SDXLでLoRA学習 トリガーワードを選ぶポイントは？【Stable Diffusion web UI】
TLDR今回、画像生成AI「Stable Diffusion」の学習プロセスを紹介。SDXLを使用し、NVIDIAのグラフィックボードを必要とする学習方法について解説。学習ツールとして荒野SSを使い、データセットタグエディターでキャプションを編集。学習画像の準備からタグの選択、キャプションの書き方、そして学習条件の設定まで詳述。学習画像はZちゃんをモデルにし、特有のタグを用いて特徴を学習。学習結果を確認し、トリガーワードの効用や問題点も触れる。
Takeaways
- 😀 この動画では、画像生成AI「SDXL」での学習方法が紹介されています。
- 💻 学習にはNVIDIAのグラフィックボードが必要です。RTX 4070TI 12GBが使用されています。
- 🛠️ 学習ツールとして「荒野SS」を使用し、データセットタグエディターでキャプションを編集しています。
- 🔧 学習条件の調整では、トレインバッチサイズやネットワークランク、アルファの設定が重要です。
- 📁 学習に使用する画像とキャプションは、特有のタグを用いて特徴を教えています。
- 🎨 学習画像は512から1024ピクセルに拡大され、詳細なキャプションがつけられています。
- 🔖 特有のタグはベースモデルが知らない単語を使用し、学習させることでAIがその特徴を認識できるようにしています。
- 📈 学習画像の追加やキャプションの変更は、AIがより正確に画像を生成するのに役立ちます。
- ⏱️ 学習には時間がかかります。今回の学習では30エポックで8400枚の画像を使用しました。
- 🖼️ 学習結果の確認は、画像生成を通じて行われ、不満があれば調整が必要となります。
Q & A
SDXLでLoRA学習を行うにあたり、どのような画像とキャプションを使用していますか？
-SDXLでLoRA学習を行う際には、Zちゃんというキャラクターの画像を使用し、画像サイズを512から1024へと拡大しています。各画像には、特有のタグをキャプションとして付けています。
学習に使用するベースモデルは何ですか？
-学習に使用するベースモデルはAzuki XL3.1を利用しています。
学習に必要なハードウェア条件は何ですか？
-学習にはNVIDIAのグラフィックボードが必要です。RTX 4070TI 12GBを使用して学習を進めています。
学習ツールとして使用しているものは何ですか？
-学習ツールとして荒野SSを使用しています。
キャプションの編集にはどのようなツールを使用していますか？
-キャプションの編集にはデータセットタグエディターを使用しています。
学習条件の設定で最も重要なポイントは何ですか？
-学習条件の設定で最も重要なのはプリセットをベースに変更することです。トレインバッチサイズやネットワークランク、ネットワークアルファを調整し、ロラファイルのサイズを制御します。
キャプションに特有のタグを入れる理由は何ですか？
-特有のタグはベースモデルが知らない単語を用い、これにより学習させた画像がそのタグに関連付けられ、特定のスタイルや特徴を持つ画像を生成できるようにします。
学習させた画像が特定のタグに関連づけられるとはどういうことですか？
-学習させた画像が特定のタグに関連づけられると、そのタグを用いた画像生成時に、学習時に学習させた特徴が反映されるため、同じ背景や服装、ポーズで画像が生成されるようになります。
学習画像の準備で画像サイズはどのように決まりますか？
-学習画像の準備では、画像サイズを512から1024へと拡大し、各画像にキャプションをつけることで決まります。
学習画像にタグを追加する目的は何ですか？
-学習画像にタグを追加する目的は、服装やアクセサリーを変更した画像を生成できるようにすることです。これにより、より多様な表現が可能になります。
学習が終わった後の画像生成で何が確認できますか？
-学習が終わった後の画像生成では、学習させたタグがどのように機能しているか、トリガーワードが画像にどのように影響を与えているかを確認できます。
Outlines
😀 Introduction to Image Generation AI Training
The video begins with an introduction to training an image generation AI, specifically using the SD XL model. The creator mentions their limited experience with AI training due to hardware constraints, as they only have one computer. They plan to use the Azin XL3.1 base model and an NVIDIA RTX 4070TI 12GB graphics card for training. The video will cover the installation of the training tool, 'Wilderness SS,' and the process of setting up the base model and image folders. The creator also discusses the challenges of adjusting training parameters, particularly the preset settings that can consume a lot of video memory. They emphasize the importance of using unique tags in captions to teach the AI about specific features of the subject, 'Z-chan,' and the potential issues that may arise from using too many unfamiliar words.
🎨 Preparing for AI Training with Image and Captions
This paragraph delves into the preparation of images and captions for AI training. The creator discusses the process of enlarging image sizes from 512 to 1024 and attaching detailed captions to each image. They explain the use of unique tags to describe specific features such as 'Yellow Shirt' and 'Smile,' and how these tags help the AI learn to associate them with the subject. The importance of using the right tags and avoiding the inclusion of too many unknown words is highlighted, as it can confuse the AI. The creator also shares their approach to shuffling captions to ensure a balanced understanding of the tags' utility. They provide examples of how to write captions that cover different aspects of the image to help the AI learn effectively.
🔍 Analyzing the Outcomes of AI Training
The final paragraph focuses on the outcomes of the AI training process. The creator shares their experience with training for 30 epochs, resulting in 8400 images. They discuss the challenges of knowing when to stop training and the iterative process of refining the AI's performance. The creator then demonstrates how to use the trained model to generate images, explaining the use of 'negative prompts' to avoid unwanted features in the generated images. They provide examples of how removing certain tags from the prompt affects the resulting image, such as the disappearance of a ribbon or badge. The creator also touches on the unpredictability of the AI's learning process and the need to understand the base model's characteristics to craft effective captions. The video concludes with a call to action for viewers to subscribe, like, and comment on the channel.
Mindmap
Keywords
SDXL
LoRA学習
トリガーワード
キャプション
タグ
ネットワークランク
バッチサイズ
ネガティブプロンプト
Zちゃん
学習画像
Highlights
画像生成AIの学習に挑戦。SDXLでLoRA学習を試してみた。
NVIDIAのグラフィックボードが学習に必要。
学習ツールとして荒野SSを使用。
学習に使用するベースモデルはアジンXL3.1。
学習条件の調整方法について解説。
キャプションの編集にはデータセットタグエディターを使用。
学習画像に特有のタグを追加し、学習させる。
キャプションにはベースモデルが知らない言葉を2つまで推奨。
学習画像の準備方法と画像サイズの拡大について。
キャプションの書き方とトリガーワードの選び方。
学習画像の枚数と繰り返し回数、エポックの設定。
学習時間の見積もりと画像生成の確認方法。
ネガティブプロンプトの使用例とその効果。
学習結果の確認と学習が不足している場合の対処法。
学習させたタグの効果とトリガーワードの重要性。
学習結果の具体例と期待通りの画像生成。
学習時に避けることのできるポイントの発見。
学習したロラを使った画像生成の結果と特有タグの認識。
ベースモデルの特性とキャプションの関係性。
学習の難しさと学習結果の期待値の設定。
学習の進捗とチャンネル登録の呼びかけ。