Stable DiffusionプロンプトにおけるLoRAトークン長の最適化
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Claude Sonnet 4により生成されたコンテンツを参考にしました。
Stable DiffusionプロンプトにおけるLoRAトークン長の最適化
Stable Diffusionプロンプトにおいて、LoRA（Low-Rank Adaptation）のトリガーワードのトークン数は少ないほど、パフォーマンスが向上します。
- 1トークン：
- 学習の複雑さが低い
- より効率的なトレーニング
- 既存の概念を意味する他のトークンと競合する可能性がある
- 2トークン：
- バランスの取れた学習の複雑さ
- 中程度のトレーニング効率
- 既存の概念との競合が減少
- 3トークン以上：
- 学習の複雑さが高い
- トレーニング効率が低下
- 既存の概念との競合が少ない