• TOP
  • NEWS
  • ABOUT
  • SERVICE
  • WORKS
  • PROJECT
  • BLOG
  • CONTACT
taziku
  • TOP
  • NEWS
  • ABOUT
  • SERVICE
  • WORKS
  • PROJECT
  • BLOG
  • CONTACT

Stable Diffusion LoRAデータ作成 学習実行編

2023年5月2日
AI BLOG Technology
LoRA Stable Diffusion ジェネレーティブAI

前回、「Stable Diffusion LoRAデータ作成 sd-scriptsインストール編」、「Stable Diffusion LoRAデータ作成 教師データ準備編」でLoRAデータを学習できるツールのインストールから教師データの準備までを紹介しましたが、今回はいよいよ学習、LoRAデータを作成していきます。

設定ファイル作成

テキストファイルを作成し拡張子を.tomlとして任意の場所に保存します。いつもの如く、日本語パスが交じるとパスが通らなくなるためご注意ください。

今回は[general]や[[datasets]]はコマンドラインから入力するため、記述はしませんでした。

.tomlの中に以下を記載

[general]
[[datasets]]
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'ここに教師データのパス' 
num_repeats = 1 

# 以下は正則化画像を用いる場合のみ記述する。用いない場合は削除する
[[datasets.subsets]]
is_reg = true
image_dir = '正則化データのパス'
class_tokens = '正則化したいワード'
num_repeats = 1      

num_repeatsは何回、繰り返し学習するかを設定するため、任意の数をいれましょう。初回は動作確認をしていくため「1」で良いと思います。

コマンド文を書く

動作させるためのコマンドを作成します。

いくつか環境によって書き換えなくてはいけませんが、必要な部分を書き換えて、改行を外せば、コマンド文が完成です。その他オプションの詳細やその他設定できる項目は公式のRead meをご覧ください。設定用に改行をいれていますが、実際は改行を全て外して1行にしてPowerShallに入れ込みます。

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
 --pretrained_model_name_or_path=ここにモデルデータのパス
 --output_dir=ここにアウトプット保存先フォルダのパス
 --dataset_config=設定ファイル.tomlまでのパス
 --train_batch_size=1
 --max_train_epochs=1
 --resolution=512,512
 --optimizer_type=AdamW8bit
 --learning_rate=1e-4
 --network_dim=256
 --network_alpha=128
 --enable_bucket
 --bucket_no_upscale
 --lr_scheduler=cosine_with_restarts
 --lr_scheduler_num_cycles=4
 --lr_warmup_steps=500
 --keep_tokens=1
 --shuffle_caption
 --caption_dropout_rate=0.05
 --save_model_as=safetensors
 --clip_skip=2
 --seed=42
 --color_aug
 --xformers
 --mixed_precision=fp16
 --network_module=networks.lora
 --persistent_data_loader_workers
 --save_every_n_epochs=1

改行を外した状態のコマンド

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py --pretrained_model_name_or_path=ここにモデルデータのパス --output_dir=ここにアウトプット保存先フォルダのパス --dataset_config=設定ファイル.tomlまでのパス --train_batch_size=1 --max_train_epochs=1 --resolution=512,512 --optimizer_type=AdamW8bit --learning_rate=1e-4 --network_dim=256 --network_alpha=128 --enable_bucket --bucket_no_upscale --lr_scheduler=cosine_with_restarts --lr_scheduler_num_cycles=4 --lr_warmup_steps=500 --keep_tokens=1 --shuffle_caption --caption_dropout_rate=0.05 --save_model_as=safetensors --clip_skip=2 --seed=42 --color_aug --xformers --mixed_precision=fp16 --network_module=networks.lora --persistent_data_loader_workers --save_every_n_epochs=1

学習の実行

sd-scriptsがインストールされているフォルダからPowerShellを起動し、以下のコマンドを入力しエンターキーを押します。

 .venv/scripts/activate

その後、改行を外したコマンドをコピペしてエンターパスや設定などが間違えてなければ、機械学習がスタートし以下のようなStepが表示された画面がとなります。

100%となり処理され、設定したアウトプットフォルダにsafetensorsファイルが生成されていればLoRAデータの作成は完了です。

次回は実際にLoRAデータを生成してみた際のチューニングの履歴をご紹介したいと思います。

※当サイトに掲載されている商標、一部画像、スクリ-ンショット、文章に置いては著作権侵害を目的に利用しておらず、第三十二条で定められる引用の範囲で使用しています。万が一問題があれば、お問い合わせからご連絡ください。即刻削除いたします。また、本ブログは業務の研究開発のためのものとなり、一部、弊社に関連性が無いものも掲載しております。

Stable Diffusion 最新情報

tazikuでは画像生成AI Stable Diffusion(スティーブルディフュージョン)AUTOMATIC1111を中心に、最新情報、機能紹介、様々なTipsを発信中!Stable Diffusionに関するまとめ記事、記事一覧は以下のリンクからご覧ください。

Stable Diffusion関連記事まとめ

Stable Diffusion記事一覧

AIの最新情報を随時発信中

Xやnoteでは、AI・生成AI・LLMなどの最新情報や、ChatGPTやMidjourneyのプロンプトテクニックを連載中!フォローよろしくお願いします。

生成AI・AIの導入・研修・DXの支援はtazikuへ

生成AI・LLMなど、AIを活用したAIの導入・DXコンサルティング、AI領域の研修・講演などのご相談はお気軽にお問い合わせフォーム、もしくは生成AIソリューションAI CREATIVE BASEから、ご相談・お問い合せください。

PREV Stable Diffusion LoRAデータ作成 教師データ準備編
NEXT LoRAデータの学習設定/教師データ改善履歴
Related Post
Stable Diffusionプロンプト(呪文)サーチエンジン「Lexica」
動画生成AIのKaiber.aiのプランや商用利用についてのまとめ
AIでアニメ生成 AnimateDiffのSD拡張「sd-webui-animatediff」
Stable Diffusion WebUI ForgeでSDXLを気軽に試せる「EasySdxlWebUi」
「DALL-E3」で画像のIDを取得しIDベースで画像を修正
アニメーションを生成できるAnimateDiffをインストール
Related Post
進化するMidjourney v7が描く次世代のAI画像生成
Claude 3.5の新機能 新モデル登場とPC操作機能
Claude 3 の連鎖プロンプト「プロンプトチェーン」を試す
Claude 3 で画像をピクセル化するプログラムを生成
Claude 3で登場人物の会話を生成する
Claude 3 でXMLタグを利用する

« PREV

Back to list

NEXT »

  • 投稿検索

  • ABOUT US?

    tazikuは東京・名古屋を拠点に活動するクリエイティブスタジオです。
    AI・生成AI・LLMとクリエイティブを掛け合わせ、新しいクリエイティブを提供します。
    Works
    Service
    Contact
  • AI CREATIVE BASE

    デザイン、ビジュアル、音声、空間演出。生成AIでクリエイティブワークフローに革新を与え、ビジネスの成果を最大化します。

    詳細を見る

  • MENU

    • BLOG
      • Think
      • Creative
      • Technology
        • AI
        • メタバース
    • Project
      • AIアニメプロジェクト
      • どうくつたんけん
  • NEW POST

    • 進化するMidjourney v7が描く次世代のAI画像生成
    • Claude 3.5の新機能 新モデル登場とPC操作機能
    • Claude 3 の連鎖プロンプト「プロンプトチェーン」を試す
    • Claude 3 で画像をピクセル化するプログラムを生成
    • Claude 3で登場人物の会話を生成する
© 2021 taziku / 株式会社タジク Based in Tokyo and Nagoya | プライバシーポリシー