Google Colab ではじめる Textual Inversion｜npaka今回は、「Diffusers」の「textual_inversion.py」を使います。書くべきコード量も、GPUのメモリ消費量も少なくて良い感じです。 2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 3. 学習用画像の準備ファインチューニングには、3〜5枚の学習用画像が必要です。 ・画像サイズ は512×512。 ・Exifで回転してない画像。 ・最良の結果を得るには約 3～5個の画像。 使用する画像の枚数が多すぎると、モデルが収束しない場合がある。 ・画像には共通のコンテキスト情報が含まれている必要がある。 ・オブジェクト : 同じオブジェクトを異なる視点から写す。 ・画風 : 配色とアートスタイルを一貫させる。 4. ファイ
