mirror of
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synced 2026-04-06 21:52:27 +00:00
Compare commits
34 Commits
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bc803e01c7 | ||
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eaa2460701 | ||
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c7dbcc6483 | ||
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ad8a5934e1 | ||
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7078e6477e | ||
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69475f5bf1 | ||
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ddeeb9428c | ||
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780c60630c | ||
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40c37b1219 | ||
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c14b09376a | ||
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fbcf56b2ba | ||
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2d369b32f9 | ||
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d52c524fc2 | ||
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c2b51fbe98 | ||
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7f2ac589f9 | ||
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dff3872897 | ||
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4f4b92da7d | ||
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18f171d885 | ||
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c72f8acea1 | ||
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abedbc726f | ||
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3e8d389e3e | ||
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8810f8a728 | ||
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5de91b9d81 | ||
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57bc2abf41 | ||
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dd50514d17 | ||
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ac4935bf79 | ||
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c817862cf7 | ||
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c3768aaa46 | ||
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a85fcfe05f | ||
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1890535d1b | ||
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9bb52acc14 | ||
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551fdf32c3 | ||
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74008ce487 | ||
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852481e14d |
89
README.md
89
README.md
@@ -26,10 +26,11 @@ The scripts are tested with PyTorch 1.12.1 and 1.13.0, Diffusers 0.10.2.
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## Links to how-to-use documents
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All documents are in Japanese currently.
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Most of the documents are written in Japanese.
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* [Training guide - common](./train_README-ja.md) : data preparation, options etc...
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* [Dataset config](./config_README-ja.md)
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* [Training guide - common](./train_README-ja.md) : data preparation, options etc...
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* [Chinese version](./train_README-zh.md)
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* [Dataset config](./config_README-ja.md)
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* [DreamBooth training guide](./train_db_README-ja.md)
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* [Step by Step fine-tuning guide](./fine_tune_README_ja.md):
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* [training LoRA](./train_network_README-ja.md)
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@@ -127,36 +128,43 @@ The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffuser
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## Change History
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### 23 Apr. 2023, 2023/4/23:
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### 30 Apr. 2023, 2023/04/30
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- Fixed to log to TensorBoard when `--logging_dir` is specified and `--log_with` is not specified.
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- `--logging_dir`を指定し`--log_with`を指定しない場合に、以前と同様にTensorBoardへログ出力するよう修正しました。
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- Added Chinese translation of [DreamBooth guide](./train_db_README-zh.md) and [LoRA guide](./train_network_README-zh.md). [PR #459](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/459) Thanks to tomj2ee!
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- Added [documentation](./gen_img_README-ja.md) for image generation script `gen_img_diffusers.py` (Japanese version only).
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- 中国語版の[DreamBoothガイド](./train_db_README-zh.md)と[LoRAガイド](./train_network_README-zh.md)が追加されました。 [PR #459](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/459) tomj2ee氏に感謝します。
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- 画像生成スクリプト `gen_img_diffusers.py`の簡単な[ドキュメント](./gen_img_README-ja.md)を追加しました（日本語版のみ）。
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### 22 Apr. 2023, 2023/4/22:
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### 26 Apr. 2023, 2023/04/26
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- Added support for logging to wandb. Please refer to [PR #428](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/428). Thank you p1atdev!
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- `wandb` installation is required. Please install it with `pip install wandb`. Login to wandb with `wandb login` command, or set `--wandb_api_key` option for automatic login.
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- Please let me know if you find any bugs as the test is not complete.
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- You can automatically login to wandb by setting the `--wandb_api_key` option. Please be careful with the handling of API Key. [PR #435](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/435) Thank you Linaqruf!
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- Added [Chinese translation](./train_README-zh.md) of training guide. [PR #445](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/445) Thanks to tomj2ee!
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- `tag_images_by_wd14_tagger.py` can now get arguments from outside. [PR #453](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/453) Thanks to mio2333!
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- 学習に関するドキュメントの[中国語版](./train_README-zh.md)が追加されました。 [PR #445](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/445) tomj2ee氏に感謝します。
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- `tag_images_by_wd14_tagger.py`の引数を外部から取得できるようになりました。 [PR #453](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/453) mio2333氏に感謝します。
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- Improved the behavior of `--debug_dataset` on non-Windows environments. [PR #429](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/429) Thank you tsukimiya!
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- Fixed `--face_crop_aug` option not working in Fine tuning method.
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- Prepared code to use any upscaler in `gen_img_diffusers.py`.
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### 25 Apr. 2023, 2023/04/25
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- wandbへのロギングをサポートしました。詳細は [PR #428](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/428)をご覧ください。p1atdev氏に感謝します。
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- `wandb` のインストールが別途必要です。`pip install wandb` でインストールしてください。また `wandb login` でログインしてください（学習スクリプト内でログインする場合は `--wandb_api_key` オプションを設定してください）。
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- テスト未了のため不具合等ありましたらご連絡ください。
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- wandbへのロギング時に `--wandb_api_key` オプションを設定することで自動ログインできます。API Keyの扱いにご注意ください。 [PR #435](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/435) Linaqruf氏に感謝します。
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- Windows以外の環境での`--debug_dataset` の動作を改善しました。[PR #429](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/429) tsukimiya氏に感謝します。
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- `--face_crop_aug`オプションがFine tuning方式で動作しなかったのを修正しました。
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- `gen_img_diffusers.py`に任意のupscalerを利用するためのコード準備を行いました。
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- Please do not update for a while if you cannot revert the repository to the previous version when something goes wrong, because the model saving part has been changed.
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- Added `--save_every_n_steps` option to each training script. The model is saved every specified steps.
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- `--save_last_n_steps` option can be used to save only the specified number of models (old models will be deleted).
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- If you specify the `--save_state` option, the state will also be saved at the same time. You can specify the number of steps to keep the state with the `--save_last_n_steps_state` option (the same value as `--save_last_n_steps` is used if omitted).
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- You can use the epoch-based model saving and state saving options together.
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- Not tested in multi-GPU environment. Please report any bugs.
