Stable Diffusion かわいい顔しか出ないLoRAを作る
TLDRこの動画は、Stable Diffusionを使用して可愛い顔しか出ないLoRAを作成する方法を紹介しています。アニメ系のメイナミックスを利用し、優れた学習画像を収集し、ダイナミックプロンプトや拡張機能を駆使してランダム性を加えたプロンプトを作成。チェックポイントの選択、データセットの準備、タグ付け、そしてトレーニングの過程まで詳しく解説し、最後に作成したLoRAを実際に使って画像を生成するデモンストレーションを行います。
Takeaways
- 🎨 可愛い顔を集めて学習することで、同じような顔が生成されるローラを作ることができます。
- 🌟 実験的なアプローチで、実写とアニメ系のメイナミックスを組み合わせてローラを作成します。
- 📸 学習に使用する画像は、好みや画風を変えることができる重要な要素です。
- 🛠️ ローラの生成は、優秀で小さく、強力なファイルサイズにも関わらずカスタマイズ可能であることがわかります。
- 🎭 学習画像の収集は、運和技术の組み合わせです。好みの顔を特定し、それを使ってローラを生成することが重要です。
- 🔍 インターネットから綺麗な画像を集めるのは難しく、自分で学習用の画像を見つけることが必要です。
- 📚 良い学習画像を用意することは、成功の鍵であり、ネットから集めることで学習に使える素材を準備します。
- 🖌️ チェックポイントの選択が重要で、望む結果を得るために、好みのチェックポイントを選ぶ必要があります。
- 🔧 ダイナミックプロンプトと拡張機能を使用して、プロンプトの一部をランダムに変えることができます。
- 📈 データセットタグエディターを使用して、学習用のデータセットを構築し、タグを適切に使用してローラの特性を調整します。
- 🚀 トレーニングを開始し、しばらく待つことで、安定した画像を生成するローラが完成します。
Q & A
Stable Diffusion かわいい顔しか出ないLoRAを作る视频中提到了什么方法来收集学习图像？
-视频中提到了通过在互联网上收集大量的优秀学习图像，并且可以通过自己绘制或者下载其他人创建的LoRA来获取学习图像。
在创建只出可爱脸的LoRA时，为什么选择メイナミックス（Major Mix）作为实写系和アニメ系的结合？
-メイナミックス能够结合实写和动画系的特点，创造出既真实又具有动画风格的图像，这有助于生成更加多样化和有趣的可爱脸型。
如何使用Dynamic Prompts扩展功能来简化学习图像的准备过程？
-Dynamic Prompts扩展功能允许用户在不改变原始提示词（Promp）的情况下，随机插入提示词的一部分，这样可以在绘制时自动生成多种表情和角度的变化，减少手动更改的繁琐。
在创建LoRA时，如何确定使用的チェックポイント（Check Point）？
-应选择与学习图像风格相匹配的チェックポイント，例如在视频中提到，如果要使用メイナミックス创建动画风格的LoRA，就需要选择适合该风格的チェックポイント。
在Stable Diffusion中，如何通过データセットタグエディター（Dataset Tag Editor）来准备学习用的图像？
-需要创建一个包含所选图像的文件夹，并在データセットタグエディター中设置数据集目录，然后对图像进行标签化，以便在LoRA学习过程中使用。
视频中提到的トレーニング（Training）过程中，需要设置哪些参数？
-需要设置的参数包括ステップ数（Steps），エック（Epochs），キャプション（Captions），以及其他可能的参数如ネットワークランク（Network Rank）和ネットワークアルファ（Network Alpha）等。
在Stable Diffusion中，为什么使用Stability Diffusion制作的学习图像会有一致的图像尺寸和色调？
-Stability Diffusion能够生成具有一致性和高质量特征的图像，这有助于LoRA学习过程中的稳定性和图像的一致性，使得生成的图像更加符合预期。
如何利用LoRA生成器来生成特定风格的图像？
-通过在LoRA生成器的プロンプト（Prompt）中输入トリガーワード（Trigger Word）和相应的タグ（Tags），可以指导生成器产出符合特定风格和特征的图像。
视频中提到了哪些方法来改善或调整生成的图像特征？
-可以通过调整チェックポイント（Check Point），使用ネガティブ（Negative）标签来抑制不希望出现的特征，以及通过アドバンスドタブ（Advanced Tab）中的参数来微调图像的细节。
完成LoRA学习后，如何测试生成的LoRA是否符合预期？
-通过在UI中输入トリガーワード和相应的プロンプト，然后生成图像来测试LoRA的效果。如果生成的图像符合预期，则说明LoRA学习成功。
视频中提到了哪些资源是会员专享的？
-视频中提到，制作完成的アニメ系LoRA V1是会员专享资源，会员可以下载并尝试使用。
Outlines
🎨 Creating a Customizable Character with Stable Diffusion
This paragraph discusses the process of creating a unique character called 'Rora' using Stable Diffusion, focusing on gathering images of cute faces to train the AI. The speaker talks about the importance of selecting the right training images and adjusting the character's features such as facial expressions, hair, and body orientation. They also mention the use of Dynamic Prompts extension for randomizing certain aspects of the character design, which helps in creating a diverse set of images for training. The paragraph highlights the challenge of gathering high-quality images and the role of personal preference in the character creation process.
