diff --git a/colab.ipynb b/colab.ipynb
index 2159ca8..237fe85 100644
--- a/colab.ipynb
+++ b/colab.ipynb
@@ -8,6 +8,8 @@
    "source": [
     "# Style-Bert-VITS2 (ver 2.7.0) のGoogle Colabでの学習\n",
     "\n",
+    "[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/litagin02/Style-Bert-VITS2/blob/master/colab.ipynb)\n",
+    "\n",
     "Google Colab上でStyle-Bert-VITS2の学習を行うことができます。\n",
     "\n",
     "このnotebookでは、通常使用ではあなたのGoogle Driveにフォルダ`Style-Bert-VITS2`を作り、その内部での作業を行います。他のフォルダには触れません。\n",
@@ -15,6 +17,9 @@
     "\n",
     "## 流れ\n",
     "\n",
+    "### Matcha Flow + Differential Attention V2をFTするとき\n",
+    "3の設定セルで`matcha_only = True`のまま上から実行してください。4ではJP-Extraかどうかを自動判定するため、学習開始セルは1つだけ実行すれば完了です。FlashAttentionは使用しません。\n",
+    "\n",
     "### 学習を最初からやりたいとき\n",
     "上から順に実行していけばいいです。音声合成に必要なファイルはGoogle Driveの`Style-Bert-VITS2/model_assets/`に保存されます。また、途中経過も`Style-Bert-VITS2/Data/`に保存されるので、学習を中断したり、途中から再開することもできます。\n",
     "\n",
@@ -419,8 +424,9 @@
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# 日本語特化版を「使う」場合\n",
-    "!python train_ms_jp_extra.py --config {config_path} --model {dataset_path} --assets_root {assets_root}"
+    "# use_jp_extraに合わせて学習スクリプトを自動選択して開始\n",
+    "train_script = \"train_ms_jp_extra.py\" if use_jp_extra else \"train_ms.py\"\n",
+    "!python {train_script} --config {config_path} --model {dataset_path} --assets_root {assets_root}"
    ]
   },
   {
@@ -431,8 +437,7 @@
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# 日本語特化版を「使わない」場合\n",
-    "!python train_ms.py --config {config_path} --model {dataset_path} --assets_root {assets_root}"
+    "# 学習開始は上のセルだけで完了します。"
    ]
   },
   {
diff --git a/docs/CLI.md b/docs/CLI.md
index 9d0c6e1..c16b2e2 100644
--- a/docs/CLI.md
+++ b/docs/CLI.md
@@ -103,3 +103,9 @@ python train_ms_jp_extra.py [--repo_id <username>/<repo_name>] [--skip_default_s
 Optional:
 - `--repo_id`: Hugging Face repository ID to upload the trained model to. You should have logged in using `huggingface-cli login` before running this command.
 - `--skip_default_style`: Skip making the default style vector. Use this if you want to resume training (since the default style vector has been already made).
+
+For Matcha-only fine-tuning of an already preprocessed dataset:
+
+```bash
+python configure_matcha_ft.py --config Data/<model_name>/config.json --learning-rate 0.0001
+```