【Stable Diffusion】 LoRAの学習方法

2023年4月17日2023年7月26日

Stable Diffusionなど画像生成AIを使用しているとLoRAという言葉をよく聞くと思います．

LoRAは学習済みモデルを自分好みに改良するような目的で使用されるものであり，特にStable Diffusionなどで使われる際は，特定のキャラに特化させモデルを作る目的で使用されることがほとんどです．

この記事では，自分用のLoRAを作成する方法を記載します．

LoRAとは？

LoRAは”Low-Rank Adaptation”の略で，LoRAに関する原論文はこちらです．

一言でいうと，LoRAはフルサイズのファインチューニングに比べて，はるかに高速で少ない計算量で学習が可能な技術です．

Stable Diffusion用に使う分にはTransformerやFine Tuning，LoRAの詳細を知る必要はありません．素人でも簡単に使えるというのがこの技術の素晴らしいところです．

技術に興味がある方は，Hugging Faceのブログにとても分かりやすく書かれているためご覧ください．↓

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学習用データ

この記事では，AI学習用に東北ずん子のイラストを使用させて頂きます．

公式イラストのずん子達はファインチューニングや転移学習に利用して良いので、どんどんAIイラストにもチャレンジしてくださいねヽ(｡>▽︎<｡)ﾉ
— 東北ずん子🫛ずんだもん🫛公式 (@t_zunko) October 29, 2022

下記URLにアクセスし，「AI画像モデル用学習データ」をダウンロードします．

こんなかんじの画像↓が用意されています

sd-script

sd-scriptはLoRAの作成によく使用されているリポジトリです．

下記のような機能が実装されていますが，この記事ではLoRA用として使用します．

DreamBooth training, including U-Net and Text Encoder
Fine-tuning (native training), including U-Net and Text Encoder
LoRA training
Texutl Inversion training
Image generation
Model conversion (supports 1.x and 2.x, Stable Diffision ckpt/safetensors and Diffusers)

インストール方法

依存関係のインストール

まずは，GitとPython 3.10.6をインストールします．

AUTOMATIC1111を使用しているのであれば，すでにインストール済みのはずです．

インストールできていない場合，下記記事よりインストールしてください．

Stable Diffusion（AUTOMATIC1111）をWindowsにインストール方法と使い方

sd-scriptのインストール

Powershellを起動します．本記事では，Eドライブ直下で実行しています．

まず，sd-scriptsのGitリポジトリをクローンします．


git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts

次に，仮想環境（venv）を構築します．


python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

依存ライブラリのインストールや仮想環境へのファイルのコピーを行います．数分から十分程度要します．


python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py

下記コマンドで環境設定を行います．私の環境では下記のような設定としました．


accelerate config
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------In which compute environment are you running?
This machine
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Which type of machine are you using?
No distributed training
Do you want to run your training on CPU only (even if a GPU is available)? [yes/NO]:
Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]:
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-seperated list? [all]:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)?
fp16

学習方法

sd-scriptsには下記の３つの方式が用意されています．

DreamBooth、class+identifier方式
DreamBooth、キャプション方式
fine tuning方式

ここでは，fine tuning方式はコストが高すぎるため話題にはしません．

「DreamBooth、class+identifier方式」と「DreamBooth、キャプション方式」の特徴をまとめると下記のようになります．

方式	特徴
DreamBooth、class+identifier方式	〇　キャプションファイル不要 ×　特徴（髪型や服装など）も同時に学習してしまう →特徴をプロンプトで制御するのが難しくなる
DreamBooth、キャプション方式	〇　特徴の分離が容易 →髪型や服装などをプロンプトによって変化させやすい ×　キャプションファイルが必要

