【挑戦してみよう】コピー機LoRA作成【Stable diffusion】
TLDR動画では、特殊な方法であるコピー機LoRAを使って、完全な白黒線画を生成するローラを作成する方法が紹介されています。PythonとGitのインストールが前提となり、荒野SSの新しいインストールとセットアッププロセスが詳細に説明されています。LoRAの作成には、まず学習素材となる画像を作成し、その画像を元に化学就労らと学習に使ったモデルをマージさせることが重要です。そして、最終的に作られたコピー機ローラを使って、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。
Takeaways
- 🖨️ コピー機LoRAの作成方法を解説しています。
- 🌟 特殊な方法でローラを作成し、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。
- 🔧 環境構築にPythonとgitが必要であることが前提となっています。
- 💽 新しいフォルダを作成し、コマンドプロンプトからクローン開始する手順が説明されています。
- 🔄 インストールとセットアップのプロセスが詳しく説明されています。
- ❓ いくつかの質問に答えながらインストールプロセスを進めます。
- 🎨 彩色画像とその線画を作成し、コピー機ローラを作成する手順が紹介されています。
- 👾 化学臭いローラと学習モデルをマージさせる方法が解説されています。
- 📷 学習に使用する画像は、真っ白な背景で人物だけを抽出するように工夫されています。
- 🔄 学習プロセス繰り返し回数やエポック数などのパラメーター設定が詳細に設定されています。
- 🖼️ ローラが作成できたかどうかを確認するために、生成された画像を比較する手順が提示されています。
- 🚀 最後に、完成したコピー機ローラを使用して、新しい画像を生成する方法が紹介されています。
Q & A
コピー機LoRA作成とは何ですか？
-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、情報を様々な調整系のローラを作成し、同じ画像を生成するように学習させられたモデル、いわゆる「化学就労ら」を作り出します。
LoRAはどのように学習原料となる画像を作成するのですか？
-LoRAの学習原料となる画像は、カラー画像とその線画を用意することで作成されます。まずカラー画像を生成し、その後同じ絵の線画を用意します。このプロセスは、完全に白い背景で人物だけを抽出する「テキスト2イメージ」のプロンプトを使って行われます。
デノイズストレングスはどのようにLoRAの学習に影響を与えるのですか？
-デノイズストレングスは、学習原料となる線画の品質に影響を与えます。ストレングスを調整することで、より清晰な線画を生成することができます。例えば、デノイズストレングスを0.65に設定すると、よりクリーンな線画が得られます。
学習用に生成した画像はどのようにLoRAに適用されるのですか？
-学習用に生成した画像は、LoRAのトレーニングデータとして使われます。このデータを使って、LoRAはチェックポイントとの差分を学習し、最終的に同じ画像を生成するように調整されます。
LoRAのトレーニング中にパラメーターはどのように設定されるのですか？
-LoRAのトレーニング中に、パラメーターは繰り返し回数、エポック数、ステップ数、保存エブリエポック数、キャプションエクステンション、GPU設定などによって調整されます。これらのパラメーターは、学習の質と効率に直接影響します。
LoRAの学習が完了したら、どのようにしてその効果を確認するのですか？
-LoRAの学習が完了したら、stable diffusion WEBUIのモデルズフォルダの中のLoRAフォルダーに生成されたLoRAファイルを入れて、その効果を確認します。そして、異なるシード値を用いて画像を生成し、生成された画像が元の画像と比較して確認します。
LoRAの効果をさらに良くなるためにはどのような方法があるのですか？
-LoRAの効果を良くなるためには、学習画像の枚数を増やすことで効果が安定する可能性があります。また、学習原料として使われる画像の品質を向上させることも重要です。
LoRAを作成する際に、他のLoRAとマージすることはできますか？
-はい、LoRAを作成する際には、他のLoRAとマージすることができます。これにより、複数のLoRAの効果を組み合わせて、より豊かな表現力を得ることができます。
LoRAの種類として他に知られているものは何ですか？
-LoRAの種類には、「コピー機ローラ」や「ルックダウン」、「エモスマイル」などがあります。これらのLoRAは、異なる表現やスタイルを画像に適用することができるため、多様な創作に活用されます。
LoRAを使った創作において、何が最も重要なのですか？
-LoRAを使った創作において、最も重要なのは、学習原料となる画像の品質と、LoRAの設定パラメーターです。これらの要素が適切に管理されると、より高品質な画像を生み出すことができます。
Outlines
🖨️ Introduction to Creating a Copy Machine Roller
Alice from Eyes in Wonderland introduces the process of creating a copy machine roller using a specialized method mentioned by Tsukisuwa in a note. The setup includes installing a new instance of Kouya SS on a separate system to avoid any issues with the updated version. The installation assumes Python and Git are already present, and the video will demonstrate the commands needed, starting with cloning from a command prompt.