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- `--cache_latents_to_disk` option automatically enables `--cache_latents` option when specified. [#438](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/438)
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- Fixed a bug in `gen_img_diffusers.py` where latents upscaler would fail with a batch size of 2 or more.
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### 19 Apr. 2023, 2023/4/19:
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- Fixed `lora_interrogator.py` not working. Please refer to [PR #392](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/392) for details. Thank you A2va and heyalexchoi!
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- Fixed the handling of tags containing `_` in `tag_images_by_wd14_tagger.py`.
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- `lora_interrogator.py`が動作しなくなっていたのを修正しました。詳細は [PR #392](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/392) をご参照ください。A2va氏およびheyalexchoi氏に感謝します。
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- `tag_images_by_wd14_tagger.py`で`_`を含むタグの取り扱いを修正しました。
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- モデル保存部分を変更していますので、何か不具合が起きた時にリポジトリを前のバージョンに戻せない場合には、しばらく更新を控えてください。
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- 各学習スクリプトに`--save_every_n_steps`オプションを追加しました。指定ステップごとにモデルを保存します。
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- `--save_last_n_steps`オプションに数値を指定すると、そのステップ数のモデルのみを保存します（古いモデルは削除されます）。
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- `--save_state`オプションを指定するとstateも同時に保存します。`--save_last_n_steps_state`オプションでstateを残すステップ数を指定できます（省略時は`--save_last_n_steps`と同じ値が使われます）。
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- エポックごとのモデル保存、state保存のオプションと共存できます。
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- マルチGPU環境でのテストを行っていないため、不具合等あればご報告ください。
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- `--cache_latents_to_disk`オプションが指定されたとき、`--cache_latents`オプションが自動的に有効になるようにしました。 [#438](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/issues/438)
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- `gen_img_diffusers.py`でlatents upscalerがバッチサイズ2以上でエラーとなる不具合を修正しました。
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Please read [Releases](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) for recent updates.
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最近の更新情報は [Release](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) をご覧ください。
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### Naming of LoRA
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@@ -190,31 +198,6 @@ LoRA-LierLa は[Web UI向け拡張](https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additio
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LoRA-C3Liarを使いWeb UIで生成するには拡張を使用してください。
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### 17 Apr. 2023, 2023/4/17:
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- Added the `--recursive` option to each script in the `finetune` folder to process folders recursively. Please refer to [PR #400](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/400/) for details. Thanks to Linaqruf!
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- `finetune`フォルダ内の各スクリプトに再起的にフォルダを処理するオプション`--recursive`を追加しました。詳細は [PR #400](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/400/) を参照してください。Linaqruf 氏に感謝します。
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### 14 Apr. 2023, 2023/4/14:
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- Fixed a bug that caused an error when loading DyLoRA with the `--network_weight` option in `train_network.py`.
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- `train_network.py`で、DyLoRAを`--network_weight`オプションで読み込むとエラーになる不具合を修正しました。
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### 13 Apr. 2023, 2023/4/13:
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- Added support for DyLoRA in `train_network.py`. Please refer to [here](./train_network_README-ja.md#dylora) for details (currently only in Japanese).
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- Added support for caching latents to disk in each training script. Please specify __both__ `--cache_latents` and `--cache_latents_to_disk` options.
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- The files are saved in the same folder as the images with the extension `.npz`. If you specify the `--flip_aug` option, the files with `_flip.npz` will also be saved.
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- Multi-GPU training has not been tested.
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- This feature is not tested with all combinations of datasets and training scripts, so there may be bugs.
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- Added workaround for an error that occurs when training with `fp16` or `bf16` in `fine_tune.py`.
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- `train_network.py`でDyLoRAをサポートしました。詳細は[こちら](./train_network_README-ja.md#dylora)をご覧ください。
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- 各学習スクリプトでlatentのディスクへのキャッシュをサポートしました。`--cache_latents`オプションに __加えて__、`--cache_latents_to_disk`オプションを指定してください。
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- 画像と同じフォルダに、拡張子 `.npz` で保存されます。`--flip_aug`オプションを指定した場合、`_flip.npz`が付いたファイルにも保存されます。
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- マルチGPUでの学習は未テストです。
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- すべてのDataset、学習スクリプトの組み合わせでテストしたわけではないため、不具合があるかもしれません。
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- `fine_tune.py`で、`fp16`および`bf16`の学習時にエラーが出る不具合に対して対策を行いました。
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## Sample image generation during training
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A prompt file might look like this, for example
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@@ -259,5 +242,3 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
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`( )` や `[ ]` などの重みづけも動作します。
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Please read [Releases](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) for recent updates.
