超簡単!絵柄学習LoRAの作り方!2024年4月版【画像生成AI】

永久恋愛ととと Eclair Tototo
27 Apr 202406:36

TLDRこの動画では、2024年4月版のLoRA(絵柄学習モデル)の作成方法について解説しています。以前の動画で紹介されたGoogle Colabのノートブックが使えなくなったため、最新の「ホロストロベリー版」を使って、簡単にLoRAを作成する方法が紹介されています。具体的には、データセットの準備からモデル選択、学習ステップまでの手順を説明しています。また、SDXL版のLoRAも作成可能ですが、コラボの無料枠では動作が重くなることもあります。視聴者への注意事項として、他人の作品を使う際は必ず許可を得るよう促しています。

Takeaways

  • 😀 この動画は、2024年4月版の画像生成AIで絵柄学習LoRAを作る方法を簡単に説明しています。
  • 📢 以前の動画で紹介されていたコハトレイナーが使えなくなり、新しいホロストロベリー版が登場しました。
  • 🆕 ホロストロベリー版を使用すると、ローラを簡単に作成でき、さらにS DXL版のローラも作ることができます。
  • ⚠️ ローラを作る際には、使用する絵柄の権利者から適切な許可を得ることが重要です。
  • 📂 Googleドライブにフォルダを作成し、そこに学習に使用する画像データをアップロードします。
  • 🔧 データセットメーカーのノートブックを使用して、画像データをセットアップし、タグ付けを行います。
  • 🎨 学習ステップの設定は基本的にデフォルトのままで問題ありませんが、画像枚数を増やすことで学習精度を高めることができます。
  • 🖼️ 学習させる画像は、アニメ向けか写真向けかを選択し、タグの精度を調整することができます。
  • 🚀 学習が完了すると、Googleドライブの出力フォルダに結果が保存されます。
  • 🎉 この動画は、ローカル環境でローラを作りたい人たちにとって非常に有益な情報が提供されています。

Q & A

  • 2024年4月のバージョンで絵柄学習LoRAを作れる新しいホロストロベリー版とは何ですか?

    -ホロストロベリー版は、以前のコハトレイナーが使えなくなったための新しいバージョンで、ローラを簡単に作成できるツールです。

  • Googleコラボのノートが使えなくなった原因は何ですか?

    -Googleコラボのノートが使えなくなったのは、バージョン4.2.2でのエラーが発生し、学習が不可能になるためです。

  • ローラを作る際に画像の許可を取る重要性は何ですか?

    -ローラを作る際には、使用する絵師から許可を取ることが重要で、特に他人のキャラクターを使用する場合は、法律問題を避けるために許可が必要です。

  • データセットメーカーのノートブックを日本語にするにはどうすればいいですか?

    -データセットメーカーのノートブックは英語ですが、ブラウザの翻訳機能を使って日本語にすることができます。

  • 画像をGoogleドライブにアップロードする際の便利な方法はありますか?

    -画像を1つずつアップロードするのが面倒な場合は、ノートブックの下にあるGoogleドライブにZIPファイルをアップロードするコードを使用すると便利です。

  • タグ付けの際にアニメ向けと写真向けの違いは何ですか?

    -タグ付けの際にはアニメ向けと写真向けを選択でき、これはタグの精度に影響を与えるとされていますが、詳しい違いは説明されていません。

  • ローラの学習時に画像枚数の設定はどのようにすべきですか?

    -学習時の画像枚数はできるだけ多く設定することが望ましいとされていますが、200から400枚になることを目指すのが良いでしょう。

  • ローラを作る際に左右反転シャッフルを有効にすべきですか?

    -画像枚数が少なく、左右対称を学ぶ必要がある場合は、左右反転シャッフルを有効にすると学習が向上します。

  • 学習ステップの数字はどのように設定するべきですか?

    -学習ステップの数字は基本的にデフォルトのままで構わないですが、学習画像枚数が多い場合は200から400に設定を増やすことを目指すことができます。

  • ローラを作る際のモデルはどのように選ぶべきですか?

    -ローラを作る際には、アニメ系モデルを選ぶことが推奨されていますが、具体的な違いについては説明されていません。

Outlines

00:00

😀 Introduction to Holostrobe and Creating a Simple Pattern Roller

The speaker begins by apologizing for an issue with a previous tutorial on creating a simple pattern roller using a Google Colab notebook called 'Kohaku Reina'. The notebook is now outdated and causes errors, making learning impossible. The speaker then introduces a new version called 'Holostrobe' which can be used to create rollers easily, including SDXL versions. They mention that there is little information available on this new version, but they have managed to figure out how to use it and are now sharing their findings. The speaker emphasizes the importance of obtaining permission from the original artists when creating rollers from their characters. They also provide a step-by-step guide on how to set up the project using the Holostrobe version, including setting up the project name, uploading images, and adjusting settings for creating a pattern roller.