🎨 Generating Line Art Images for Roller Training
The video explains generating a perfect line art image using image-to-image techniques, avoiding common pitfalls like unwanted shading or background elements present in text-to-image processes. A purely white background and clear line art are necessary for effective training, with adjustments made to denoise strength to achieve the desired quality of line art for further processing.
🛠️ Setting Up and Training the Copy Machine Roller
Alice sets up the training environment in Kouya GUI, selecting the 'Enny Roller' checkpoint for learning. She describes the folder structure for input and output, the choice of parameters, and initiates training with specific settings tailored for creating a roller that reproduces images without variations. Despite initial trials showing variability, adjustments are made to achieve more consistent results.
🔄 Merging Rollers and Further Training
Alice demonstrates merging the newly created roller with the 'Enny Roller' checkpoint using Kouya GUI, avoiding the need for the SuperMerge extension. After creating the merged model, it's tested by generating images without input variations, leading to consistent outputs. The process concludes with retraining the roller using just line art images, aiming to refine the model’s output.
👩🎨 Advanced Roller Techniques and Applications
Exploring further capabilities of the roller, Alice adjusts the roller’s strength to experiment with generating line art from a full-body image of a woman. Adjustments are made to optimize the color intensity and background details. Despite some challenges, the results show significant progress towards achieving perfect line art, with plans to increase training image quantity and size for better stability.
📺 Conclusion and Invitation for Viewer Engagement
The video concludes with an invitation to subscribe and like the channel. Alice appreciates the viewers for watching until the end and teases the next video, hinting at future content and continuous improvements in their roller creation techniques.
Mindmap
Keywords
💡コピー機LoRA
💡Stable diffusion
💡インストール
💡ノート
💡バージョンアップ
💡Python
💡git
💡CD
💡コントロールネット
💡デノイズストレングス
💡RGB
Highlights
コピー機ローラ法という特殊な方法でローラを作る方法の紹介
突きすわなさんの記事を基にしたローラ作成のプロセス
バージョンアップの問題を避けるためのソフトウェアの新規インストール
ホームページからのコマンドクローンと初期設定の説明
コマンドラインを使用したディレクトリ変更と設定ファイルの実行
システムに基づいた異なる設定オプションの選択を通じたインストールプロセス
イメージトゥーイメージ技術を使った線画の作成と準備過程
画像生成モデルを使用して完璧な線画を作成するための調整と挑戦
デノイジング強度を調整して望む線画結果を得るための詳細な実験
色と線画の作成シーケンスを逆転する戦略の議論
コマンドプロンプトとリンクナビゲーションを通じてジェネレーターのウェブUIを展開
ローラ作成プロセスを合理化するための新しいトレーニングフォルダシステムの導入
上級ユーザー向けのモデルの選択とマージについてのチュートリアル
正確な画像再現能力を持つコピー機ローラのトレーニング実演
一貫した望ましい画像を生成するための追加モデルとその効果の紹介