画像生成AIの情報を纏めるWikiです。





概要

DreamBoothと同様に、学習内容をモデルデータに埋め込む
設定が簡単で高性能、あと処理速度がわりと速いのが特徴

公式 https://github.com/devilismyfriend/StableTuner

導入方法

conda無し版(非公式)

  • https://github.com/aka7774/elemental_code/blob/mai...
  • インストールしたいフォルダで実行する(中に自動的にStableTunerフォルダを作る)
  • うまくいかんかったら何回か実行するとそのうちうまくいくかも
  • 起動はstart.batから
  • pythonとgitにPATH通ってない人は要編集

conda環境での構築(公式手順)

conda(Anaconda/Miniconda)環境のインストール
ここではminicondaを例に説明

Conda 公式サイトの Miniconda のページからインストーラーをダウンロード
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html より
Windows Miniconda3 Windows 64-bit をダウンロードし、インストール
StableTuner のインストール
git clone https://github.com/devilismyfriend/StableTuner
StableTuner 初期設定
condaのインストール時にインストールpathを変更した場合


インストールバッチを実行
install_stabletuner.bat
StableTuner の実行
実行ファイルを起動
StableTuner.cmd

StableTuner の設定

基本はデフォルト値で良い

General Settings タブ

Input Model / HuggingFace Repo学習元となるモデルファイルのpathを入力
ファイル選択時にSD2形式か問われるので「はい」か「いいえ」を選択
VAE model path / HuggingFace Repo空欄でも良い
Output Path作成したモデルの出力path
Comvert to CKPT after trainingトレーニング後にモデルをckptに変換する
Cloud Training ExportONにすると下の Start Training! ボタンが Export for Cloud! に変わる
クラウドで学習してる場合に使用出来る?(未確認)

Trainer Setting タブ

Train Batch Size大きくすると一度に学習する枚数が増えるが、必要以上に大きくすると物凄く処理に時間が掛かる
RTX 3090 ならデフォルトの24で動くが多少下げた方がいいかも
VRAMが少ない場合は1や2まで下げる事
Train Epochs学習回数を何セット廻すか
基本はデフォルトの100で良い
学習データにも寄るが300も廻すと過学習になる
Train Text EncoderOFFにすると精度は下がるが処理速度があがる

Dataset Setting タブ

基本はデフォルトのままでOK

Sampling Settings タブ

Save and sample Every N Epochs学習結果のデータを何Epoch毎に出力するか
Train Epochsを増やしてる場合などは、適度に調整

Data タブ

学習元データの設定
Add Conceptボタンから作成し、クリックで設定
Dataset Token/Name学習セットの名前
Data Path学習用画像のあるディレクトリを指定する
Class Name正則化Classの名前
Class Path正則化画像のあるディレクトリを指定する
設定したらsaveで保存する

学習の開始

Start Training! ボタンで学習開始

その他項目

Model Playground タブ

作成したデータの確認やckptへの変換が出来る

Toolbox タブ

作成データをckptやSafetensorsに変換する場合に使用

このページへのコメント

custom-conda-path.txtではなく
custom_conda_path.txtっぽい?(ハイフンでなくアンダーバー)

0
Posted by 名無し(ID:JTDZIcm7pg) 2023年04月05日(水) 11:56:44 返信

3070 8GB
では DBは無理だった・・・
1でもメモリ不足言われる・・・

0
Posted by 名無し(ID:F5ilNtBGVQ) 2023年02月04日(土) 09:48:21 返信

2023/1/24のアップデートは不具合があったみたいで学習を実行すると必ずエラーになってましたが、
今日のアップデートにより同じ条件で学習の実行を行ってもエラーは発生しなくなってました。

1
Posted by 名無し(ID:8tJlG8wTIg) 2023年01月25日(水) 11:54:28 返信

この学習方法の場合、重要なのは
画像に紐付けたキャプションとファイルネームの扱い。

デフォルト設定だと、
どちらにも紐付けるような設定になってる。

特に学習元のキャプションは重要で、
これが無い状態で学習させると
全然「動かない」モデルになる。

また学習自体は、モデル全体に及んでるのがわかる。

例えば女性のキャラを覚えさせて、
その後、男性(man)のプロンプトを入力してみたら、
男性の方も同じ画風で描かれる。
またkatanaのプロンプトを入力したら
その女性キャラ風の和風少女が出てきた。

DBと違って出てくる絵の破綻率は少なく
扱いやすい学習方法だとは思った。

それと正則化画像は、透過画像で十分OK。
モデルから生成のも試したけど、
DB程、正則化画像にこだわる必要は無い。

1
Posted by 名無し(ID:sfrkRBi+dw) 2023年01月19日(木) 16:42:58 返信数(1) 返信

>DB程、正則化画像にこだわる必要は無い。

こう書いたけどデフォルト設定じゃ無く、
「Dataset Settings」の「Add Class Image to Dataset」の
チェックをONにすると、正則化画像を使う様になる模様。

ただこの場合、時間がかかる。
学習52枚、正則化画像の350枚の設定で
4万ステップ以上になり、3060使用で、10時間くらいかかった。

そして、この場合あんまり溶け込まない。
結果、正則化画像に強く寄った絵が出てきた。

なので「Add Class Image to Dataset」チェックは
入れない方が良いと思われる。

2
Posted by 名無し(ID:sfrkRBi+dw) 2023年02月07日(火) 20:50:15

Instance PromptとClass Promptの設定が見当たらないけど無い仕様かな
DataタブのDataset TokenとClass Nameにそれぞれ入れてみたけどt2iで特徴呼び出せないから違う模様

0
Posted by 名無し(ID:okhXpJNNDQ) 2023年01月19日(木) 03:29:19 返信

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