LoRA生成機能拡張「webui-train-tools」の使い方です。
LoRA生成機能拡張「webui-train-tools」とは？
LoRA学習をUIのインタフェースから使える機能拡張です。
インストール
以下URLからインストールです。
「Train Tools」タブが出ればとりあえずインストールは成功です。
LoRA作成の仕方
最初にプロジェクトを作成。
あわせてVersionも作ります。
学習ファイルは「東北ずん子」公開データを使用。
ファイルを追加したのち、「Update Dataset」を実行します。
「Update Dataset」ではじめてデータが確定します。
「Create flipped copies」がオンなら、反転画像の絵を自動生成します。学習量が多い方がいいとは思うのですが、試作段階ならチェックしなくてもいいかなと思います。
LoRA学習には文字データも必要ですが「Use BLIP for caption」をオンにするとそこもやってくれます。文字データがあれば一緒にアップするといいようです。
「Base model」でモデルを指定して「Begin Trains」で作成を開始します。
「Save every n epochs」ではその数字毎に途中段階を作るようですが、ここは数値多めでもいいように思います。１０なら１０枚置きとか。
結局ズンコのファイル１０枚（反転をいれて２０枚）で８時間近くかかりました。
（GeForceRTX3060 12GBを使用。）
以下に予想時間が出るようです。
作成されると「stable-diffusion-webui\outputs\train_tools\projects\testlora\versions\v1\trains\{利用モデル名}\testlora-v1.safetensors」のようにファイルができます。
通常のLoRAの要領で画像を生成。
あごのラインとかは「ずん子」っぽさがあるように見えます。
ただいかんせん学習枚数は少なすぎている気もします。
xFormersエラー？
xFormersエラーがでました。
でしたが「Use xformers」をオフにすれば大丈夫でした。
ただxformersは画像処理を高速化するものなので、インストールできれば使用しておきましょう。
インストールは
pip install -U xformers
で行います。
「webui-user.bat」を開き、以下引数を追加してから起動します。
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
対応後は学習時間はかなり低下し、比較的早く学習が完了しました。
layoutエラー？
「Train base model」を選びなおしたら、モデルがロードされて（？）学習がはじまりました。