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最近の更新情報は [Release](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/releases) をご覧ください。
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80
fine_tune.py
80
fine_tune.py
@@ -275,7 +275,7 @@ def train(args):
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||||
with accelerator.accumulate(training_models[0]): # 複数モデルに対応していない模様だがとりあえずこうしておく
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||||
with torch.no_grad():
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||||
if "latents" in batch and batch["latents"] is not None:
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||||
latents = batch["latents"].to(accelerator.device) # .to(dtype=weight_dtype)
|
||||
latents = batch["latents"].to(accelerator.device) # .to(dtype=weight_dtype)
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||||
else:
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||||
# latentに変換
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||||
latents = vae.encode(batch["images"].to(dtype=weight_dtype)).latent_dist.sample()
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||||
@@ -285,18 +285,19 @@ def train(args):
|
||||
with torch.set_grad_enabled(args.train_text_encoder):
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||||
# Get the text embedding for conditioning
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||||
if args.weighted_captions:
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||||
encoder_hidden_states = get_weighted_text_embeddings(tokenizer,
|
||||
text_encoder,
|
||||
batch["captions"],
|
||||
accelerator.device,
|
||||
args.max_token_length // 75 if args.max_token_length else 1,
|
||||
clip_skip=args.clip_skip,
|
||||
encoder_hidden_states = get_weighted_text_embeddings(
|
||||
tokenizer,
|
||||
text_encoder,
|
||||
batch["captions"],
|
||||
accelerator.device,
|
||||
args.max_token_length // 75 if args.max_token_length else 1,
|
||||
clip_skip=args.clip_skip,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
input_ids = batch["input_ids"].to(accelerator.device)
|
||||
encoder_hidden_states = train_util.get_hidden_states(
|
||||
args, input_ids, tokenizer, text_encoder, None if not args.full_fp16 else weight_dtype
|
||||
)
|
||||
input_ids = batch["input_ids"].to(accelerator.device)
|
||||
encoder_hidden_states = train_util.get_hidden_states(
|
||||
args, input_ids, tokenizer, text_encoder, None if not args.full_fp16 else weight_dtype
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Sample noise that we'll add to the latents
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||||
noise = torch.randn_like(latents, device=latents.device)
|
||||
@@ -351,6 +352,27 @@ def train(args):
|
||||
accelerator, args, None, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet
|
||||
)
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||||
|
||||
# 指定ステップごとにモデルを保存
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||||
if args.save_every_n_steps is not None and global_step % args.save_every_n_steps == 0:
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||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(
|
||||
args,
|
||||
False,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
|
||||
current_loss = loss.detach().item() # 平均なのでbatch sizeは関係ないはず
|
||||
if args.logging_dir is not None:
|
||||
logs = {"loss": current_loss, "lr": float(lr_scheduler.get_last_lr()[0])}
|
||||
@@ -376,21 +398,23 @@ def train(args):
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
|
||||
if args.save_every_n_epochs is not None:
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end(
|
||||
args,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(
|
||||
args,
|
||||
True,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
|
||||
train_util.sample_images(accelerator, args, epoch + 1, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet)
|
||||
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||||
@@ -401,7 +425,7 @@ def train(args):
|
||||
|
||||
accelerator.end_training()
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
if args.save_state and is_main_process:
|
||||
train_util.save_state_on_train_end(args, accelerator)
|
||||
|
||||
del accelerator # この後メモリを使うのでこれは消す
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||||
@@ -437,4 +461,4 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
args = train_util.read_config_from_file(args, parser)
|
||||
|
||||
train(args)
|
||||
train(args)
|
||||
|
||||
@@ -224,7 +224,7 @@ def main(args):
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||||
print("done!")
|
||||
|
||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
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parser = argparse.ArgumentParser()
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||||
parser.add_argument("train_data_dir", type=str, help="directory for train images / 学習画像データのディレクトリ")
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||||
parser.add_argument(
|
||||
@@ -284,6 +284,11 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--frequency_tags", action="store_true", help="Show frequency of tags for images / 画像ごとのタグの出現頻度を表示する")
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||||
|
||||
return parser
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
parser = setup_parser()
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
# スペルミスしていたオプションを復元する
|
||||
|
||||
452
gen_img_README-ja.md
Normal file
452
gen_img_README-ja.md
Normal file
@@ -0,0 +1,452 @@
|
||||
SD 1.xおよび2.xのモデル、当リポジトリで学習したLoRA、ControlNet（v1.0のみ動作確認）などに対応した、Diffusersベースの推論（画像生成）スクリプトです。コマンドラインから用います。
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# 概要
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* Diffusers (v0.10.2) ベースの推論（画像生成）スクリプト。
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||||
* SD 1.xおよび2.x (base/v-parameterization)モデルに対応。
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||||
* txt2img、img2img、inpaintingに対応。
|
||||
* 対話モード、およびファイルからのプロンプト読み込み、連続生成に対応。
|
||||
* プロンプト1行あたりの生成枚数を指定可能。
|
||||
* 全体の繰り返し回数を指定可能。
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||||
* `fp16`だけでなく`bf16`にも対応。
|
||||
* xformersに対応し高速生成が可能。
|
||||
* xformersにより省メモリ生成を行いますが、Automatic 1111氏のWeb UIほど最適化していないため、512*512の画像生成でおおむね6GB程度のVRAMを使用します。
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||||
* プロンプトの225トークンへの拡張。ネガティブプロンプト、重みづけに対応。
|
||||
* Diffusersの各種samplerに対応（Web UIよりもsampler数は少ないです）。
|
||||
* Text Encoderのclip skip（最後からn番目の層の出力を用いる）に対応。
|
||||
* VAEの別途読み込み。
|
||||
* CLIP Guided Stable Diffusion、VGG16 Guided Stable Diffusion、Highres. fix、upscale対応。
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||||
* Highres. fixはWeb UIの実装を全く確認していない独自実装のため、出力結果は異なるかもしれません。
|
||||
* LoRA対応。適用率指定、複数LoRA同時利用、重みのマージに対応。
|
||||
* Text EncoderとU-Netで別の適用率を指定することはできません。
|
||||
* Attention Coupleに対応。
|
||||
* ControlNet v1.0に対応。
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* 途中でモデルを切り替えることはできませんが、バッチファイルを組むことで対応できます。
