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@@ -7,26 +7,22 @@ LoRTnoC(LoRA with hint block of Controlnet)置き場です。
 # [cagliostrolab/animagine-xl-3.0用モデル](https://huggingface.co/cagliostrolab/animagine-xl-3.0)
 画風の学習を防ぐために、学習データを普通に1エポック学習させたLoRAをマージしたモデルから学習しています。
 ## animagine_canny_lortnoc
-28000枚の1girl画像を1エポック学習しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは1です。
+学習率は1e-4でバッチサイズは4を3000ステップ、LoRAのrankは1です。
 
 ## animagine_depth_lortnoc
-8700枚の1girl画像を(忘れた)エポック学習しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは1です。
+保留
 
 ## animagine_hed_lortnoc
-canny版から初めて10000枚の1girl画像を2エポック学習しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは1です。
+学習率は1e-4でバッチサイズは4を2500ステップ、LoRAのrankは1です。
 
 ## animagine_lineart_anime_lortnoc
-canny版から初めて10000枚の1girl画像を2エポック学習しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは1です。
+学習率は1e-4でバッチサイズは4を2500ステップ、LoRAのrankは1です。
 
 ## animagine_fake scribble_lortnoc
-canny版から初めて10000枚の1girl画像を2エポック学習しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは1です。
+学習率は1e-4でバッチサイズは4を2500ステップ、LoRAのrankは1です。
 
 ## animagine_pose_lortnoc
-15000枚の1girl画像を6エポック学習しています。
-最初の3epochまでは時刻を500以上に制限しています。
-学習率は1e-3でバッチサイズは4、LoRAのrankは4です。
+学習率は1e-3でバッチサイズは4を11000ステップ、LoRAのrankは4です。
+
+## animagine_girl_gqs
+上記にある学習時に使ったLoRAです。マイナス適用したら画風が戻るみたいなことが起きたりするかも。。。