【Stable Diffusion】Loraを最速で作成する方法を0から解説
TLDRこの動画では、Stable DiffusionでLora（ローラ）を最速で作成する方法を0から解説しています。まず、最低でも10枚の画像を準備し、背景を削除する方法を説明します。次に、キャプションを整理するためのツールや、画像フォルダの設定手順を紹介。最後に、モデルの選択やトレーニングの進め方を解説し、ローラを実際に作成します。高精度な結果を得るためには多くの画像を用意することが推奨されています。
Takeaways
- 😀 AIツールに興味がある方や使い方を知りたい方は、チャンネル登録をおすすめします。
- 💡 Stable DiffusionでLora（ローラ）を最速で作る方法を解説しています。
- 📷 Loraを作成するために、まず10枚以上の画像を集めることを推奨します。
- ✂️ 背景を削除するためには、CapCutを使用すると素早く処理できます。
- 📝 画像のキャプション整理には、TagEditorを使うのが簡単です。
- 🖼️ キャプション整理後、画像フォルダを指定してトリガーワードを設定します。
- ⚙️ Stable DiffusionのWebUIを使用し、Loraをトレーニングします。
- 🚀 より高速なWEBUI4Gを使用すると作業が効率的になります。
- 📂 トレーニング後、Loraは指定フォルダに保存され、すぐに使用できます。
- 🔧 より多くの画像を用意することで、より高精度なLoraを作成できます。
Q & A
Stable DiffusionでLoraを作成するために最初に必要なステップは何ですか？
-Loraを作成するためには、まず画像を準備する必要があります。最低でも10枚の画像を集めることが推奨されており、テスト目的の場合でも5枚程度の画像が必要です。
画像の背景を削除する理由は何ですか？
-画像の背景を削除することで、後でキャプションを整理する際に作業時間を短縮できるためです。背景を削除しておくと、キャラクターや対象物に集中してキャプション作業を進めやすくなります。
画像の背景を削除する際に推奨されるツールは何ですか？
-背景削除にはCapCutが推奨されます。Stable Diffusionでも背景を削除できますが、CapCutの方が効率的で素早く処理が行えます。
画像サイズを変更する推奨サイズはどれくらいですか？
-通常、画像サイズは600pxに変更するのが一般的ですが、画像によってはこのサイズに合わせて変更することが推奨されます。
キャプションを整理する際に使用されるツールは何ですか？
-キャプションを整理するには、タグエディターが最も簡単な方法とされています。動画内ではインストール方法も紹介されています。
タグエディターで不要なキャプションを削除する方法は？
-タグエディターでキャプションが表示されたら、不要なキャプションをチェックし、選択したら「リーブセレクトタグ」ボタンを押して整理します。
Stable DiffusionでLoraを作成する際に使用するモデルは何ですか？
-アニメ対応のモデルを選択して使用します。具体的には、今回の動画ではアニメに適したモデルが推奨されています。
Loraを作成する際に重要な要素は何ですか？
-Loraを作成する際には、トリガーワード（例: 光）を設定することが重要です。これにより、生成される画像に対応したキーワードを定義することができます。
作成したLoraを検証する方法は？
-Loraが作成されたら、トリガーワードを使用して画像を生成し、Loraが正常に機能しているか確認します。
より精度の高いLoraを作成するための推奨事項は？
-高精度なLoraを作成するためには、準備する画像の枚数を増やすことが推奨されます。最低でも10枚以上の画像を集めることで、より精度の高い結果が得られます。
Outlines
🤖 Introduction to AI Tool Reviews
The video host introduces themselves and the purpose of the channel, which focuses on reviewing AI tools that are being released at a fast pace. The aim is to help viewers keep up with the latest AI developments by showcasing interesting and useful tools. As AI becomes a staple in daily life, the host encourages viewers to subscribe to stay informed about these tools. The current episode will demonstrate the fastest method for creating a 'LoRA' model using Stable Diffusion, starting from scratch.
🖼️ Preparing Images for LoRA Creation
The host explains the initial steps in preparing images for creating a LoRA model. They suggest gathering at least 10 images for better quality, although only five will be used for the demonstration. The background of the images should be removed to make later steps easier. For background removal, the host recommends using CapCut, as it’s quicker than using Stable Diffusion. The video details resizing images to 600px and the use of CapCut’s auto-background removal feature, which can quickly erase the background and export the images in PNG format.
📝 Adding Captions to Images Using Tag Editor
In this section, the host moves on to organizing image captions. They recommend using a tool called 'Tag Editor' to streamline the captioning process. The installation steps are provided, and viewers are guided through editing the required files and generating captions for the images. Unnecessary tags are manually deleted to ensure relevant information is captured. The host uses keywords like 'light' for this demo, applying them to all images to improve LoRA training later.
🛠️ Setting Up and Training the LoRA Model
The focus shifts to setting up the training environment for LoRA in Stable Diffusion. The host advises using 'WEBUI 4G' instead of the traditional Automatic1111 interface for faster performance. After installing the necessary extensions and importing the prepared images, the video demonstrates configuring the model for training, including setting trigger words like 'light' and adjusting the image size. The host emphasizes keeping the process simple for the demo, but offers tips for higher image quality, such as using larger datasets and adjusting image sizes.
⚙️ Final LoRA Training and Output Review
The host initiates the LoRA training process, providing tips on troubleshooting common errors that may arise. After training, the generated images are checked, and while some issues with the output are noted due to the smaller dataset, the overall results are deemed acceptable. The importance of using a larger image set (at least 10) for better accuracy is reiterated. The host encourages viewers to experiment with LoRA creation and improve their skills in image generation, closing the video by thanking viewers and inviting them to like and subscribe for future AI tool tutorials.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡ローラ（Lora）
💡画像の準備
💡背景削除
💡キャプションの整理
💡タグエディター
💡WEB UI
💡エクステンションのインストール
💡トレーニング
💡トリガーワード
Highlights
毎日AIツールの紹介を行っているチャンネル。
AIツールを使いこなしたい人向けに、役立つ情報を提供。
Stable DiffusionでLoRAを最速で作成する方法を解説。
LoRA作成には最低でも10枚以上の画像を準備するのがおすすめ。
画像の背景を削除すると、キャプション整理が簡単になる。
背景削除にはCapCutを使うと効率的。
画像のサイズは600に変更して処理を行う。
キャプションの整理にTag Editorを使用。
不要なキャプションはTag Editorで簡単に削除可能。
Tag Editorで画像に対するキーワードを追加して整理。
WEB UI 4Gを使用してLoRAをトレーニングする。
トレーニング前に画像のパスを指定し、トリガーワードを設定。
精度の高いLoRAを作成するには、できるだけ多くの画像を準備。
動画でエラーが発生した場合は手順を見直すこと。
LoRA作成後は、生成された画像を確認してトリガーワードで検索可能。