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* 個人的に欲しくなった機能をいろいろ追加。
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機能追加時にすべてのテストを行っているわけではないため、以前の機能に影響が出て一部機能が動かない可能性があります。何か問題があればお知らせください。
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# 基本的な使い方
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## 対話モードでの画像生成
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以下のように入力してください。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先> --xformers --fp16 --interactive
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```
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`--ckpt`オプションにモデル（Stable Diffusionのcheckpointファイル、またはDiffusersのモデルフォルダ）、`--outdir`オプションに画像の出力先フォルダを指定します。
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`--xformers`オプションでxformersの使用を指定します（xformersを使わない場合は外してください）。`--fp16`オプションでfp16（単精度）での推論を行います。RTX 30系のGPUでは `--bf16`オプションでbf16（bfloat16）での推論を行うこともできます。
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`--interactive`オプションで対話モードを指定しています。
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Stable Diffusion 2.0（またはそこからの追加学習モデル）を使う場合は`--v2`オプションを追加してください。v-parameterizationを使うモデル（`768-v-ema.ckpt`およびそこからの追加学習モデル）を使う場合はさらに`--v_parameterization`を追加してください。
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`--v2`の指定有無が間違っているとモデル読み込み時にエラーになります。`--v_parameterization`の指定有無が間違っていると茶色い画像が表示されます。
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`Type prompt:`と表示されたらプロンプトを入力してください。
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※画像が表示されずエラーになる場合、headless（画面表示機能なし）のOpenCVがインストールされているかもしれません。`pip install opencv-python`として通常のOpenCVを入れてください。または`--no_preview`オプションで画像表示を止めてください。
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画像ウィンドウを選択してから何らかのキーを押すとウィンドウが閉じ、次のプロンプトが入力できます。プロンプトでCtrl+Z、エンターの順に打鍵するとスクリプトを閉じます。
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## 単一のプロンプトで画像を一括生成
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以下のように入力します（実際には1行で入力します）。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先>
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--xformers --fp16 --images_per_prompt <生成枚数> --prompt "<プロンプト>"
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```
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`--images_per_prompt`オプションで、プロンプト1件当たりの生成枚数を指定します。`--prompt`オプションでプロンプトを指定します。スペースを含む場合はダブルクォーテーションで囲んでください。
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`--batch_size`オプションでバッチサイズを指定できます（後述）。
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## ファイルからプロンプトを読み込み一括生成
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以下のように入力します。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先>
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--xformers --fp16 --from_file <プロンプトファイル名>
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```
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`--from_file`オプションで、プロンプトが記述されたファイルを指定します。1行1プロンプトで記述してください。`--images_per_prompt`オプションを指定して1行あたり生成枚数を指定できます。
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## ネガティブプロンプト、重みづけの使用
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プロンプトオプション（プロンプト内で`--x`のように指定、後述）で`--n`を書くと、以降がネガティブプロンプトとなります。
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またAUTOMATIC1111氏のWeb UIと同様の `()` や` []` 、`(xxx:1.3)` などによる重みづけが可能です（実装はDiffusersの[Long Prompt Weighting Stable Diffusion](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/community/README.md#long-prompt-weighting-stable-diffusion)からコピーしたものです）。
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コマンドラインからのプロンプト指定、ファイルからのプロンプト読み込みでも同様に指定できます。
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# 主なオプション
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コマンドラインから指定してください。
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## モデルの指定
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- `--ckpt <モデル名>`：モデル名を指定します。`--ckpt`オプションは必須です。Stable Diffusionのcheckpointファイル、またはDiffusersのモデルフォルダ、Hugging FaceのモデルIDを指定できます。
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- `--v2`：Stable Diffusion 2.x系のモデルを使う場合に指定します。1.x系の場合には指定不要です。
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- `--v_parameterization`：v-parameterizationを使うモデルを使う場合に指定します（`768-v-ema.ckpt`およびそこからの追加学習モデル、Waifu Diffusion v1.5など）。
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`--v2`の指定有無が間違っているとモデル読み込み時にエラーになります。`--v_parameterization`の指定有無が間違っていると茶色い画像が表示されます。
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- `--vae`：使用するVAEを指定します。未指定時はモデル内のVAEを使用します。
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## 画像生成と出力
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- `--interactive`：インタラクティブモードで動作します。プロンプトを入力すると画像が生成されます。
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- `--prompt <プロンプト>`：プロンプトを指定します。スペースを含む場合はダブルクォーテーションで囲んでください。
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- `--from_file <プロンプトファイル名>`：プロンプトが記述されたファイルを指定します。1行1プロンプトで記述してください。なお画像サイズやguidance scaleはプロンプトオプション（後述）で指定できます。
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- `--W <画像幅>`：画像の幅を指定します。デフォルトは`512`です。
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- `--H <画像高さ>`：画像の高さを指定します。デフォルトは`512`です。
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- `--steps <ステップ数>`：サンプリングステップ数を指定します。デフォルトは`50`です。
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- `--scale <ガイダンススケール>`：unconditionalガイダンススケールを指定します。デフォルトは`7.5`です。
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- `--sampler <サンプラー名>`：サンプラーを指定します。デフォルトは`ddim`です。Diffusersで提供されているddim、pndm、dpmsolver、dpmsolver+++、lms、euler、euler_a、が指定可能です（後ろの三つはk_lms、k_euler、k_euler_aでも指定できます）。
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- `--outdir <画像出力先フォルダ>`：画像の出力先を指定します。
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- `--images_per_prompt <生成枚数>`：プロンプト1件当たりの生成枚数を指定します。デフォルトは`1`です。
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- `--clip_skip <スキップ数>`：CLIPの後ろから何番目の層を使うかを指定します。省略時は最後の層を使います。
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- `--max_embeddings_multiples <倍数>`：CLIPの入出力長をデフォルト（75）の何倍にするかを指定します。未指定時は75のままです。たとえば3を指定すると入出力長が225になります。
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- `--negative_scale` : uncoditioningのguidance scaleを個別に指定します。[gcem156氏のこちらの記事](https://note.com/gcem156/n/ne9a53e4a6f43)を参考に実装したものです。
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## メモリ使用量や生成速度の調整
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- `--batch_size <バッチサイズ>`：バッチサイズを指定します。デフォルトは`1`です。バッチサイズが大きいとメモリを多く消費しますが、生成速度が速くなります。
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- `--vae_batch_size <VAEのバッチサイズ>`：VAEのバッチサイズを指定します。デフォルトはバッチサイズと同じです。
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VAEのほうがメモリを多く消費するため、デノイジング後（stepが100%になった後）でメモリ不足になる場合があります。このような場合にはVAEのバッチサイズを小さくしてください。
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- `--xformers`：xformersを使う場合に指定します。
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- `--fp16`：fp16（単精度）での推論を行います。`fp16`と`bf16`をどちらも指定しない場合はfp32（単精度）での推論を行います。
