【LoRA】FLUX.1のLoRA作成環境構築をやってみた（ローカル版）

こんにちは。NEOと申します。研究者兼プログラマーで、たまにココナラというサイトで生成AIのレクチャーをしていたりもします。

今回は、FLUX.1-devのLoRAを作成するための環境構築方法をまとめましたので共有します。FLUX.1-devは120億のパラメータを誇り、既存モデルよりも入力プロンプトの理解能力と描写品質の向上、手足がおかしくなりにくいと言った特徴があります（2024年9月時点）。今後はFLUX.1を使った画像生成が人気を博すことになるでしょう。

しかし、FLUXを学習するためのツールのインストールが困難であるという障壁があり、多くの人が躓いているのではないかと思います。そのため、本noteでは、FLUXのLoRAを作成するためのローカル環境構築方法をまとめました。エラーが発生した時の対処法もまとめています。なおLoRA作成ツール自体はGUIで動作します。

サポートについて

本noteでは環境構築手法を記載していますが、もしリモート操作で私に完全にローカル環境でのFLUX LoRAの作成環境構築を任せたいという場合は、以下のサービスを提供していますのでご確認ください。

LoRAを作るための環境構築とレクチャーをします Stable Diffusion LoRA画面共有で簡単導入 | 画像生成AIの使い方・カスタマイズ | ココナラ

また、簡単なことであれば、ご購入後に掲載しているDiscordリンクからメッセージを送っていただければ任意で対応いたします。

FLUX LoRAの作成環境構築（ローカル版）

FLUXの学習に必要な推奨スペック

FLUXの学習には現時点では最低でも16GBのVRAMがないと学習が難しいです。ただ、今後はFLIUXモデルの圧縮版が出ると予想されるため、12GBのVRAMでも学習ができるようになるかもしれません。もしかすると、既に12GBのVRAMで学習する手法もあるかもしれませんが、動作の保証はしません。

・メモリ：32GB、GPU：RTX 4090（VARAM 24GB）
・メモリ：32GB、GPU：RTX 4070 TI（VARAM 16GB）

FLUXの学習に必要なツール

1. Kohya GUI：
   https://github.com/bmaltais/kohya_ss

2. Python 3.10.11：
   https://www.python.org/ftp/python/3.10.11/python-3.10.11-amd64.exe

3. CUDA 12.4 toolkit：
   https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64

4. Git：
   https://git-scm.com/download/win

5. Visual Studio 2015, 2017, 2019, and 2022 redistributable：https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe