"Train an embedding or Hypernetwork; you must specify a directory with a set of 1:1 ratio images":"EmbeddingまたはHypernetworkを学習します。1:1の比率の画像セットを含むフォルダを指定する必要があります。",
"Create a text file next to every image with generation parameters.":"保存する画像とともに生成パラメータをテキストファイルで保存する",
"Save a copy of image before doing face restoration.":"顔修復を行う前にコピーを保存しておく。",
"Quality for saved jpeg images":"JPG保存時の画質",
"If PNG image is larger than 4MB or any dimension is larger than 4000, downscale and save copy as JPG":"PNG画像が4MBを超えるか、どちらか1辺の長さが4000を超えたなら、ダウンスケールしてコピーを別にJPGで保存する",
"Number of repeats for a single input image per epoch; used only for displaying epoch number":"Number of repeats for a single input image per epoch; used only for displaying epoch number",
"Save an csv containing the loss to log directory every N steps, 0 to disable":"Save an csv containing the loss to log directory every N steps, 0 to disable",
"Save a copy of image before applying color correction to img2img results":"色補正をする前の画像も保存する",
"With img2img, do exactly the amount of steps the slider specifies (normally you'd do less with less denoising).":"img2imgでスライダーで指定されたステップ数を正確に実行する（通常は、ノイズ除去を少なくするためにより少ないステップ数で実行します）。",
"Enable quantization in K samplers for sharper and cleaner results. This may change existing seeds. Requires restart to apply.":"より良い結果を得るために、Kサンプラーで量子化を有効にします。これにより既存のシードが変更される可能性があります。適用するには再起動が必要です。",
"Emphasis: use (text) to make model pay more attention to text and [text] to make it pay less attention":"強調: (text)とするとモデルはtextをより強く扱い、[text]とするとモデルはtextをより弱く扱います。",
"Use old emphasis implementation. Can be useful to reproduce old seeds.":"古い強調の実装を使う。古い生成物を再現するのに使えます。",
"Interrogate: include ranks of model tags matches in results (Has no effect on caption-based interrogators).":"Interrogate: include ranks of model tags matches in results (Has no effect on caption-based interrogators).",
"Interrogate: num_beams for BLIP":"Interrogate: num_beams for BLIP",
"use spaces for tags in deepbooru":"deepbooruのタグでスペースを使う",
"escape (\\) brackets in deepbooru (so they are used as literal brackets and not for emphasis)":"deepbooruで括弧をエスケープする(\\) (強調を示す()ではなく、文字通りの()であることをモデルに示すため)",
"When reading generation parameters from text into UI (from PNG info or pasted text), do not change the selected model/checkpoint.":"テキストからUIに生成パラメータを読み込む場合(PNG情報または貼り付けられたテキストから)、選択されたモデル/チェックポイントは変更しない。",
"Read generation parameters from prompt or last generation if prompt is empty into user interface.":"プロンプトから生成パラメータを読み込むか、プロンプトが空の場合は最後の生成パラメータをユーザーインターフェースに読み込む。",
"Style to apply; styles have components for both positive and negative prompts and apply to both":"適用するスタイル。スタイルは、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトの両方のコンポーネントを持ち、両方に適用される。",
"Which algorithm to use to produce the image":"どのアルゴリズムを使って生成するか",
"Euler Ancestral - very creative, each can get a completely different picture depending on step count, setting steps to higher than 30-40 does not help":"Euler Ancestral - 非常に独創的で、ステップ数によって全く異なる画像が得られる、ステップ数を30～40より高く設定しても効果がない。",
"Denoising Diffusion Implicit Models - best at inpainting":"Denoising Diffusion Implicit Models - 描き直しには最適",
"Use a two step process to partially create an image at smaller resolution, upscale, and then improve details in it without changing composition":"2ステップで、まず部分的に小さい解像度で画像を作成し、その後アップスケールすることで、構図を変えずにディテールが改善されます。",
"Determines how little respect the algorithm should have for image's content. At 0, nothing will change, and at 1 you'll get an unrelated image. With values below 1.0, processing will take less steps than the Sampling Steps slider specifies.":"アルゴリズムが画像の内容をどの程度参考にするかを決定します。0 にすると何も変わりませんし、 1 にすると全く無関係な画像になります。1.0未満の値ではスライダーで指定したサンプリングステップ数よりも少ないステップ数で処理が行われます。",
"Classifier Free Guidance Scale - how strongly the image should conform to prompt - lower values produce more creative results":"Classifier Free Guidance Scale - 生成する画像がどの程度プロンプトに沿ったものになるか。 - 低い値の方がよりクリエイティブな結果を生み出します。",
"A value that determines the output of random number generator - if you create an image with same parameters and seed as another image, you'll get the same result":"乱数発生器の出力を決定する値。同じパラメータとシードで画像を作成すれば、同じ結果が得られます。",
"Seed of a different picture to be mixed into the generation.":"生成時に混合されることになる画像のシード値",