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- `--bf16`：bf16（bfloat16）での推論を行います。RTX 30系のGPUでのみ指定可能です。`--bf16`オプションはRTX 30系以外のGPUではエラーになります。`fp16`よりも`bf16`のほうが推論結果がNaNになる（真っ黒の画像になる）可能性が低いようです。
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## 追加ネットワーク（LoRA等）の使用
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- `--network_module`：使用する追加ネットワークを指定します。LoRAの場合は`--network_module networks.lora`と指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_module networks.lora networks.lora networks.lora`のように指定します。
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- `--network_weights`：使用する追加ネットワークの重みファイルを指定します。`--network_weights model.safetensors`のように指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_weights model1.safetensors model2.safetensors model3.safetensors`のように指定します。引数の数は`--network_module`で指定した数と同じにしてください。
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- `--network_mul`：使用する追加ネットワークの重みを何倍にするかを指定します。デフォルトは`1`です。`--network_mul 0.8`のように指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_mul 0.4 0.5 0.7`のように指定します。引数の数は`--network_module`で指定した数と同じにしてください。
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- `--network_merge`：使用する追加ネットワークの重みを`--network_mul`に指定した重みであらかじめマージします。プロンプトオプションの`--am`は使用できなくなりますが、LoRA未使用時と同じ程度まで生成が高速化されます。
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# 主なオプションの指定例
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次は同一プロンプトで64枚をバッチサイズ4で一括生成する例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt model.ckpt --outdir outputs
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--xformers --fp16 --W 512 --H 704 --scale 12.5 --sampler k_euler_a
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--steps 32 --batch_size 4 --images_per_prompt 64
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--prompt "beautiful flowers --n monochrome"
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```
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次はファイルに書かれたプロンプトを、それぞれ10枚ずつ、バッチサイズ4で一括生成する例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt model.ckpt --outdir outputs
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--xformers --fp16 --W 512 --H 704 --scale 12.5 --sampler k_euler_a
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--steps 32 --batch_size 4 --images_per_prompt 10
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--from_file prompts.txt
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```
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Textual Inversion（後述）およびLoRAの使用例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt model.safetensors
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--scale 8 --steps 48 --outdir txt2img --xformers
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--W 512 --H 768 --fp16 --sampler k_euler_a
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--textual_inversion_embeddings goodembed.safetensors negprompt.pt
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--network_module networks.lora networks.lora
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--network_weights model1.safetensors model2.safetensors
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--network_mul 0.4 0.8
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--clip_skip 2 --max_embeddings_multiples 1
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--batch_size 8 --images_per_prompt 1 --interactive
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```
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# プロンプトオプション
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プロンプト内で、`--n`のように「ハイフンふたつ+アルファベットn文字」でプロンプトから各種オプションの指定が可能です。対話モード、コマンドライン、ファイル、いずれからプロンプトを指定する場合でも有効です。
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プロンプトのオプション指定`--n`の前後にはスペースを入れてください。
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- `--n`：ネガティブプロンプトを指定します。
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- `--w`：画像幅を指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--h`：画像高さを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--s`：ステップ数を指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--d`：この画像の乱数seedを指定します。`--images_per_prompt`を指定している場合は「--d 1,2,3,4」のようにカンマ区切りで複数指定してください。
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※様々な理由により、Web UIとは同じ乱数seedでも生成される画像が異なる場合があります。
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- `--l`：guidance scaleを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--t`：img2img（後述）のstrengthを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--nl`：ネガティブプロンプトのguidance scaleを指定します（後述）。コマンドラインからの指定を上書きします。
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- `--am`：追加ネットワークの重みを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。複数の追加ネットワークを使用する場合は`--am 0.8,0.5,0.3`のように __カンマ区切りで__ 指定します。
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※これらのオプションを指定すると、バッチサイズよりも小さいサイズでバッチが実行される場合があります（これらの値が異なると一括生成できないため）。（あまり気にしなくて大丈夫ですが、ファイルからプロンプトを読み込み生成する場合は、これらの値が同一のプロンプトを並べておくと効率が良くなります。）
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例：
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```
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(masterpiece, best quality), 1girl, in shirt and plated skirt, standing at street under cherry blossoms, upper body, [from below], kind smile, looking at another, [goodembed] --n realistic, real life, (negprompt), (lowres:1.1), (worst quality:1.2), (low quality:1.1), bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry --w 960 --h 640 --s 28 --d 1
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```
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# img2img
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## オプション
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- `--image_path`：img2imgに利用する画像を指定します。`--image_path template.png`のように指定します。フォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。
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- `--strength`：img2imgのstrengthを指定します。`--strength 0.8`のように指定します。デフォルトは`0.8`です。
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- `--sequential_file_name`：ファイル名を連番にするかどうかを指定します。指定すると生成されるファイル名が`im_000001.png`からの連番になります。
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- `--use_original_file_name`：指定すると生成ファイル名がオリジナルのファイル名と同じになります。
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## コマンドラインからの実行例
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
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--outdir outputs --xformers --fp16 --scale 12.5 --sampler k_euler --steps 32
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--image_path template.png --strength 0.8
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--prompt "1girl, cowboy shot, brown hair, pony tail, brown eyes,
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sailor school uniform, outdoors
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--n lowres, bad anatomy, bad hands, error, missing fingers, cropped,
