【Stable Diffusion, DreamBooth】画像5枚、GPU VRAM10GB以下で好きなキャラクターを学習させる方法【Google Colaboratory】

Shinano Matsumoto・晴れ時々ガジェット
6 Oct 202209:06

TLDRGoogle Colaboratoryを利用して、10GB以下のGPU VRAMで好きなキャラクターのAIコスプレ画像を作成する方法を紹介します。初心者にもアクセスしやすいGoogleアカウントとChromeブラウザで操作を行い、Stable DiffusionとDreamBoothを組み合わせた学習プロセスを詳細に解説します。重要な手順として、適切なトークンの取得、モデルデータのGoogleドライブへの保存、そしてトレーニング画像の選択とカスタマイズが含まれます。

Takeaways

  • 🎨 使用Stable DiffusionとDreamBoothでキャラクターの学習とレンダリングを行う方法を紹介しています。
  • 💡 Google Colaboratoryを利用して、GPU VRAMが10GB以下でも学習を行うことができます。
  • 🌐 GoogleアカウントとChromeブラウザを利用して、Google Colaboratoryサービスにアクセスします。
  • 📂 事前にGoogleドライブにデータをアップロードし、学習時に使用できるようにします。
  • 🖼️ 学習データとして、好みのキャラクターの5枚の画像を用意し、異なった背景や服装のものを選ぶと精度が上がります。
  • 📝 モデルの名前やクラスネームを設定し、学習プロセスをカスタマイズすることができます。
  • 🚀 トレーニングの設定では、GPUのメモリリソースに応じて適切なオプションを選択します。
  • 🎯 精度を上げるために、FP16を使用し、トレーニングサイズやビット深度を調整することができます。
  • 🕒 学習には約30分程度かかり、終わったらGoogleドライブからモデルを再利用することができます。
  • 🖌️ 学習させたモデルを使って、ペインティングライクのスタイルで描かれた画像を生成することができます。

Q & A

  • スティーブルディフュージョンとは何ですか？

    -スティーブルディフュージョンは、画像を生成するAI技術の一つです。特定のキャラクターやアイドルを学習させ、そのキャラクターを基に新しい画像を生成することができます。

  • Google Colaboratoryとは何ですか？

    -Google Colaboratoryは、Googleが提供する無料のクラウド型のJupyter Notebook環境です。機械学習のモデルをトレーニングするために使用されます。

  • GPU VRAMが10GB以下でもスティーブルディフュージョンを実行することはできますか？

    -はい、このスクリプトでは10GB以下のGPU VRAMでもスティーブルディフュージョンを実行する方法が紹介されています。

  • Googleアカウントが必要ですか？

    -はい、Googleアカウントが必要です。Google Colaboratoryのサービスを使用するためには、Googleアカウントによるログインが必要です。

  • 学習データとして必要な画像は何枚用意すればよいですか？

    -学習データとして5枚の画像を用意する必要があります。

  • どのような種類の画像を学習データとして選ぶべきですか？

    -背景や服装が異なるものを選ぶことで精度が上がります。同じキャラクターの画像であっても、異なるポーズや服装、背景の画像を選ぶことが重要です。

  • モデルの利用規約に同意する必要があるですか？

    -はい、モデルを使用する前に利用規約に同意する必要があります。チェックボックスで同意を示すことができます。

  • Googleドライブに保存されたモデルデータを後で再利用することはできますか？

    -はい、Googleドライブに保存されたモデルデータを後で読み込ませることで再利用することができます。

  • トレーニングの時間はどのくらいかかりますか？

    -トレーニングには約30分かかる可能性があります。実際の時間は使用するGPUのスペックや設定に依存します。

  • FP16を使用するとどのような効果がありますか？

    -FP16を使用すると、精度が上がる一方で計算速度が遅くなることがあります。しかし、今回の場合、スピードを優先するためにデフォルトの設定のまま進めることをおすすめします。

Outlines

00:00

🤖 Introduction to AI and Rendering Techniques

This paragraph introduces the topic of using AI for rendering popular characters, idols, or any desired subjects. It discusses the challenges of GPU memory limitations that were previously a barrier for non-professionals, but now with the help of a sponsor, a method has been developed to achieve rendering with less than 10GB of memory. The speaker plans to utilize Google's free service, Google Colaboratory, to demonstrate this process. The importance of using Chrome browser for this task is emphasized, and a step-by-step guide on how to access and set up the environment is provided, including the need for an account and token.

05:02

🚀 Customizing AI Rendering Process

The second paragraph delves into the customization of the AI rendering process. It explains how to select the appropriate settings for training, such as memory usage and speed, and the impact of these settings on the training process. The paragraph also discusses the importance of using diverse images for training to improve accuracy, cautioning against using images that are too similar to avoid confusion between the desired character and other individuals. The speaker shares their experience with training using images of a specific person, emphasizing the need to vary the background and attire of the images to prevent the AI from making incorrect associations.

