ブルーアーカイブのケイのLoRA

偶然見かけた論文（https://arxiv.org/abs/2606.12883）の提案するLoRA-αの雑な検証。

α(network_alpha)を、rank(network_dim)以上にする実験用。

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トリガー:

1girl, kei \(student\) \(blue archive\), blue archive, 

頭部:

white hair, very long hair, half updo, long hair between eyes, loosely tucked bangs, black hairband, black bow, pink halo, rectangular halo, 

顔:

pink eyes, bright pupils, ringed eyes, 

上半身:

blazer, blue necktie, collared shirt, white shirt, black jacket, white jacket, two-sided jacket, two-tone jacket, pink jacket lining, long sleeves, black sleeve cuffs, 

下半身:

black skirt, miniskirt, pleated skirt, black thighhighs, black boots, 

学習設定

データセット: 64枚（クロップ含む）

総ステップ数: 1510ステップ

パラメータ:

max_train_epochs = 10
train_batch_size = 2
learning_rate = 1e-6
lr_scheduler = "cosine_with_min_lr"
lr_scheduler_num_cycles = 3
lr_scheduler_min_lr_ratio = 0.1
lr_warmup_steps = 0.05
llm_adapter_lr = 0
mlp_lr = 0

network_module = "networks.lora_anima"
network_dim = 8
network_alpha = 900

optimizer_type = "came_pytorch.CAME"
optimizer_args = [ "weight_decay=1e-2", "betas=(0.9, 0.999, 0.9999)", "eps=(1e-30, 1e-16)" ]

雑記（素人の実験につき何の保証も有りません）:

前提: lr=1e-6とnetowork_dim=8に固定し、netowork_alphaを変更する方法で26回学習した。

• α=900辺りがこの学習率（lr=1e-6）ではバランスの良い結果で、1200,1500でも問題は無かったが、3000になると構図が固定気味になりやすく、僅かに過学習の傾向が現れ始めたか。

• α=C√rより、今回の場合は論文で言われているη（lr=1e-6）だと、C≈320ぐらいだろうか。（320 √8 ≈ 905）但し、lr=1e-5にすると約10倍までlossが跳ね上がり、不安定な学習となっていた。この場合はαを下げる必要が有りそう。

• 総じてαを上げる事で、より早期にキャラクターの特徴を学習しているように見える。※α=256,384,450,900,1200,1500,3000を試した

• Cの値は探索中で、Animaのパラメータ数が2Bと考えると、C≈320でも論文の内容から大きく逸脱はしていないとは思うが、r(dim)とη（学習率）で変動するため何とも言えない。

• lr=1e-6が保守的な値のため、1e-5の場合にCと学習がどうなるか不明。

個人的な結論として、これまでの標準的な学習率よりも下げαを高くすると、学習が早く結果も良くなるという、概ね論文の内容通りになったと思う。