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worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, (blurry),
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hair ornament, glasses"
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--batch_size 8 --images_per_prompt 32
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```
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`--image_path`オプションにフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次読み込みます。生成される枚数は画像枚数ではなく、プロンプト数になりますので、`--images_per_promptPPオプションを指定してimg2imgする画像の枚数とプロンプト数を合わせてください。
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ファイルはファイル名でソートして読み込みます。なおソート順は文字列順となりますので（`1.jpg→2.jpg→10.jpg`ではなく`1.jpg→10.jpg→2.jpg`の順）、頭を0埋めするなどしてご対応ください（`01.jpg→02.jpg→10.jpg`）。
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## img2imgを利用したupscale
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img2img時にコマンドラインオプションの`--W`と`--H`で生成画像サイズを指定すると、元画像をそのサイズにリサイズしてからimg2imgを行います。
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またimg2imgの元画像がこのスクリプトで生成した画像の場合、プロンプトを省略すると、元画像のメタデータからプロンプトを取得しそのまま用います。これによりHighres. fixの2nd stageの動作だけを行うことができます。
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## img2img時のinpainting
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画像およびマスク画像を指定してinpaintingできます（inpaintingモデルには対応しておらず、単にマスク領域を対象にimg2imgするだけです）。
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オプションは以下の通りです。
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- `--mask_image`：マスク画像を指定します。`--img_path`と同様にフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。
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マスク画像はグレースケール画像で、白の部分がinpaintingされます。境界をグラデーションしておくとなんとなく滑らかになりますのでお勧めです。
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# その他の機能
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## Textual Inversion
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`--textual_inversion_embeddings`オプションで使用するembeddingsを指定します（複数指定可）。拡張子を除いたファイル名をプロンプト内で使用することで、そのembeddingsを利用します（Web UIと同様の使用法です）。ネガティブプロンプト内でも使用できます。
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モデルとして、当リポジトリで学習したTextual Inversionモデル、およびWeb UIで学習したTextual Inversionモデル（画像埋め込みは非対応）を利用できます
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## Extended Textual Inversion
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`--textual_inversion_embeddings`の代わりに`--XTI_embeddings`オプションを指定してください。使用法は`--textual_inversion_embeddings`と同じです。
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## Highres. fix
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AUTOMATIC1111氏のWeb UIにある機能の類似機能です（独自実装のためもしかしたらいろいろ異なるかもしれません）。最初に小さめの画像を生成し、その画像を元にimg2imgすることで、画像全体の破綻を防ぎつつ大きな解像度の画像を生成します。
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2nd stageのstep数は`--steps` と`--strength`オプションの値から計算されます（`steps*strength`）。
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img2imgと併用できません。
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以下のオプションがあります。
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- `--highres_fix_scale`：Highres. fixを有効にして、1st stageで生成する画像のサイズを、倍率で指定します。最終出力が1024x1024で、最初に512x512の画像を生成する場合は`--highres_fix_scale 0.5`のように指定します。Web UI出の指定の逆数になっていますのでご注意ください。
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- `--highres_fix_steps`：1st stageの画像のステップ数を指定します。デフォルトは`28`です。
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- `--highres_fix_save_1st`：1st stageの画像を保存するかどうかを指定します。
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- `--highres_fix_latents_upscaling`：指定すると2nd stageの画像生成時に1st stageの画像をlatentベースでupscalingします（bilinearのみ対応）。未指定時は画像をLANCZOS4でupscalingします。
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- `--highres_fix_upscaler`：2nd stageに任意のupscalerを利用します。現在は`--highres_fix_upscaler tools.latent_upscaler` のみ対応しています。
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- `--highres_fix_upscaler_args`：`--highres_fix_upscaler`で指定したupscalerに渡す引数を指定します。
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`tools.latent_upscaler`の場合は、`--highres_fix_upscaler_args "weights=D:\Work\SD\Models\others\etc\upscaler-v1-e100-220.safetensors"`のように重みファイルを指定します。
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コマンドラインの例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
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--n_iter 1 --scale 7.5 --W 1024 --H 1024 --batch_size 1 --outdir ../txt2img
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--steps 48 --sampler ddim --fp16
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--xformers
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--images_per_prompt 1 --interactive
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--highres_fix_scale 0.5 --highres_fix_steps 28 --strength 0.5
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```
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## ControlNet
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現在はControlNet 1.0のみ動作確認しています。プリプロセスはCannyのみサポートしています。
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以下のオプションがあります。
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- `--control_net_models`：ControlNetのモデルファイルを指定します。
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複数指定すると、それらをstepごとに切り替えて利用します（Web UIのControlNet拡張の実装と異なります）。diffと通常の両方をサポートします。
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- `--guide_image_path`：ControlNetに使うヒント画像を指定します。`--img_path`と同様にフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。Canny以外のモデルの場合には、あらかじめプリプロセスを行っておいてください。
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- `--control_net_preps`：ControlNetのプリプロセスを指定します。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。現在はcannyのみ対応しています。対象モデルでプリプロセスを使用しない場合は `none` を指定します。
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cannyの場合 `--control_net_preps canny_63_191`のように、閾値1と2を'_'で区切って指定できます。
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- `--control_net_weights`：ControlNetの適用時の重みを指定します（`1.0`で通常、`0.5`なら半分の影響力で適用）。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。
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- `--control_net_ratios`：ControlNetを適用するstepの範囲を指定します。`0.5`の場合は、step数の半分までControlNetを適用します。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。
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コマンドラインの例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt model_ckpt --scale 8 --steps 48 --outdir txt2img --xformers
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--W 512 --H 768 --bf16 --sampler k_euler_a
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--control_net_models diff_control_sd15_canny.safetensors --control_net_weights 1.0
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--guide_image_path guide.png --control_net_ratios 1.0 --interactive
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```
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## Attention Couple + Reginal LoRA
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プロンプトをいくつかの部分に分割し、それぞれのプロンプトを画像内のどの領域に適用するかを指定できる機能です。個別のオプションはありませんが、`mask_path`とプロンプトで指定します。
