初めての LoRA 追加学習【Stable Diffusion web UI Extension sd-webui-train-tools】
TLDRこのビデオでは、Stable Diffusionの拡張機能「sd-webui-train-tools」を使用して、LoRAを使った追加学習の手順を解説しています。学習用の画像を用意し、キャラクターや絵柄を生成するために、自分のパソコンで行う方法を紹介しています。ビデオメモリやシステム要件、エラートラブルの解決策、学習環境の構築、そして最終的に学習の結果を確認するまでのステップを丁寧に説明しています。視聴者が初めての学習体験を成功させることを目指し、クラウドサービスを使わない方法を推奨しています。
Takeaways
- 💻 自分のパソコンでLoRA追加学習を行う方法を紹介しています。
- 🔧 LoRAの学習には8GB以上のビデオメモリーと、できれば32GBのメインメモリーが必要です。
- ⚠️ クラウドサービスを使わない場合、パソコンの性能が重要になります。システムドライブには100GB以上の空き容量が必要です。
- 🔄 SD-webui-train-toolsという拡張機能を使用することで、LoRAの学習を簡略化できますが、パスにスペースがあると動作しないことがあります。
- 🖥️ 拡張機能のインストールに失敗した場合、インストールドットパイを修正して問題を解決できます。
- 🖼️ LoRAの学習には少なくとも10枚の画像が必要で、キャラクターを学習させる場合、異なるポーズや視点の画像が効果的です。
- 🔄 左右反転やクロップなどで、学習用画像を最適化できます。
- 🔧 学習のパラメータ設定では、SDバージョンやバッチサイズ、エポック数などを調整する必要があります。
- ⏳ 学習時間は使用するグラフィックボードによって異なります。RTX 4070TIの場合、1500ステップで約8分20秒かかります。
- 🎉 学習が成功すれば、生成されたLoRAファイルを試して、結果を確認できます。
Q & A
LoRA追加学習とは何ですか？
-LoRA追加学習は、自分で用意した画像を用いて、特定の絵柄やキャラクターを生成できるようにするための学習方法です。主にステーブルディフュージョンで使用されます。
LoRAを使用した学習の主なメリットは何ですか？
-ビデオメモリーが少ないPCでも学習が可能であり、クラウドサービスを使用せずに、自分のPCで学習を行える点がメリットです。また、特定の絵柄やキャラクターを簡単に生成できるようになります。
学習を自分のPCで行うための最低限のスペックは何ですか？
-学習を自分のPCで行うには、少なくとも8GB以上のビデオメモリーを持ったグラフィックボードと、32GBのメインメモリーが推奨されます。さらに、システムドライブには100GB以上の空き容量が必要です。
学習時に使用する画像の推奨条件は何ですか？
-学習には少なくとも10枚の画像が必要です。画像のサイズは1000ピクセル以上で、縦横比は問わず、最終的に512×512ピクセルに変換されます。キャラクターを学習する場合、様々なポーズや角度の画像を用意することが推奨されます。
LoRA学習の手順はどのように進めますか？
-まず、学習用環境を整え、画像にキャプションを付けて適切なフォルダに配置します。その後、学習条件を設定し、学習を開始します。結果を評価し、必要に応じて条件や画像を調整して再度学習を行います。
学習の際によく発生する問題は何ですか？
-LoRA学習は、特に学習環境の構築が難しく、エラーが発生しやすいです。エラーの原因がプログラムの使い方にあるのか、動作環境にあるのかを判断するのが難しいため、初心者は戸惑いやすいです。
学習時にエポックとステップの違いは何ですか？
-ステップとは、1枚の画像を学習することを指し、エポックは全ての画像を1回学習し終えることを指します。例えば、10枚の画像を学習させる場合、1エポックは10ステップとなります。
LoRA学習におけるバッチサイズの役割は何ですか？
-バッチサイズは、一度に学習させる画像の枚数を示します。ビデオメモリーが多い場合はバッチサイズを増やすことで学習時間を短縮できますが、メモリーに余裕がない場合は1枚ずつ学習するのが良いです。
学習用キャプションの編集は必要ですか？
-キャプションの編集は、学習の精度を向上させるためには推奨されますが、初めての学習やテストでは必須ではありません。自動生成されたキャプションでも学習は可能です。
LoRAファイルの評価方法は何ですか？
-学習結果の評価は、プレビュー画像を生成し、エポック数や学習条件に応じて結果を確認することで行います。ロラの重み付けを変えて、結果を比較して確認します。
Outlines
🖥️ Setting up Local Training for Stable Diffusion
The paragraph introduces the process of training Stable Diffusion models locally, focusing on additional training for generating specific styles or characters. It explains the requirements for a PC with a high-performance GPU (at least 8GB of VRAM) and recommends 32GB of RAM. It also highlights the challenges of using a personal machine, such as storage space and memory swap functionality. The narrator stresses the importance of ensuring that the images used for training are appropriate for public viewing. Finally, it outlines the general steps of setting up a training environment, preparing images, and adjusting captions and training parameters for successful training.
