【挑戦してみよう】コピー機LoRA作成【Stable diffusion】
TLDRビデオスクリプトは、特殊な方法であるコピー機LoRA法を使ってLoRAを作成するプロセスを説明しています。Pythonとgitのインストール前提で、新しいフォルダを作成し、コマンドプロンプトからレポジトリをクローンして、セットアップバッチファイルを実行します。デノイズストレングスを調整しながら、真っ白なキャンバスから線画を生成し、カラーを付けて学習素材として使用します。そして、学習させたモデルをマージして、最終的にコピー機LoRAとして機能するLoRAを作成します。
Takeaways
- 🖨️ コピー機LoRAの作成方法を解説する動画です。
- 🌟 特殊な方法でLoRAを作成し、荒野SSのバージョン状況を確認することを目的としています。
- 📋 Pythonとgitがインストールされていることが前提で、ステップバイステップの説明が行われます。
- 🔧 インストールと設定のプロセスを詳細に説明し、コマンドプロンプトからの操作に焦点を当てています。
- 🎨 彩色画像とその線画を作成し、LoRAがどのように機能するかを理解するための手順を提供します。
- 👾 化学的就労ら（Stable Diffusion）を使用して、完全な線画を抽出し、カラーを付けた画像を作成します。
- 🔄 LoRAの作成プロセスで、学習素材として使用されたモデルとマージされたモデルを使用します。
- 📈 学習率、エポック数、繰り返し回数などのパラメーター設定について説明します。
- 🖼️ 学習が完了したLoRAを使用して、シード値を変えても同じ画像が生成されるかどうかを確認します。
- 🌐 オンラインのStable Diffusion WEBUIを使用して、LoRAをテストし、結果を示します。
- 🔧 問題が発生した場合のトラブルシューティング方法や、改善の方法についても触れています。
Q & A
コピー機LoRA作成とは何かを説明してください。
-コピー機LoRA作成は、特殊な方法でローラ（LoRA）を作り出すプロセスです。この方法では、情報の様々な調整系のローラを作成し、新しい画像を生成することを目指しています。具体的には、白黒の線画を用いてローラを作成し、その線画にカラーを付けた画像を生成することを目指しています。
LoRAの作成に必要な環境設定は何ですか？
-LoRAの作成には、Pythonとgitがインストールされていることが前提です。また、新しいフォルダを作成し、コマンドプロンプトから特定のコマンドを入力して環境をセットアップする必要があります。
学習素材として使用する画像はどのように作成しますか？
-学習素材として使用する画像は、カラー画像とその線画を用意する必要があります。カラー画像は通常のプロンプト入力で生成され、その線画はテキスト2イメージのプロンプトを使用して生成されます。この二つの画像を組み合わせて、最終的に学習に使用する画像を作成します。
LoRAのマージはどのように行われますか？
-LoRAのマージには、Super Mergeという拡張機能を使用する方法と、荒野SSのGUIを使用する方法があります。Super Mergeが便利ですが、拡張機能のインストールが必要であり、Stable Diffusion WEBUIのバージョン1.5以降が必要です。GUIを使用する方法では、エニーローラのチェックポイントとコピー機LoRAをマージし、新しいモデルを作成します。
LoRAの学習時に設定するパラメーターにはどのようなものがありますか？
-LoRAの学習時に設定するパラメーターには、LoRAタイプ、トレインバッチサイズ、繰り返し回数、エポック数、セーブエブリエポックス、キャプションエクステンション、ミックスドプレシジョン、ネットワークランクとネットワークαなどがあります。これらのパラメーターは、学習の質や効率に影響するため、適切に設定する必要があります。
学習が完了したLoRAを使用して生成された画像はどのようになりますか？
-学習が完了したLoRAを使用して生成された画像は、元の学習素材の画像と非常によく似た画像になります。シード値を変えても同じ画像が生成され、この特性から「コピー機」LoRAと呼ばれています。ただし、完全に同じ画像にはならず、微妙なバリエーションが見られる場合があります。
LoRAの強度を変化させた画像生成はどのように行われますか？
-LoRAの強度を変化させた画像生成では、プロンプトにLoRAの強度を指定して画像を生成します。強度が低いとカラーが薄くなり、強度が高いと白黒の線画が明確になります。この方法により、LoRAの効果を調整して異なる风格的な画像を生成することができます。
エモスマイルとルックダウンというLoRAは何ですか？
-エモスマイルとルックダウンは、スワナさんが作成したLoRAです。エモスマイルは表情を表現するLoRAで、ルックダウンは人物の目を下向きにするためのLoRAです。これらのLoRAを使用することで、画像の表情やポーズを細かく調整することができます。
LoRAを作成する際に、何回の学習が必要か？
-LoRAを作成する際には、通常のローラ学習に加えて、2つのコピー機LoRAから差分を学習する方法、または猫などの他の要素を組み合わせる方法があります。学習回数は、LoRAの目的や品質によって異なり、複数の学習を繰り返すことでより良い結果を得ることができます。
LoRAの効果を強化するためにどのようなプロンプトを使用できますか？
-LoRAの効果を強化するためには、プロンプトに「ホワイトバックグラウンド」と「セレクトカラーホワイト」などのコマンドを追加することで効果を強めることができます。これにより、LoRAの効果がより明確に現れ、画像の品質が向上します。
LoRAの作成と学習にかかる時間はどのくらいですか？
-LoRAの作成と学習にかかる時間は、使用するモデルやコンピュータの性能、設定するパラメーターなどによって異なります。一般的な場合、数十分から数時間程度かかることがあります。特に、学習画像の枚数を増やすことで学習効率が向上し、より高品質なLoRAを得ることができます。
Outlines
📝 Introduction to Copy Machine Laura Creation
The video begins with an introduction to the process of creating a special type of model called Copy Machine Laura, using a method known as the Laura law. The host, Alice from Wonderland, intends to create a Laura using various adjustment models, referencing a note by a user named 'sudden sway'. The video will demonstrate the creation of a Laura for the first time in a while, with a focus on the current version of the wild SS (Stable Diffusion) and potential issues arising from version updates. The host assumes that Python and git are already installed and proceeds with the tutorial, guiding the audience through the installation of a new instance of wild SS and the setup process, including launching a batch file to initiate the setup menu. The audience is walked through selecting options in the setup menu, such as choosing the installation path and GPU settings, to eventually reach the creation of a monochrome line drawing Laura for practice purposes.