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まず、プロンプトで` AND `を利用して、複数部分を定義します。最初の3つに対して領域指定ができ、以降の部分は画像全体へ適用されます。ネガティブプロンプトは画像全体に適用されます。
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以下ではANDで3つの部分を定義しています。
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```
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shs 2girls, looking at viewer, smile AND bsb 2girls, looking back AND 2girls --n bad quality, worst quality
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```
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次にマスク画像を用意します。マスク画像はカラーの画像で、RGBの各チャネルがプロンプトのANDで区切られた部分に対応します。またあるチャネルの値がすべて0の場合、画像全体に適用されます。
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上記の例では、Rチャネルが`shs 2girls, looking at viewer, smile`、Gチャネルが`bsb 2girls, looking back`に、Bチャネルが`2girls`に対応します。次のようなマスク画像を使用すると、Bチャネルに指定がありませんので、`2girls`は画像全体に適用されます。
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マスク画像は`--mask_path`で指定します。現在は1枚のみ対応しています。指定した画像サイズに自動的にリサイズされ適用されます。
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ControlNetと組み合わせることも可能です（細かい位置指定にはControlNetとの組み合わせを推奨します）。
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LoRAを指定すると、`--network_weights`で指定した複数のLoRAがそれぞれANDの各部分に対応します。現在の制約として、LoRAの数はANDの部分の数と同じである必要があります。
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## CLIP Guided Stable Diffusion
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DiffusersのCommunity Examplesの[こちらのcustom pipeline](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/community/README.md#clip-guided-stable-diffusion)からソースをコピー、変更したものです。
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通常のプロンプトによる生成指定に加えて、追加でより大規模のCLIPでプロンプトのテキストの特徴量を取得し、生成中の画像の特徴量がそのテキストの特徴量に近づくよう、生成される画像をコントロールします（私のざっくりとした理解です）。大きめのCLIPを使いますのでVRAM使用量はかなり増加し（VRAM 8GBでは512*512でも厳しいかもしれません）、生成時間も掛かります。
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なお選択できるサンプラーはDDIM、PNDM、LMSのみとなります。
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`--clip_guidance_scale`オプションにどの程度、CLIPの特徴量を反映するかを数値で指定します。先のサンプルでは100になっていますので、そのあたりから始めて増減すると良いようです。
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デフォルトではプロンプトの先頭75トークン（重みづけの特殊文字を除く）がCLIPに渡されます。プロンプトの`--c`オプションで、通常のプロンプトではなく、CLIPに渡すテキストを別に指定できます（たとえばCLIPはDreamBoothのidentifier（識別子）や「1girl」などのモデル特有の単語は認識できないと思われますので、それらを省いたテキストが良いと思われます）。
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コマンドラインの例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt v1-5-pruned-emaonly.ckpt --n_iter 1
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--scale 2.5 --W 512 --H 512 --batch_size 1 --outdir ../txt2img --steps 36
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--sampler ddim --fp16 --opt_channels_last --xformers --images_per_prompt 1
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--interactive --clip_guidance_scale 100
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```
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## CLIP Image Guided Stable Diffusion
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テキストではなくCLIPに別の画像を渡し、その特徴量に近づくよう生成をコントロールする機能です。`--clip_image_guidance_scale`オプションで適用量の数値を、`--guide_image_path`オプションでguideに使用する画像（ファイルまたはフォルダ）を指定してください。
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コマンドラインの例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
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--n_iter 1 --scale 7.5 --W 512 --H 512 --batch_size 1 --outdir ../txt2img
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||||
--steps 80 --sampler ddim --fp16 --opt_channels_last --xformers
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||||
--images_per_prompt 1 --interactive --clip_image_guidance_scale 100
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||||
--guide_image_path YUKA160113420I9A4104_TP_V.jpg
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```
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### VGG16 Guided Stable Diffusion
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指定した画像に近づくように画像生成する機能です。通常のプロンプトによる生成指定に加えて、追加でVGG16の特徴量を取得し、生成中の画像が指定したガイド画像に近づくよう、生成される画像をコントロールします。img2imgでの使用をお勧めします（通常の生成では画像がぼやけた感じになります）。CLIP Guided Stable Diffusionの仕組みを流用した独自の機能です。またアイデアはVGGを利用したスタイル変換から拝借しています。
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なお選択できるサンプラーはDDIM、PNDM、LMSのみとなります。
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`--vgg16_guidance_scale`オプションにどの程度、VGG16特徴量を反映するかを数値で指定します。試した感じでは100くらいから始めて増減すると良いようです。`--guide_image_path`オプションでguideに使用する画像（ファイルまたはフォルダ）を指定してください。
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複数枚の画像を一括でimg2img変換し、元画像をガイド画像とする場合、`--guide_image_path`と`--image_path`に同じ値を指定すればOKです。
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コマンドラインの例です。
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```batchfile
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python gen_img_diffusers.py --ckpt wd-v1-3-full-pruned-half.ckpt
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||||
--n_iter 1 --scale 5.5 --steps 60 --outdir ../txt2img
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||||
--xformers --sampler ddim --fp16 --W 512 --H 704
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||||
--batch_size 1 --images_per_prompt 1
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||||
--prompt "picturesque, 1girl, solo, anime face, skirt, beautiful face
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||||
--n lowres, bad anatomy, bad hands, error, missing fingers,
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||||
cropped, worst quality, low quality, normal quality,
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||||
jpeg artifacts, blurry, 3d, bad face, monochrome --d 1"
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||||
--strength 0.8 --image_path ..\src_image
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||||
--vgg16_guidance_scale 100 --guide_image_path ..\src_image
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||||
```
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||||
`--vgg16_guidance_layerPで特徴量取得に使用するVGG16のレイヤー番号を指定できます（デフォルトは20でconv4-2のReLUです）。上の層ほど画風を表現し、下の層ほどコンテンツを表現するといわれています。
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# その他のオプション
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- `--no_preview` : 対話モードでプレビュー画像を表示しません。OpenCVがインストールされていない場合や、出力されたファイルを直接確認する場合に指定してください。
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- `--n_iter` : 生成を繰り返す回数を指定します。デフォルトは1です。プロンプトをファイルから読み込むとき、複数回の生成を行いたい場合に指定します。
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- `--tokenizer_cache_dir` : トークナイザーのキャッシュディレクトリを指定します。（作業中）
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||||
- `--seed` : 乱数seedを指定します。1枚生成時はその画像のseed、複数枚生成時は各画像のseedを生成するための乱数のseedになります（`--from_file`で複数画像生成するとき、`--seed`オプションを指定すると複数回実行したときに各画像が同じseedになります）。
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||||
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||||