📁 Preparing and Organizing Training Images
The second paragraph delves into the specifics of preparing a dataset for training the 'Rora' character. It emphasizes the need to create a folder for the images, selecting a variety of images that align with the desired character design, and using a data set tag editor to label and organize the images. The speaker also discusses the process of adding tags related to facial features and hairstyles, as well as the importance of including negative tags to prevent unwanted features. The paragraph provides a step-by-step guide on how to set up the training environment and the considerations to keep in mind when choosing the images for the training dataset.
🚀 Launching the Training Process and Testing the Results
In this paragraph, the speaker describes the actual training process of the 'Rora' character, including setting up the training parameters and starting the training session. They explain how to use the GUI to input the trigger word and generate images based on the trained model. The speaker also talks about the importance of testing the trained model and adjusting the parameters if necessary. Furthermore, they mention the potential of applying the same principles to create animations and the benefits of using Stable Diffusion for generating images with consistent size and color schemes. The paragraph concludes with a call to action for members to download and use the created 'Rora' character and provides a brief overview of the channel's focus on explaining AI tools in an accessible manner.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡LoRA
💡ドリーム学習
💡チェックポイント
💡プロンプト
💡ダイナミックプロンプト
💡ネガティブ
💡データセットタグエディター
💡トレーニング
💡ローラ
💡AIツール
Highlights
制作只输出可爱面孔的Stable Diffusion模型
通过收集可爱面孔进行Dora学习，可能会使得模型只输出可爱面孔
本次挑战使用实拍和动画混合风格的Mainami Mix来创建只输出可爱面孔的Lora
Lora可以根据文件大小和画风进行调整，但也需要保持其优秀特性
使用Lora时，可以选择下载别人的Lora或者自己创建
找到适合自己口味的学习图像很重要，但这也是靠运气的
如果希望得到符合特定口味的Lora，需要大量收集喜欢的图像
学习图像的准备是本次的重点，需要收集好的学习图像
在网络上收集漂亮的图像并不容易，需要花费大量时间和精力
使用Stable Diffusion制作原始图像，可以生成大量稳定的图像
通过Dynamic Prompt扩展功能，可以在不改变提示词的情况下随机插入关键词
使用括号和逗号来指定变化的部分和随机选择的关键词
制作学习用的图像，选择合适的检查点并创建各种表情和角度的图像
创建数据集并使用数据集标签编辑器来准备学习用的图像
在Lora学习过程中，选择合适的检查点和参数对生成的图像质量有重要影响
Lora学习完成后，可以生成符合特定特征的图像
尝试使用动画风格的Lora，原理与实拍相同，但需要选择可爱的图像
使用Stable Diffusion制作的Lora可以稳定学习，输出图像的质量和色调更加统一
除了使用Stable Diffusion，还可以尝试使用简单的背景或平面背景来简化学习过程
视频最后提到，如果对此类AI工具感兴趣，可以关注频道并获取更多相关信息