この記事では，「DreamBooth、キャプション方式」を採用します．その他の方式に関しては，作者のGitHubに記載されていますのでご覧ください．

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学習の流れ

LoRAを学習の流れは次の通りです．

学習データの用意
設定ファイルの用意
LoRA学習実行
LoRA結果の確認

学習用のディレクトリは任意の名前で作成可能ですが，今回は”LoRA”というディレクトリを作成します．

“LoRA”ディレクトリの中にconfig.tomlという空のファイル，outputとdataという空のディレクトリを作成します．

作成後は下記のような階層構造となります．


E:\LoRA
├── config.toml
├── output/
└── data/

学習データの用意

冒頭に示したように，学習データとして「東北ずん子」を使用します．

こちらより「01_LoRA学習用データA氏提供版背景白」をダウンロードします．

“zunko”のディレクトリを確認すると下記のように「画像ファイル」と「テキストファイル」が用意されています．

zko (1).txtの中身は下記のようにプロンプトがすでに用意されています．


zunko, 1girl, solo, skirt, one eye closed, thighhighs, standing on one leg, sailor collar, hairband, green skirt, school uniform, pleated skirt, green sailor collar, very long hair, shirt, black thighhighs, arm up, white shirt, white background, full body, smile, bangs, long sleeves, standing, shoes, brown footwear, simple background, serafuku, loafers, open mouth, looking at viewer, blush, ribbon, neck ribbon, ;d, zettai ryouiki, leg up, sailor shirt, blunt bangs

このファイルが「キャプションファイル」と呼ばれるもので，キャラクタの特徴等を示しているものです．

zunkoのファイルの中身をdataにコピーします．


E:\LoRA
├── config.toml
├── output/
└── data/
    ├── zko (1).png
    ├── zko (1).txt
    ├── zko (2).png
    ├── zko (2).txt
    ├── ...
    ├── zko (61).png
    └── zko (61).txt

設定ファイルの用意

設定ファイルconfig.tomlを作成します．

config.toml


[general]
[[datasets]]
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'E:\LoRA\data'
caption_extension = '.txt'
num_repeats = 10

基本的にはnum_repeatsを変更する程度で使い回しが効きますが，細かく設定変更をしたい場合は作者GitHubをご覧ください．

LoRA学習

学習用画像と設定ファイルが用意できたので，いよいよLoRA学習を行います．

LoRA学習は単純にコマンド実行するのみです．


accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py --pretrained_model_name_or_path='E:\stable-diffusion-models\Models\anything-v3.0\anything-v3-full.safetensors' --dataset_config='E:\LoRA\config.toml' --output_dir='E:\LoRA\output' --output_name='zunko' --save_model_as=safetensors  --prior_loss_weight=1.0  --resolution=512,512 --train_batch_size=1 --max_train_epochs=10 --learning_rate=1e-4 --optimizer_type="AdamW8bit" --xformers --mixed_precision="fp16" --cache_latents --gradient_checkpointing --save_every_n_epochs=1 --network_module=networks.lora

事前学習済みモデルは，学習対象が東北ずん子のためアニメ調のAnything V3を採用しました．事前学習済み変更したい場合，--pretrained_model_name_or_pathを適宜変更してください．