Mindmap

Keywords

💡Stable Diffusion

Stable Diffusionは、画像生成のために使用されるAI技術の一つです。この技術は、大量のデータから学習し、新しい画像を生成することができます。ビデオスクリプトでは、Stable Diffusionを使用して、視聴者の好きなキャラクターの画像を生成する方法が説明されています。

💡DreamBooth

DreamBoothは、特定のテーマやオブジェクト、キャラクターに焦点を当てた画像生成を可能にするAIツールです。このツールを使うことで、ユーザーは自分の好きなキャラクターを学習させ、そのキャラクターを特定のシーンやスタイルで表現する画像を生成することができます。

💡GPU VRAM

GPU VRAMは、グラフィックス処理装置(GPU)が使用するビデオランダムアクセスメモリ(VRAM)です。これは、画像処理や3Dレンダリングなどの高価なグラフィックタスクを実行するために必要なメモリです。スクリプトでは、10GB以下のVRAMでAIを動かす方法が紹介されています。

💡Google Colaboratory

Google Colaboratoryは、Googleが提供する無料のクラウドベースのサービスで、機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。このサービスを使うことで、高い計算能力を必要とするタスクをローカル環境で実行するためのハードウェアの制約を回避することができます。

💡レンダリング

レンダリングは、コンピュータグラフィックスにおいて、3Dモデルやデータベースから画像や動画を作成するプロセスです。このプロセスは、AI技術を使用して、ユーザーが好きなキャラクターをリアルな表現に変換することを可能にします。

💡キャラクター

キャラクターは、アニメーション、ゲーム、映画など、エンターテインメントメディアにおいて、物語を進めるための仮想の人物です。このスクリプトでは、ユーザーが好きなキャラクターをAI技術を用いて学習させ、画像を生成することができます。

💡Googleドライブ

Googleドライブは、Googleが提供するクラウドストレージサービスで、ファイルを保存し、同期し、共有することができます。スクリプトでは、Googleドライブを使用して、訓練されたモデルやデータを保存し、後で再利用することができます。

💡オープンコラボ

オープンコラボは、Google Colaboratoryにおいて、他のユーザーとプロジェクトを共有するためのオプションです。この機能を使用することで、チーム全体が同じプロジェクトにアクセスし、協力して作業することができます。

💡アクセストークン

アクセストークンは、特定のサービスやリソースにアクセスするために必要な認証情報を含んだ文字列です。Google Colaboratoryを使用する際には、アクセストークンを生成し、使用することで、必要なリソースを利用することができます。

💡学習データ

学習データとは、機械学習や深層学習で使用されるデータのことです。これらのデータは、モデルが特定のタスクを遂行するために必要な知識やパターンを教えるために使用されます。スクリプトでは、ユーザーが自分の好きなキャラクターの画像を学習データとして使用することができます。

💡トレーニング

トレーニングは、機械学習において、モデルに特定のタスクを学習させるプロセスです。このプロセスでは、大量のデータが使用され、モデルはそのデータからパターンを学び、新しいデータで予測や判断を行うことができます。スクリプトでは、AIがキャラクターを正確に表現するようにトレーニングされる方法が説明されています。

Highlights

紹介する内容は、AIスティーブルディフュージョンを使用して自己喜欢的的角色を学習させる方法です。

以前はGPUメモリーが40GBなどと高額な要件で、一般の人には難しいでしたが、今回の方法では10GB以下でも可能になりました。

Googleの無料サービス、Googleコラボラリティを使用して、この方法を試すことができます。

使用するブラウザはChromeを推奨し、Safariではうまくいかないようです。

GoogleアカウントとChromeの設定が必要です。

Googleドライブにコピーしたデータを使用して、モデルをトレーニングします。

トレーニングする際には、5〜6枚の画像を準備する必要があります。

選択した画像は、背景や服装が異なっているものを選ぶと、より高精度の結果が得られます。

渥美清さんのような男性キャラクターの例を使用して、方法を説明しています。

出力はGoogleドライブに保存され、後日再利用も可能です。

トレーニング中は、GPUの使用量や速度を調整するためのオプションがあります。

FP16を使用すると精度が上がるが、速度が遅くなることがあります。

トレーニングサイズやビット深度の設定もカスタマイズ可能です。

トレーニングには約30分程度かかります。

学習させたモデルはGoogleドライブに保存され、次回使いたい時は読み込ませるだけです。

この方法を使用することで、好きなキャラクターの画像を5枚選んで学習させ、その後様々なスタイルで描画することができます。

例として作った渥美清さんモデルを使用して、ゴッホのような絵画风格に変えることができます。

この方法は初心者でも簡単に試せるAI技術の紹介であり、自分の好きなキャラクターを学ぶことができる創造的な方法です。