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【Stable Diffusion】自作「LoRA」、反映度と学習回数について【Kohya’s GUI】

カズヤ弟＠ゲーム実況＆生成AI

■記事の対象ユーザ

１．Stable Diffusion WebUIをローカルに構築して、イラスト生成しはじめた
２．自作LoRAを作ってみたが、どうも上手いこと反映されていない気がする

この記事を書くまでの

■ようするに？

これが
こうなる

作ってはみたけど

１．自作の3DモデルからStableDiifusionを使い好みの画像を作成

　オリジナルキャラを学習させるべく、ベースとなる3Dモデルを作成し、プロンプトとControlNetを使って色んな角度や表情で素材を30枚ほど作ってみたよ。(どんな画像が最適か理解らないから適当だよ！)

作成した画像＋タグ付けしたもの

特徴として
「黒髪」「ショートヘアー」「インナーカラー青」
「褐色肌」「ケモ耳」「狐しっぽ」「青い瞳」「黄色い髪飾り」
あたりを覚えてもらったよ。

この子の特徴が出れば成功

２．前回の手順でLoRAを作成

過去記事でやってみたから読んでみてね

３．よっしゃ試したろ！

デフォルトの設定で使ってみて効果を見てみるよ。
サンプリング方法：LCM
サンプリングステップ：8
CFGスケール：2
(LCM_LoRA_Weight_SD15は高速描画のために設定しているよ)

### キーワードタグ、1girl、LCM-LoRA名、自作LoRA名
hokushin_ai_kaula,1girl,<lora:LCM_LoRA_Weights_SD15:1>,<lora:hokushin_ai_khaula:1>

結果　→　はぁー！特徴がねぇ！

誰だお前たちは

検証してみた

１．理屈

学習が十分かどうかの指標として「学習率」というものがあるようで
「LoRA」「学習率」で検索すると有志の情報が出てくるよ。

あと、LoRAを作るのに使ったツール「Kohya’s GUI」のGitリポジトリの中にもちゃんとドキュメントがあったよ。
「バッチサイズ」「学習率」「エポック」あたりが参考になると思うよ。

https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-ja.md

学習率に関連する要素としては
・素材画像の枚数
・エポック数
・バッチ数
・繰り返し回数
があるようで、十分な数を学習させないと効果が得られないみたいね

ちなみに今回の手順では以下のようになっていたよ
・素材画像の枚数：30枚
・エポック数：10
・バッチ数：2
・繰り返し回数：1
→STEP数150

２．調整する設定について

### Kohya’s GUI で学習開始時に出てくる内容 (学習画像30枚×繰り返し回数1)

running training / 学習開始
  num train images * repeats / 学習画像の数×繰り返し回数: 30
  num reg images / 正則化画像の数: 0
  num batches per epoch / 1epochのバッチ数: 15
  num epochs / epoch数: 10
  batch size per device / バッチサイズ: 2
  gradient accumulation steps / 勾配を合計するステップ数 = 1
  total optimization steps / 学習ステップ数: 150

・「繰り返し回数」を1回→30回まで変更してみる
・「エポック数」を10、20と試してみる

繰り返し回数は、画像を格納したフォルダの頭に付けた数字となるよ

繰り返し回数＝1

エポック数は、Kohya's GUIのパラメーターに設定があるよ

エポック数＝10

ちなみに、Gitのドキュメントに書いてあるけど
エポックが10→20になるとSTEP数が2倍になるよ。

学習データが一通り学習されると（データが一周すると）1 epochです。繰り返し回数を指定した場合は、その繰り返し後のデータが一周すると1 epochです。

Kohya's GUIのdoc

さらに、学習に使うオプティマイザーでも効果が違うという情報があったので、STEP数を増やした時の過剰な学習を抑止できる？というAdafactorを指定してみるよ。

Kohya's GUIのパラメーターのBasicのところにあるよ

Adafactorを使うときは学習率を自動判断するらしいので
学習率のパラメーターを消しておかないとエラー吐くから気を付けてね。

これもKohya's GUIのパラメーターのBasicのところにあるよ
学習率(Learning rate)を消さなかった場合
LR warmup (% of steps)を0にしなかった場合