🚨 Common Errors and Solutions During Setup
This paragraph addresses the common issues encountered during setup, including errors related to paths containing spaces and the need to modify specific files to ensure proper functionality. The speaker discusses how the 'train tools' extension may encounter errors during installation, and provides a solution for editing a specific Python script. The explanation covers troubleshooting techniques, the need for careful handling of file modifications, and the use of text editors to correct coding issues. After addressing these potential errors, the paragraph assures that successful installation leads to the appearance of the 'train tools' tab in the interface.
📉 Limitations and Challenges with Current Versions
This section discusses version-specific issues with training models, focusing on version 0.0.16, which is not capable of completing the training process. The speaker advises on how to update certain software components like 'Xformers' to ensure compatibility, while also recommending that users create a separate installation of Stable Diffusion to avoid potential conflicts. It also explains how users can install the necessary files for the training environment, and details how errors with Torch 2.0 can be ignored. The section emphasizes the importance of carefully managing updates and keeping training environments separate.
📷 Preparing Images for Training
This paragraph details how to prepare images for training. It recommends using at least 10 images, although fewer can be used for a basic training experience. The images should be at least 1000 pixels in size, and ideally in a square format. The speaker emphasizes the importance of including a variety of perspectives, such as full-body, close-ups, and different poses, to avoid bias during training. Additionally, the training folder and project setup processes are described, including how to organize images and create captions. Users are also guided on how to use tools like DeepBooru to automatically generate captions for their training images.
⚙️ Setting Training Parameters
This paragraph focuses on the various training parameters that need to be set before starting the training process. The speaker explains concepts like epoch count, batch size, learning rate, and other key parameters that influence the training. Specific advice is given on how to choose the right model and how to adjust parameters for different types of images, such as anime versus realistic styles. There is also an explanation of how to set the number of times each image should be learned and the total number of repetitions for the training process.
🔄 Running and Evaluating the Training Process
The paragraph covers the actual training process, describing how the model goes through 10 images 15 times over 10 epochs, resulting in 1500 steps. The speaker mentions the estimated training time, which depends on the GPU performance, using an RTX 4070 Ti as an example. Post-training evaluation includes viewing preview images to assess the training quality. The importance of monitoring GPU and memory usage during training is also highlighted, especially for optimizing batch size and CUDA usage. The paragraph ends with advice on how to reload the training environment and generate the final outputs for evaluation.
📊 Final Results and Project Files
This concluding section summarizes the completion of the training process, emphasizing that the final results, known as 'Lora' files, can be found in the project folder. The speaker reflects on the challenges encountered during the process, particularly with version-specific issues and technical barriers during setup. Despite these obstacles, the speaker encourages others to experiment with training their own models, reiterating that the process becomes easier once initial success is achieved. The video concludes with a request for viewers to subscribe and like the channel if they found the tutorial helpful.
Mindmap
Keywords
💡LoRA（ローラ）
💡Stable Diffusion
💡ビデオメモリー
💡学習用環境
💡キャプション
💡Xフォーマーズ
💡トーチ（Torch）
💡仮想環境
💡バッチサイズ
💡エポック
Highlights
追加学習にはビデオメモリ8GB以上、メインメモリ32GB推奨。
メモリスワップ機能を使えばメモリが少なくても学習可能だが、速度が遅くなる。
パスにスペースが含まれるとエラーが発生する場合がある。
インストールドットパイを修正し、エラー回避する方法が紹介されている。
SD-webuiトレインツールを用いた簡単な学習環境構築の方法。
学習用の画像は10枚以上推奨、512×512ドットに自動変換される。
キャラクターを学習させる際は、全身、顔のアップ、横、後ろ姿など様々なポーズを用意する。
クロップ方法や自動キャプション生成機能を使って学習画像を準備。
エポックやバッチサイズなど、学習条件の設定方法を詳しく説明。
最初の学習体験は簡単に成功させることが目標。
エポック数やステップ数の計算方法も丁寧に解説。
学習の途中結果を保存するための設定についても説明。
学習完了後にプレビュー画像を生成し、学習結果を評価する。
学習の評価はエポック数やXYZプロットで確認可能。
学習画像やキャプションの工夫が学習の質を大きく左右する。