新しいLoRA学習のための拡張機能TrainTrainの紹介
TLDRこの動画は、ハミカ氏が開発したStable DiffusionのWebUI拡張機能「トレイントレイン」を紹介しています。この拡張機能を使うと、Stable Diffusion上でLoRA（低リソース適応）を簡単に学習させることが可能です。動画ではインストール手順から、具体的な使用方法、LoRAのトレーニング手順までを詳しく説明しています。また、いくつかの便利なツールやコツについても触れ、学習の効率を向上させるためのポイントが紹介されています。視聴者に役立つ内容を分かりやすく提供するため、動画の締めくくりにはチャンネル登録の促しがあります。
Takeaways
- 🎉 本日は新しい拡張機能『トレイントレイン』を紹介します。これは、Stable Diffusion WEBUI上でLoRAトレーニングができる素晴らしいツールです。
- 🔧 インストール手順は他のSDWEBUI拡張機能と同様で、簡単にインストール可能です。
- 📂 『トレイントレイン』の主な機能は3つあり、通常のLoRA学習、簡易版のReLo（プロンプトのみで学習可能）、そしてディファレンス（部分的な要素のLoRA学習）です。
- 📊 ネットワーク設定では、ディメンジョン（ネットワークランク）やネットワークアルファの値を調整することで、学習の範囲や強さを決められます。
- 🖼️ 学習データには、画像とそのキャプションが必要です。背景を白にすると、キャプション整理が楽になります。
- 📝 タグ編集機能を使って、画像から不要なタグを削除し、学習対象に集中させることができます。
- 🚀 LoRAトレーニングは設定後に簡単に開始できます。エポック数やバッチサイズも調整可能です。
- ⚙️ 学習が完了したら、LoRAモデルをテキスト2イメージで使用して、画像生成が可能です。
- 📈 『トレイントレイン』は、既存のLoRAモデルの生成よりもはるかに簡単に使える点が特徴です。
- 👍 チャンネル登録といいねを推奨しています。今後も関連する動画を投稿予定です。
Q & A
TrainTrainとは何ですか？
-TrainTrainは、Stable DiffusionのWebUI (AUTOMATIC1111) 上でLoRA（Low-Rank Adaptation）モデルのトレーニングができる拡張機能です。
TrainTrainのインストール方法はどのような手順ですか？
-インストール方法は通常の拡張機能と同様で、GitHubのコードをコピーし、WebUIのExtensionsタブから 'Install from URL' を選んでインストールします。
TrainTrainでできる主な機能は何ですか？
-主な機能は、LoRAの作成、プロンプトだけでLoRA学習ができる 'Aleco' の作成、2つの画像を比較して特定の違いを学習する 'Difference' 機能です。
LoRAの学習設定にはどのようなポイントがありますか？
-ネットワークランクやネットワークアルファなどの設定があり、ランクが高いとより多くの情報を学習し、アルファが高いと学習が強くなります。学習するデータセットやフォルダーのパス、トレーニングイテレーション数も設定する必要があります。
画像データを準備する際の注意点は？
-画像は正方形にし、背景を白にすることでキャプションの整理がしやすくなります。また、タグエディタを使って、画像ごとにキャプションを編集できます。
学習するLoRAの効果を確認するにはどうすればいいですか？
-学習後、テキスト2イメージタブで作成したLoRAを選択し、トリガーワードを使って画像を生成して確認します。
トレーニングイテレーションとは何ですか？
-トレーニングイテレーションは、LoRA学習におけるステップ数のようなもので、どのくらいの回数学習するかを調整するための設定です。
TrainTrainでのLoRA学習の利点は何ですか？
-TrainTrainではStable Diffusion WebUI上でLoRAのトレーニングが完結し、全ての作業が一つのインターフェースで行えるため、効率的で便利です。
TrainTrainの 'Difference' 機能とは何ですか？
-'Difference' 機能は、2つの異なる画像の違いを学習し、その違いを再現するLoRAを作成する機能です。例えば、目を閉じるLoRAなどを作成できます。
学習するモデルはどのように選べばいいですか？
-アニメ系のLoRAを作成したい場合は 'Erola' チェックポイントが推奨され、実写系の場合はそれに適したモデルを選ぶとよいです。VAEも選択する必要があります。
Outlines
🔧 Introduction to SDWEBUI Train Train Extension
The presenter introduces a significant new feature, the SDWEBUI Train Train extension created by Hamika. This extension allows users to perform model training directly within the Stable Diffusion WebUI interface (AUTOMATIC1111). The feature is still under development, but the presenter shares insights from their hands-on experience. The video will focus on the installation process and key functionalities. The presenter humorously advises viewers to search for 'Lora Train Train' rather than 'Train Train' to avoid getting results related to a song by The Blue Hearts.
🛠️ Installing and Setting Up Train Train Extension
The presenter walks through the steps to install the Train Train extension. First, users copy the extension's code and install it via the WebUI’s Extensions tab by selecting 'Install from URL'. After installation, users need to restart the interface by checking for updates in the 'Installed' tab. The Train Train tab will then appear, enabling users to start training models. The extension supports three key functions: creating LoRAs, creating a simplified version of a LoRA called a Reco, and creating difference LoRAs for specific image manipulations.
📁 Preparing Data for LoRA Training
This section focuses on preparing images and captions for training. The presenter explains the process of creating and organizing training data, including using Photoshop to remove image backgrounds, ensuring they are white to simplify captioning. The images are captioned using the Data Set Tag Editor Standalone tool, which can be installed via a provided link. The presenter provides a walkthrough on cloning repositories via Git and launching the editor to tag images efficiently. These steps ensure the images are ready for LoRA training.
🔄 Setting LoRA Training Parameters
The presenter describes how to configure LoRA training by setting parameters such as the network rank (which determines the depth of learning), the image size, and the training iterations. They explain how these settings affect learning time and memory usage. The presenter also discusses choosing appropriate learning rates and the number of training steps (iterations), recommending starting with values like 1000 for reasonable learning times. The presenter uses an example of training a character from Genshin Impact (Freena) to demonstrate how the parameters influence the final output.
Mindmap
Keywords
💡LoRA
💡TrainTrain
💡Stable Diffusion
💡SD WebUI
💡エクステンションズタブ
💡レコ
💡キャプション
💡ネットワークランク
💡トレインイテレーションズ
💡フリーな
Highlights
ハミカさんが作った新しい拡張機能、SDWEBUIトレイントレインを紹介。
この拡張機能でStable DiffusionのUI上でLoRAトレーニングが可能に。
トレイントレインは今後もどんどん発展していく見込み。
インストール方法は他の拡張機能と同じ手順。
Googleで『トレイントレイン』を検索するとザ・ブルーハーツの曲が出てくるので注意。
この拡張機能でできる3つのこと：LoRA作成、アレコ作成、ディファレンス作成。
LoRA学習では、ネットワークランクやネットワークアルファの調整が可能。
画像とキャプションの準備方法の詳細説明。
データセットタグエディターでタグの整理が簡単にできる。
キャプションをまとめて編集し、学習不要なタグを削除可能。
トレイントレインでのトレインイテレーションとバッチサイズの設定について説明。
メモリの節約のため、学習率やバッチサイズの調整が可能。
LoRAトリガーワードや画像サイズの設定も簡単。
トレーニング完了後、生成されたLoRAを使用して画像生成が可能。
生成された画像のクオリティは非常に高く、LoRA学習が簡単に行える。