３．検証結果

最初に書いた様に「1girl」とターゲットタグ「hokushin_ai_khaula」を設定して後はLoRAに任せるよ。

hokushin_ai_khaula,1girl,<lora:LCM_LoRA_Weights_SD15:1>,

サンプリング方法：LCM
STEP数：８
CFGスケール：２

LoRAなし
エポック数10、繰り返し1回＝150STEP　★最初のヤツ
エポック数10、繰り返し5回＝750STEP
エポック数10、繰り返し10回＝1,500STEP
エポック数10、繰り返し20回＝3,000STEP
エポック数20、繰り返し10回＝3,000STEP
エポック数20、繰り返し20回＝6,000STEP
エポック数10、繰り返し30回＝6,000STEP
エポック数20、繰り返し30回＝9,000STEP

４．特徴は反映されるようになったけど･･･

・最初の150STEPのものは、特徴が全く出ていないため論外だったね

・750STEPは黒髪、ケモ耳あたりは強く出る様になったけど
　インナーカラーの青や、瞳の色、ケモミミが複数でてくるとか
　まだ誤差が多いように感じるね。

・1,500STEPは目の色はもう間違えなさそうだけど、髪飾りがなかったり
　やたらワンコが召喚されるね。野良犬ゥ！

・3,000STEPになると間違えなくはなったけど、たまに崩れてたり
　画風なのか、色がやたら黄緑になるね。

・6,000STEPは色の黄緑は消えてきた気がするけど、横顔が多くなった気が
　するし、また髪飾りがなくなることが多いね。あと抽象化され始めた？

・9,000STEPは教師画像に合わせて背景がより白くなった気がするけど
　それ以外は6,000STEPと変わらない気がするね。

服装を指定して教師画像が再現できる？

素材画像を作った時と、ほぼ同じプロンプトを与えてみてどうなるかを確認してみるよ。

###　ポジティブプロンプト　→　これの末尾に自作LoRAを付け替えて検証
hokushin_ai_kaula,1girl,solo,skirt,boots,thighhighs,pleated skirt,white skirt,criss-cross halter,cleavage,smile,jacket,looking at viewer,black footwear,white background,open clothes,knee boots,shirt,open jacket,black jacket,simple background,black thighhighs,closed mouth,halterneck,long sleeves,miniskirt,zettai ryouiki,choker,<lora:LCM_LoRA_Weights_SD15:1>,
###　ネガティブプロンプト
(worst quality:1.4),(low quality:1.4),(monochrome:1.3),bad anatomy,bad hands,missing fingers,
笑顔の素材画像、かわいい
エポック数10、繰り返し1＝150STEP
エポック数10、繰り返し5＝750STEP
エポック数10、繰り返し10＝1,500STEP
エポック数10、繰り返し20＝3,000STEP
エポック数20、繰り返し10＝3,000STEP
エポック数20、繰り返し20＝6,000STEP
エポック数20、繰り返し30＝9,000STEP

再現できるね

エポック数20、繰り返し20以上＝STEP数6,000以上だと
教師画像にかなり近いような絵しか出てきてないね。

逆にエポック数10、繰り返し5＝STEP数750も、雰囲気は出ているけど
髪飾りがエラーになっていることが多そうね。

1,500STEP～3,000STEPくらいが丁度良いような気がするね。
多少強くてもLoRAの比重を0.8とかにして弱めてやればいいわけですし。

おわりに

今回は上手くいかなかったLoRAの調整と検証を行ったよ。
余談だけど学習素材が1024x1024だったからか、512x512で出力しようとするとガビガビになったよ。もしかしたら学習した解像度も大事なのかも。

ともかく、これでウチの子１号ことKhaula(ハウラ)ちゃんが再現しやすくなったね！やったぁ！

自害命じられる子とは関係ないよ。
雌カモシカ＝美人って意味のアラビア女性名だよ。

死にたくないよ


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