05:01

😀 Creating a 1.9 Type and SDXL Type Roller with Holostrobe

The speaker continues with the process of creating rollers using the Holostrobe version, focusing on both 1.9 type and SDXL type rollers. They provide a detailed walkthrough of the setup process, including selecting the model type, enabling shuffle tags, and adjusting learning settings. The speaker shares their experience of successfully creating rollers with both types, noting that the SDXL type was more resource-intensive and stopped midway. They mention using the 'Focus' feature for the SDXL type roller and express gratitude for the advancements in roller creation. The speaker concludes by summarizing the steps for creating rollers, emphasizing that with the right settings and permissions, one can easily create rollers using the new Holostrobe version. They end the tutorial by thanking the viewers and asking for likes and subscriptions.

Mindmap

Keywords

絵柄学習LoRA

絵柄学習LoRAとは、画像生成AIにおいて、特定の絵風やスタイルを学習させる技術です。このビデオでは、その作成方法が解説されています。絵柄学習を通じて、AIは指定された絵風に合わせて画像を生成することができ、クリエイティブな表現に柔軟性が生まれます。

コハトレイナー

コハトレイナーは、以前のビデオで使用されていたGoogleコラボのノートですが、現在は使用できなくなっています。ビデオでは、新しいホロストロベリー版への移行が提案されています。これは、技術的な進歩に伴い、より良いパフォーマンスや機能を提供する新しいツールへの移行を意味します。

ホロストロベリー版

ホロストロベリー版は、最近登場した新しいバージョンのAIツールで、簡単にLoRAを制作できる機能が備わっています。ビデオでは、この新しいバージョンの使い方と、それによりSDXL版のLoRAも作成可能になったことについて説明されています。

ローカル環境

ローカル環境とは、ユーザーのコンピュータ上で直接動作するソフトウェアやサービスのことです。ビデオでは、ローカル環境でのLoRA作成が一般的であり、コラボ版での作成は比較的少ないと触れています。ローカル環境での作業は、インターネット接続に依存しないため、プライバシーやセキュリティの面で有利な場合があります。

データセットメーカー

データセットメーカーは、AI学習に使用されるデータセットを準備するためのツールです。ビデオでは、Googleドライブに画像をアップロードし、データセットを作成するプロセスが説明されています。データセットはAIが学習する「教科書」であり、その品質が学習結果に直接影响します。

アニメタグ

アニメタグとは、アニメーションや漫画のような絵風を指すタグです。ビデオでは、アニメタグを用いた学習設定について触れており、これによりAIはアニメ風の絵柄を学習し、それに近い画像を生成する能力を得ます。

学習ステップ

学習ステップは、AIが画像データを学習する際に繰り返す処理の単位です。ビデオでは、学習ステップの基本設定について説明しており、これによりAIは画像の特定の特徴を学習し、それらを再現する能力を獲得します。

アートスタイル

アートスタイルは、絵画やデザインにおいて使用される視覚的な表現方法を指します。ビデオでは、アートスタイルの選択肢としてロコンやロラが挙げられており、これによりAIは特定のアートスタイルに合わせて画像を生成することができます。

学習画像枚数

学習画像枚数は、AIが学習する際に使用する画像の数です。ビデオでは、学習画像枚数の増やし方や、その重要性が説明されています。学習画像枚数はAIの学習精度に大きく影響し、多くの画像を用いることでより豊かな表現が可能になります。

出力

出力とは、AIが学習を終えた後の結果を指します。ビデオでは、学習が完了した後の出力結果がGoogleドライブに保存されると説明されています。出力は、AIが学習した内容を確認するための重要なステップであり、最終的な生成結果がここで評価されます。

Highlights

超簡単!絵柄学習LoRAの作り方!2024年4月版【画像生成AI】

以前作った動画が評判良く感謝しています

コハトレイナーというGoogleコラボのノートが使えなくなりました

新しいホロストロベリー版がローラ作成に使えます

ローラ作成はローカル環境で行われることが多いです

絵柄ロラを作る際は、絵師さんの許可を取得してください

ホロストロベリー版の紹介ページからデータセットメーカーのノートブックを開いてください

ノートブックは英語ですが、ブラウザの翻訳機能で日本語にできます

Googleドライブにフォルダを作成し、画像をアップロードします

画像を増やすためにGoogleドライブラのZIPを回答するコードがあります

タグ付けはアニメ向けか写真向けかを選んでください

ブラックリストタクスは削除してください

1.9型のロラとSDXL版のロラどちらも作れます

学習ステップは基本デフォルトのままで構いません

学習画像枚数は200から400に設定することをお勧めします

学習開始後、時間がかかるため放置して終わらせる必要があります

学習結果はGoogleドライブのアウトプットに出力されます

SDXL版のローラは重いため途中で止まることがあります

画像生成AIの情報はすぐに古くなります

誰かの役に立てれば幸いです