詳細なコマンドオプションはこちらをご覧ください．

RTX 2080 Superで二時間弱かかりました．


...
CUDA SETUP: Loading binary E:\sd-scripts\venv\lib\site-packages\bitsandbytes\libbitsandbytes_cuda116.dll...
use 8-bit AdamW optimizer | {}
override steps. steps for 20 epochs is / 指定エポックまでのステップ数: 12200
running training / 学習開始
  num train images * repeats / 学習画像の数×繰り返し回数: 610
  num reg images / 正則化画像の数: 0
  num batches per epoch / 1epochのバッチ数: 610
  num epochs / epoch数: 20
  batch size per device / バッチサイズ: 1
  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: 12200
steps:   0%|                                                                                 | 0/12200 [00:00<?, ?it/s]epoch 1/20
E:\sd-scripts\venv\lib\site-packages\torch\utils\checkpoint.py:25: UserWarning: None of the inputs have requires_grad=True. Gradients will be None
  warnings.warn("None of the inputs have requires_grad=True. Gradients will be None")
steps:   5%||||                                                     | 610/12200 [05:31<1:44:55,  1.84it/s, loss=0.0995]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000001.safetensors
epoch 2/20
steps:  10%|||||||                                                 | 1220/12200 [11:03<1:39:29,  1.84it/s, loss=0.0934]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000002.safetensors
epoch 3/20
steps:  15%||||||||||                                              | 1830/12200 [16:35<1:34:02,  1.84it/s, loss=0.0852]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000003.safetensors
epoch 4/20
steps:  20%||||||||||||                                            | 2440/12200 [22:08<1:28:35,  1.84it/s, loss=0.0952]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000004.safetensors
epoch 5/20
steps:  25%|||||||||||||||                                         | 3050/12200 [27:41<1:23:04,  1.84it/s, loss=0.0843]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000005.safetensors
epoch 6/20
steps:  30%||||||||||||||||||                                      | 3660/12200 [33:15<1:17:35,  1.83it/s, loss=0.0884]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000006.safetensors
epoch 7/20
steps:  35%|||||||||||||||||||||                                   | 4270/12200 [38:48<1:12:05,  1.83it/s, loss=0.0838]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000007.safetensors
epoch 8/20
steps:  40%|||||||||||||||||||||||                                 | 4880/12200 [44:23<1:06:34,  1.83it/s, loss=0.0906]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000008.safetensors
epoch 9/20
steps:  45%||||||||||||||||||||||||||                              | 5490/12200 [49:56<1:01:02,  1.83it/s, loss=0.0882]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000009.safetensors
epoch 10/20
steps:  50%||||||||||||||||||||||||||||||                            | 6100/12200 [55:31<55:31,  1.83it/s, loss=0.0943]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000010.safetensors
epoch 11/20
steps:  55%||||||||||||||||||||||||||||||||                        | 6710/12200 [1:01:05<49:59,  1.83it/s, loss=0.0857]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000011.safetensors
epoch 12/20
steps:  60%|||||||||||||||||||||||||||||||||||                      | 7320/12200 [1:06:39<44:26,  1.83it/s, loss=0.087]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000012.safetensors
epoch 13/20
steps:  65%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||                   | 7930/12200 [1:12:11<38:52,  1.83it/s, loss=0.0862]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000013.safetensors
epoch 14/20
steps:  70%||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||                | 8540/12200 [1:17:41<33:17,  1.83it/s, loss=0.0896]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000014.safetensors
epoch 15/20
steps:  75%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||             | 9150/12200 [1:23:11<27:43,  1.83it/s, loss=0.0801]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000015.safetensors
epoch 16/20
steps:  80%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||           | 9760/12200 [1:28:41<22:10,  1.83it/s, loss=0.0894]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000016.safetensors
epoch 17/20
steps:  85%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||        | 10370/12200 [1:34:12<16:37,  1.83it/s, loss=0.0838]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000017.safetensors
epoch 18/20
steps:  90%||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||     | 10980/12200 [1:39:43<11:04,  1.84it/s, loss=0.0832]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000018.safetensors
epoch 19/20
steps:  95%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||  | 11590/12200 [1:45:13<05:32,  1.84it/s, loss=0.0822]saving checkpoint: E:\LoRA\output\zunko-000019.safetensors
epoch 20/20
steps: 100%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 12200/12200 [1:50:43<00:00,  1.84it/s, loss=0.0883]save trained model to E:\LoRA\output\zunko.safetensors
model saved.
steps: 100%|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 12200/12200 [1:50:43<00:00,  1.84it/s, loss=0.0883]

下記のように，LoRAファイルが出力されます．zunko.safetensorsが最終学習結果で，それ以外がEpochごとに出力した結果です．

出力間隔は--save_every_n_epochsで変更可能です．