🎨 Creating Monochrome and Colored Images for Training
The host discusses the process of creating images for training the Copy Machine Laura, starting with generating a color image and then creating a corresponding line drawing. Various methods are explored, including using text-to-image prompts for monochromatic or sketch-style images. The host notes that these methods often result in images with unwanted color fills, making it difficult to achieve a pure line drawing. Instead, the host opts to use an image-to-image method, starting with a blank canvas and applying denoising strength to create a clean line drawing. The process involves adjusting the denoising strength to achieve a clear line drawing and then adding color to the line drawing using a control net. The host emphasizes the importance of using a consistent background and color scheme for easier differentiation during the training process.
🔧 Setting Up the Training Environment and Parameters
The host moves on to setting up the training environment using the wild SS GUI, selecting the appropriate checkpoint and folder management for the training images. The process involves choosing the 'Eny Laura' checkpoint, which was used to generate the images for training, and organizing the input and output folders. The host also discusses the naming convention for the training folders and outlines the parameters for the training process, including the selection of standard Laura type, batch size, and step count. The host provides a detailed explanation of the various settings, such as save every epoch, learning rate, and network rank and alpha, to optimize the training process for creating the Copy Machine Laura.
🚀 Training the Copy Machine Laura and Testing Its Effectiveness
After setting up the training parameters, the host initiates the training process and explains the expected outcome of creating a Copy Machine Laura. The host demonstrates the training process in the wild SS GUI, highlighting the command prompt activity and the creation of a 'LINE tests 1 SafeTensors' file upon completion. The host then proceeds to test the effectiveness of the trained Laura by generating images using the newly created model. The host checks for consistency in the generated images, confirming that the Copy Machine Laura functions as intended by producing identical images regardless of seed value changes. The host also discusses the potential need for further adjustments to the training process to improve the quality of the Copy Machine Laura.
🌟 Enhancing the Copy Machine Laura with Additional Training
The host decides to enhance the Copy Machine Laura by increasing the number of training images and adjusting the training settings. The host generates more images for training, using a larger image size and a different model for better learning efficiency. The host then reiterates the training process, emphasizing the importance of folder management and the use of a consistent naming convention for the training folders. The host also discusses the potential for using different methods, such as learning from two Copy Machine Lauras or combining them with other models, to achieve a perfect Laura. The host shares the results of the enhanced training, showcasing the ability to generate high-quality line drawings from the improved Copy Machine Laura.
🎉 Conclusion and Future Plans for Copy Machine Laura Development
The host concludes the video by summarizing the process of creating and enhancing the Copy Machine Laura, expressing satisfaction with the results achieved. The host also shares plans for future development, including the establishment of committees for image generation, Laura learning, and animation to further improve the quality of the content. The host encourages viewers to subscribe to the channel and look forward to future videos, ending the video with a thank you message and a sign-off.
Mindmap
Keywords
💡コピー機LoRA
💡Stable diffusion
💡インストール
💡Python
💡git
💡CD
💡デノイジングストレングス
💡学習
💡モデル
💡パラメーター
💡WEBUI
Highlights
特殊方法を使用したコピー機LoRA作成の紹介。
LoRA作成のさまざまな調整のために突きすわなさんの記事を参考にしています。
アップデート問題を避けるために異なるバージョンの荒野SSをインストールします。
セットアップの前提としてPythonとGitのインストールが完了しています。
新しいフォルダの作成とセットアップのためのコマンドプロンプトの開始方法。
初期セットアップのためのコマンドプロンプトからバッチファイルを実行します。
コマンドプロンプトを使用してインストールオプションを選択します。
GPUシリーズに基づいた最適なパフォーマンスのためのシステム互換性と設定の言及。
既存のカラー画像を使用して白黒の線画LoRAを作成する初期ステップ。
完璧な線画を生成するためのイメージ・トゥー・イメージ翻訳の詳細な説明。
高品質の線画を達成するための色の削除における課題と解決策。
新しく作成されたLoRAを学習モデルと統合して学習効率を向上させる。
カスタム画像と設定を使用したGUIでのトレーニングプロセスの説明。
結果に基づいてトレーニング体制の潜在的な改善と調整についての議論。
LoRAモデルをマージし、異なるシードから一貫した画像を生成する結論のステップ。