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AI
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Stable DiffusionのLoRAのつくりかた
https://note.com/redrayz/n/n05e93566e562
LoRAの作成(学習)方法
kohya_lora_gui-x.x.x.x.zipのDL及び階層構造について
1.環境構築
githubで公開している自作のGUIで学習をします。このGUIはsd-scriptsでの学習を容易にするもです。
こちらからlatestとなっているバージョン(ファイル名はkohya_lora_gui-x.x.x.x.zip)をダウンロードし、LoRA GUIなどの名前で新しいフォルダを作成し、そこに解凍します。解凍先は日本語が含まれていない場所を推奨します。
https://assets.st-note.com/img/1713074127477-sCpu9CRkRn.png
https://assets.st-note.com/img/1713153762756-sCRISeXmDW.png
2.データセット用フォルダ作成
学習するためのデータの準備をします。
まずはフォルダを作成してください。場所は深すぎず、日本語が含まれていない場所をおすすめします。次に作成したフォルダの中に新しいフォルダを作成します。名前は「繰り返し数_名前」にします(例:4_aaaa)。
繰り返し数は1エポック(データセット全体を一巡すること)あたりのステップ数を変化させます。※1エポック=フォルダ内の画像の枚数x繰り返し数、複数フォルダがあるならそれの合計
1エポックが200-500ステップになるようにするとよいでしょう。総ステップ数の調整が楽になります。
https://assets.st-note.com/img/1713075144688-E1UYPSG4ep.png
5.学習パラメータの設定
GUIを起動します。画面下部にあるプリセットの読込から、こちらで配布しているサンプルプリセット「Animagine汎用プリセット.xmlora」を開きます。
するとある程度パラメータが設定されるので、設定されていない箇所を設定しましょう。
学習元モデルにAnimagine-XL-3.1、教師画像フォルダに先ほど作成したフォルダ(繰り返し数_名前の親フォルダ)、出力先フォルダにwebuiのloraフォルダなどを指定します。出力ファイル名はお好みで。
設定したら画面右下のbatch1相当(目安)に学習ステップ数が表示されるので、これが2000-3000になるようにepochs/stepsの値を調整してください。
https://assets.st-note.com/img/1713078709366-7LhuqQNFp0.png
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