
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},
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"Training Wizard (Person)": {
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"key": "トレーニングウィザード (人)",
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"tooltip": "Calculate training parameters for a human subject based on number of instance images and set learning rate. Enables prior preservation."
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},
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"Unfreeze Model": {
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"key": "モデルを凍結解除",
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"tooltip": "Unfreezes model layers and allows for potentially better training, but makes increased VRAM usage more likely."
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},
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"Use 8bit Adam": {
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"key": "8bit Adam を使用",
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"tooltip": "これを有効にするとVRAMが保存されます。"
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},
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"Use CPU Only (SLOW)": {
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"key": "CPUのみを使用 (SLOW)",
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"tooltip": "Guess what - this will be incredibly slow, but it will work for < 8GB GPUs."
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},
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"Use Concepts List": {
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"key": "コンセプトリストを使用",
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"tooltip": "JSONファイルや文字列から複数の概念を学習させる。"
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},
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"Use EMA": {
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"key": "EMAを使用",
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"tooltip": "これを有効にすると、より良い結果と編集性が得られますが、より多くのVRAMを消費します。"
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},
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"Use EMA Weights for Inference": {
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"key": "推論にEMAウェイトを使用する",
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"tooltip": "これを有効にすると、EMAユニットの重みが「正常」モデルの重みとして保存され、通常のユニットの重みを無視します。"
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},
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"Use Epoch Values for Save Frequency": {
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"key": "頻度の保存にエポック値を使用する",
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"tooltip": "When enabled, save frequencies below are based on number of epochs. When disabled, frequencies are based on number of training steps."
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},
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"Use LORA": {
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"key": "LORAを使用",
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"tooltip": "Uses Low-rank Adaptation for Fast Text-to-Image Diffusion Fine-tuning. Uses less VRAM, saves a .pt file instead of a full checkpoint"
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},
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"Use Lifetime Epochs When Saving": {
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"key": "保存時に有効中のエポックを使用する",
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"tooltip": "When checked, will save preview images and checkpoints using lifetime epochs, versus current training epochs."
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},
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||
"Use Lifetime Steps When Saving": {
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"key": "保存時にライフタイムステップを使用する",
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||
"tooltip": "When checked, will save preview images and checkpoints using lifetime steps, versus current training steps."
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}
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}
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