一直在验证一个想法(这个想法最后证明是错的最新帖子有)

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:21:35

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本帖最后由 dfl9999 于 2024-12-11 21:05 编辑

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:41:52

本帖最后由 dfl9999 于 2024-11-11 20:43 编辑

seancai110 发表于 2024-11-11 20:40
src和dst用相同素材对练本来就只是预训练而已啊。也没人追求预训练要练得多清晰，所以不会练到过拟合 ...

我就练到过拟合了，我觉得要在可以操作范围内把模型和素材的潜力压榨到极限

seancai110 · 发表于 2024-11-11 20:40:17

src和dst用相同素材对练本来就只是预训练而已啊。也没人追求预训练要练得多清晰，所以不会练到过拟合

Terea · 发表于 2024-11-11 20:31:05

这个想法很有意思，但是我的设备不允许我这样尝试

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:32:45

Terea 发表于 2024-11-11 20:31
这个想法很有意思，但是我的设备不允许我这样尝试

我这一个半月都在试这个，貌似是可行的，常规的训练方法局限性太大了

pasanonic · 发表于 2024-11-11 20:33:15

练多了也不好,loss值参差不齐,有的质量很好,学的很快,降的也飞快,但是看过一个帖子说,loss值低到一定的值就会爆丹,所以分批学慢慢压榨让模型学新的图,还有种方法,通过各种参数的开启来增加学习难度,提高泛化
但也有个问题,dfl的模型好像学到一定的阶段,新的学习数据会顶掉原来的,这个就烦人了.

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:35:18

pasanonic 发表于 2024-11-11 20:33
练多了也不好,loss值参差不齐,有的质量很好,学的很快,降的也飞快,但是看过一个帖子说,loss值低到一定的值就 ...

小ae比如256以下肯定会顶数据，所以我都是开512，甚至可以考虑更大

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:36:20

本帖最后由 dfl9999 于 2024-11-11 20:38 编辑

pasanonic 发表于 2024-11-11 20:33
练多了也不好,loss值参差不齐,有的质量很好,学的很快,降的也飞快,但是看过一个帖子说,loss值低到一定的值就 ...

还是一个火候的问题，不要练死劲，前戏再多，我们最后的目标反正都是专人src

dfl9999 · 发表于 2024-11-11 20:39:42

pasanonic 发表于 2024-11-11 20:33
练多了也不好,loss值参差不齐,有的质量很好,学的很快,降的也飞快,但是看过一个帖子说,loss值低到一定的值就 ...

目前在试liae，比df丹友好多了，就是同样三维吃的显存比df丹多一倍

Eksha · 发表于 2024-11-11 20:47:39

我擦和我想到一块去了一直都有这个想法试了几次无奈电脑实在拉跨加油期待你的实验结果

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