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追加学習を行うためのpythonスクリプト集合。
venvで切り分けてあるので安心。
これで指定できる追加学習法はfine tuning、DreamBooth、LoRA、Textual Inversionの四つ。他がやりたいならLyCORISを拡張機能的に導入する。
GitHub - KohakuBlueleaf/LyCORIS: Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion.
それぞれがどういうものなのかのザックリ解説はここで。
ファインチューニングだけないが、まああれ別のモデル作るための機能だし。
【AIイラスト】8つの追加学習の方法と違い紹介【キャラ似せ/人工知能】 | しぐにゃもブログ
Howtoはこれ。
sd-scripts/train_README-ja.md at main · kohya-ss/sd-scripts · GitHub
Fine-tuning
新しくモデル作る人向け機能。
DreamBooth
VRAM24GBくらい、メモリ20GBくらい使ってゴリゴリ学習する。
画像8枚もあれば精度高く学習できるので、マシンが許すならおすすめ。
Colabも検討。
正規化画像不要！たった数枚の画像でDreamBoothのキャラ学習。ローカル(Windows)で実行する方法 | 経済的生活日誌
LoRA
いつもの。実はLow-Rankの略語。
民生化されすぎてwebuiで動かせる拡張機能が出たので、それを使ってしまうのもいいかも。
【保存版】Kohya版LoRAインストール＆設定、WebUIでの使用法まで解説 キャラ学習手順備忘録 | 経済的生活日誌
LoRAを使った学習のやり方まとめ！好きな絵柄・キャラクターのイラストを生成しよう【Stable Diffusion】 | くろくまそふと