目的 ：GPTの絵の学習とLoRAの学習との差を知りたい

LoRAとは:２０～２００枚ぐらいの絵があれば絵柄をまねできるらしい。

なんでたった２０枚で絵を学習できるの　:　実は学習してるんじゃなくて味付けしてるだけ。ニンニク入れればみんなラーメン二郎。

　基盤モデルは６GBの容量で、数万枚の学習データが入っている。それに自分の絵柄を学習したLoRAデータ（数10MB）で方向づけをするとお手軽に自分の絵柄を近づけられる。実際は学んでない。基盤モデルにない絵は描けない。

豚骨ラーメンやこってり醤油ラーメン（基盤モデル）に、もやしとニンニクたっぷり（LoRA）入れれば二郎欲を少しは満たせる。寿司（基盤モデル）にニンニクともやし（LoRA）いれたら怒られるようなもん

学習用データ作成

画像を用意する。それとその画像がなんなのかをタグで説明するテキストデータを同じだけ用意する。

LoRAに必要な物

・Googleアカウント（Githubもあるとよし）

・画像20枚

・画像に紐づいた名前の、画像を説明するテキストデータ20個（girl.jpg なら　girl.txt）

01.txt

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a_girl , smile, looking_at_viewer, watercolor,

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kohya-colab　でLoRAをやる

⭐ Lora Trainer 　このバージョンを使う。　

俺の絵はこんなに萌えていたのか🐦🦍🐫

基盤モデルとトレーニングモデルは一致させなきゃ効果出ないらしい

俺の絵にあったモデル選択をしてなかったって。GPT先にいってよ。

俺の絵は何かに影響を与えられるなんて思い上がりだった。みんなあんなに絵を盗まれるとか、描く仕事を奪われるとか、死ねとかカスとかいがみあって対立しあって殺伐としてるのに。機械にすら見向きもされない絵柄。寂しい

考察

・20枚じゃ学習量がたりない。200枚でやってみる。

・LoRAの学習方法を別の方式で試す。（じぶんのPC で）

20枚ならGPTのが真似るのが上手い。学習も描くのもできて、GPT自体がどうやるのか教えるのもうまいって。産んでくれておっぱい飲ませてくれて育ててくれるお母さんだね。LoRAは参入障壁がインディージョーンズ。蛇（英語）と大玉ころがし（プログラム）乗り越えてこの結果