"How strong of a variation to produce. At 0, there will be no effect. At 1, you will get the complete picture with variation seed (except for ancestral samplers, where you will just get something).":"Variationの強度。0の場合、何の効果もありません。1では、バリエーションシードで完全な画像を得ることができます（Ancestalなアルゴリズム以外では、何か(?)を得るだけです）。",
"Make an attempt to produce a picture similar to what would have been produced with same seed at specified resolution":"同じシードで指定された解像度の似た画像を生成することを試みる。",
"How much to blur the mask before processing, in pixels.":"処理前にどれだけマスクをぼかすか。px単位。",
"What to put inside the masked area before processing it with Stable Diffusion.":"Stable Diffusionにわたす前にマスクされたエリアに何を書き込むか",
"fill it with colors of the image":"元画像の色で埋める",
"keep whatever was there originally":"もともとあったものをそのままにする",
"fill it with latent space noise":"潜在空間(latent space)におけるノイズで埋める",
"fill it with latent space zeroes":"潜在空間(latent space)における0で埋める",
"Upscale masked region to target resolution, do inpainting, downscale back and paste into original image":"マスクされた領域をターゲット解像度にアップスケールし、インペイントを行い、元の解像度にダウンスケールして元の画像に貼り付けます。",
"Resize image to target resolution. Unless height and width match, you will get incorrect aspect ratio.":"画像をターゲット解像度にリサイズします。高さと幅が一致しない場合、アスペクト比が正しくなくなります。",
"Resize the image so that entirety of target resolution is filled with the image. Crop parts that stick out.":"対象の解像度に画像をフィットさせます。はみ出た部分は切り取られます。",
"Resize the image so that entirety of image is inside target resolution. Fill empty space with image's colors.":"画像をリサイズして、ターゲット解像度の中に収まるようにします。空白部分は画像の色で埋めます。",
"How many times to repeat processing an image and using it as input for the next iteration":"何回画像処理を繰り返し、次の反復処理の入力として使用するか",
"In loopback mode, on each loop the denoising strength is multiplied by this value. <1 means decreasing variety so your sequence will converge on a fixed picture. >1 means increasing variety so your sequence will become more and more chaotic.":"ループバックモードにおいて、各ループでのノイズ除去の強度はこの値によって乗算されます。1より小さければ変化が小さくなっていって、生成される画像は1つの画像に収束します。1より大きいとどんどん変化が大きくなるので、生成される画像はよりカオスになります。",
"For SD upscale, how much overlap in pixels should there be between tiles. Tiles overlap so that when they are merged back into one picture, there is no clearly visible seam.":"SDアップスケールで、どれだけタイル間の重なりを確保するか(px単位)。タイルの一部を重複させることで、1枚の画像にした時明らかな継ぎ目がなくなります。",
"A directory on the same machine where the server is running.":"サーバーが稼働しているのと同じマシンのあるフォルダ",
"If this option is enabled, watermark will not be added to created images. Warning: if you do not add watermark, you may be behaving in an unethical manner.":"このオプションを有効にすると、作成された画像にウォーターマークが追加されなくなります。警告:ウォーターマークを追加しない場合、非倫理的な行動とみなされる場合があります。",
"Use following tags to define how subdirectories for images and grids are chosen: [steps], [cfg], [prompt], [prompt_no_styles], [prompt_spaces], [width], [height], [styles], [sampler], [seed], [model_hash], [prompt_words], [date], [datetime], [job_timestamp]; leave empty for default.":"以下のタグを用いてサブフォルダのフォルダ名パターンを決められます: [steps], [cfg], [prompt], [prompt_no_styles], [prompt_spaces], [width], [height], [styles], [sampler], [seed], [model_hash], [prompt_words], [date], [datetime], [job_timestamp]; 空白でデフォルト設定",
"Restore low quality faces using GFPGAN neural network":"GFPGANを用いて低クオリティーな顔画像を修復",
"This regular expression will be used extract words from filename, and they will be joined using the option below into label text used for training. Leave empty to keep filename text as it is.":"この正規表現を使ってファイル名から単語を抽出し、以下のオプションで結合して学習用のラベルテキストにします。ファイル名のテキストをそのまま使用する場合は、空白にしてください。",
"This string will be used to join split words into a single line if the option above is enabled.":"この文字列は、上記のオプションが有効な場合に、分割された単語を1行に結合するために使用されます。",
"List of setting names, separated by commas, for settings that should go to the quick access bar at the top, rather than the usual setting tab. See modules/shared.py for setting names. Requires restarting to apply.":"上部のクイックアクセスバーに置く設定の設定名をカンマで区切って入力。設定名については modules/shared.py を参照してください。適用するには再起動が必要です。",
"If this values is non-zero, it will be added to seed and used to initialize RNG for noises when using samplers with Eta. You can use this to produce even more variation of images, or you can use this to match images of other software if you know what you are doing.":"この値が0以外の場合、シードに追加され、Etaでサンプラーを使用する際のノイズ用の乱数生成器を初期化するのに使用されます。これを利用して、さらにバリエーション豊かな画像を作成したり、他のソフトの画像に合わせたりすることができます。",
