Stable Diffusion かわいい顔しか出ないLoRAを作る
TLDRこのビデオでは、Stable Diffusionを使用して特定のスタイルの顔画像を生成するLoRA（Low-Rank Adaptation）の作成方法が説明されています。ビデオでは、アニメーション風のキュートな顔を生成するために、リアルな子供の顔画像を使用してLoRAをトレーニングする方法が提案されています。また、Dynamic Prompts拡張機能の活用や、学習画像の準備、タグの設定、LoRAのトレーニングプロセスなど、詳細な手順が提供されています。最後に、完成したLoRAを使用して生成された画像を紹介し、メンバーシップ特典として提供されると発表しています。
Takeaways
- 😀 ステーブルディフュージョンを使用して、特定のタイプの顔（かわいい顔）を生成するLoRA（Low-Rank Adaptation）を作成する方法が説明されています。
- 🎨 学習に使用する画像は、スタイルや表情の多様性を持った画像を集めることが重要です。
- 🖼️ ダイナミックプロンプト拡張機能を利用して、プロンプトをランダムに変えながら学習画像を生成することができます。
- 📸 ステーブルディフュージョンで生成された画像は、サイズや色調が統一されているため、LoRA学習に適しています。
- 🏞️ 学習プロセスでは、表情、髪型、体の向き、カメラの角度など、変動させる要素をランダムに選択することができます。
- 📝 タグの選択は慎重に行い、LoRAを使用する際に希望する特徴を明確にするために使用されます。
- 💻 LoRA学習のパラメータ設定は、ステップ数、キャプションの使用、精度設定など、細かく調整することが可能です。
- 🔍 学習プロセス中は、特定のタグをトリガーとしてLoRAを呼び出して、その特性を生成画像に反映させることができます。
- 🎉 完成したLoRAは、アニメ風のキャラクターも生成できることが示されています。
- 🌟 この動画は、AIツールの使用方法を簡単に解説し、メンバーシップ特典として提供されるLoRAのダウンロードや使用方法を案内しています。
Q & A
どうして「Stable Diffusion」で「かわいい顔」しか出ないLoRAを作ろうとしていますか？
-スクリプトでは、特定のスタイルの顔を生成するLoRAを作る方法を探求しています。これは、ユーザーが好む特定のスタイルの顔を安定して生成できるようにするためです。
LoRAとは何ですか？
-LoRAは、学習済みのモデルを微調整する技術です。小さなファイルサイズでモデルのパラメータを変更し、特定のスタイルや特徴をモデルに学習させることができます。
「メイナミックス」とは何を指していますか？
-「メイナミックス」とは、スクリプト中で使用されるチェックポイントの1つであり、アニメーション風のキャラクターのスタイルを指しています。
「ダイナミックプロンプト」拡張機能とは何ですか？
-「ダイナミックプロンプト」拡張機能は、プロンプトの一部をランダムに入れ替えて生成する機能です。これにより、同じプロンプトで異なる表現を生成することができます。
学習画像を準備する際に重要なポイントは何ですか？
-学習画像を準備する際の重要なポイントは、高品質で多様な角度や表情の画像を集めることです。これにより、LoRAがより多様な表現を学習できるようになります。
「ネガティブプロンプト」とは何を意味していますか？
-「ネガティブプロンプト」とは、生成された画像から避けたい特徴やスタイルを指定するプロンプトです。これにより、学習プロセスで不要な特徴が画像に現れないようにすることができます。
LoRA学習の際に使用する「チェックポイント」とは何ですか？
-「チェックポイント」とは、LoRA学習プロセスで使用される元となる画像の基本スタイルを定義するもので、特定のスタイルや特徴を持つ画像を生成するために使用されます。
LoRA学習のパラメータを設定する際にはどのようなことを考慮する必要がありますか？
-LoRA学習のパラメータを設定する際には、学習ステップ数、キャプションの重要度、画像の解像度、ネットワークの設定などを考慮する必要があります。これにより、学習プロセスを最適化し、望ましい結果を得ることができます。
LoRA学習が完了した後、どのようにして生成された画像を確認しますか？
-LoRA学習が完了した後、UIを起動し、トリガーワードを入力してLoRAを呼び出します。その後、生成された画像を確認することができます。
アニメーション風のキャラクターを生成する際に、どのようなLoRAを作成しましたか？
-アニメーション風のキャラクターを生成する際に、スクリプトでは「アニメ系ローラ」を作成しました。これは、アニメーション風のキャラクターの特徴を学習し、そのスタイルで画像を生成できるようにしたものです。
Outlines
🖼️ Training a Model for Cute Faces
The paragraph explains how to create a model that generates only cute faces using mixed datasets from real-life and anime. It discusses the concept of 'LoRA,' which allows for adjusting facial features and styles. The key challenge is finding good training images, which are crucial for effective learning. The use of 'Stable Diffusion' is suggested as a solution to generate large, high-quality images. Dynamic prompts can be used to randomly change specific elements like expressions and angles, automating parts of the process.
📸 Generating and Filtering Training Images
This paragraph outlines the process of generating multiple images using dynamic prompts and then selecting the best ones for training. The speaker suggests generating about 100 images at a time and saving them into folders for further review. Once the images are collected, they are used to create a dataset. A tool called 'Tag Editor' helps refine these images by selecting relevant tags such as facial features and hairstyles. This ensures that the resulting model focuses on generating the desired traits in new images.
💻 Setting Up LoRA Training and Parameters
This section details the technical aspects of training the LoRA model. It involves configuring various parameters such as the number of steps, batch sizes, and optimization techniques. It emphasizes setting the appropriate image format and precision settings depending on the GPU type. Advanced options include shuffling captions to add more randomness to the training data. After the training is completed, the generated LoRA model can be tested by inputting specific trigger words to check if it produces the desired images.
Mindmap
Keywords
Stable Diffusion
LoRA
学習画像
プロンプト
ダイナミックプロンプト
タグ
チェックポイント
トレーニング
アニメ系ローラ
データセットタグエディター
Highlights
Stable Diffusionを使用して、かわいい顔しか出ないLoRAを作ろうと挑戦。
実写系のチルドミックスアニメ系のメイナミックスを利用して学習画像を集める。
LoRAは小さなファイルながらも大きな変化をもたらす。
LoRAを手に入れる方法はダウンロードか自分で作成する二通り。
学習画像を集める際には、綺麗な画像が集まるのが望ましいが難しい。
Stable Diffusionで学習元画像を安定して作成する方法を提案。
学習画像を作る際には、表情や角度、髪型などを変えることで多様性を持たせる。
ダイナミックプロンプト拡張機能を利用してランダムな要素を画像に加える。
エクステンションタブからダイナミックプロンプトをインストールし、機能を有効にする。
プロンプトを変更することなく、ランダムなキーワードを画像に反映させる方法。
表情、髪型、体の向き、カメラの角度など、変動させる部分を考える。
ネガティブプロンプトを用いて不要な要素を除外する。
データセットタグエディターを使い、学習に使用するタグを設定する。
ローラ学習の準備として、フォルダを用意し、画像を配置する。
学習のパラメータを設定し、学習プロセスを開始する。
学習が完了したローラを適用して、生成された画像を確認する。
アニメーション風のローラも作成可能で、メンバーシップ特典として提供。
学習画像をStable Diffusionで作成することで、画像の品質が向上する。
バックグラウンドを削除する方法や楽習の回数を調整する提案。
今後の動画でAIツールの使い方をさらに解説予定。