- `--iter_same_seed` : プロンプトに乱数seedの指定がないとき、`--n_iter`の繰り返し内ではすべて同じseedを使います。`--from_file`で指定した複数のプロンプト間でseedを統一して比較するときに使います。
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||||
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||||
- `--diffusers_xformers` : Diffuserのxformersを使用します。
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||||
- `--opt_channels_last` : 推論時にテンソルのチャンネルを最後に配置します。場合によっては高速化されることがあります。
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||||
- `--network_show_meta` : 追加ネットワークのメタデータを表示します。
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@@ -945,7 +945,7 @@ class PipelineLike:
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# encode the init image into latents and scale the latents
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||||
init_image = init_image.to(device=self.device, dtype=latents_dtype)
|
||||
if init_image.size()[1:] == (height // 8, width // 8):
|
||||
if init_image.size()[-2:] == (height // 8, width // 8):
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||||
init_latents = init_image
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||||
else:
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||||
if vae_batch_size >= batch_size:
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||||
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||||
@@ -74,6 +74,11 @@ LAST_STATE_NAME = "{}-state"
|
||||
DEFAULT_EPOCH_NAME = "epoch"
|
||||
DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME = "last"
|
||||
|
||||
DEFAULT_STEP_NAME = "at"
|
||||
STEP_STATE_NAME = "{}-step{:08d}-state"
|
||||
STEP_FILE_NAME = "{}-step{:08d}"
|
||||
STEP_DIFFUSERS_DIR_NAME = "{}-step{:08d}"
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||||
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||||
# region dataset
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||||
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||||
IMAGE_EXTENSIONS = [".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".bmp", ".PNG", ".JPG", ".JPEG", ".WEBP", ".BMP"]
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||||
@@ -1986,18 +1991,38 @@ def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth:
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_every_n_epochs", type=int, default=None, help="save checkpoint every N epochs / 学習中のモデルを指定エポックごとに保存する"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_every_n_steps", type=int, default=None, help="save checkpoint every N steps / 学習中のモデルを指定ステップごとに保存する"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_n_epoch_ratio",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="save checkpoint N epoch ratio (for example 5 means save at least 5 files total) / 学習中のモデルを指定のエポック割合で保存する（たとえば5を指定すると最低5個のファイルが保存される）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--save_last_n_epochs", type=int, default=None, help="save last N checkpoints / 最大Nエポック保存する")
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_last_n_epochs",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="save last N checkpoints when saving every N epochs (remove older checkpoints) / 指定エポックごとにモデルを保存するとき最大Nエポック保存する（古いチェックポイントは削除する）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_last_n_epochs_state",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="save last N checkpoints of state (overrides the value of --save_last_n_epochs)/ 最大Nエポックstateを保存する(--save_last_n_epochsの指定を上書きします)",
|
||||
help="save last N checkpoints of state (overrides the value of --save_last_n_epochs)/ 最大Nエポックstateを保存する（--save_last_n_epochsの指定を上書きする）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_last_n_steps",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="save checkpoints until N steps elapsed (remove older checkpoints if N steps elapsed) / 指定ステップごとにモデルを保存するとき、このステップ数経過するまで保存する（このステップ数経過したら削除する）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_last_n_steps_state",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="save states until N steps elapsed (remove older states if N steps elapsed, overrides --save_last_n_steps) / 指定ステップごとにstateを保存するとき、このステップ数経過するまで保存する（このステップ数経過したら削除する。--save_last_n_stepsを上書きする）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--save_state",
|
||||
@@ -2160,6 +2185,12 @@ def verify_training_args(args: argparse.Namespace):
|
||||
if args.v2 and args.clip_skip is not None:
|
||||
print("v2 with clip_skip will be unexpected / v2でclip_skipを使用することは想定されていません")
|
||||
|
||||
if args.cache_latents_to_disk and not args.cache_latents:
|
||||
args.cache_latents = True
|
||||
print(
|
||||
"cache_latents_to_disk is enabled, so cache_latents is also enabled / cache_latents_to_diskが有効なため、cache_latentsを有効にします"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def add_dataset_arguments(
|
||||
parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth: bool, support_caption: bool, support_caption_dropout: bool
|
||||
@@ -2903,26 +2934,53 @@ def get_hidden_states(args: argparse.Namespace, input_ids, tokenizer, text_encod
|
||||
return encoder_hidden_states
|
||||
|
||||
|
||||
def get_epoch_ckpt_name(args: argparse.Namespace, use_safetensors, epoch):
|
||||
model_name = DEFAULT_EPOCH_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
ckpt_name = EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, epoch) + (".safetensors" if use_safetensors else ".ckpt")
|
||||
return model_name, ckpt_name
|
||||
def default_if_none(value, default):
|
||||
return default if value is None else value
|
||||
|
||||
|
||||
def save_on_epoch_end(args: argparse.Namespace, save_func, remove_old_func, epoch_no: int, num_train_epochs: int):
|
||||
saving = epoch_no % args.save_every_n_epochs == 0 and epoch_no < num_train_epochs
|
||||
if saving:
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
save_func()
|
||||
|
||||
if args.save_last_n_epochs is not None:
|
||||
remove_epoch_no = epoch_no - args.save_every_n_epochs * args.save_last_n_epochs
|
||||
remove_old_func(remove_epoch_no)
|
||||
return saving
|
||||
def get_epoch_ckpt_name(args: argparse.Namespace, ext: str, epoch_no: int):
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_EPOCH_NAME)
|
||||
return EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, epoch_no) + ext
|
||||
|
||||
|
||||
def save_sd_model_on_epoch_end(
|
||||
def get_step_ckpt_name(args: argparse.Namespace, ext: str, step_no: int):
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_STEP_NAME)
|
||||
return STEP_FILE_NAME.format(model_name, step_no) + ext
|
||||
|
||||
|
||||
def get_last_ckpt_name(args: argparse.Namespace, ext: str):
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME)
|
||||
return model_name + ext
|
||||
|
||||
|
||||
def get_remove_epoch_no(args: argparse.Namespace, epoch_no: int):
|
||||
if args.save_last_n_epochs is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
remove_epoch_no = epoch_no - args.save_every_n_epochs * args.save_last_n_epochs
|
||||
if remove_epoch_no < 0:
|
||||
return None
|
||||
return remove_epoch_no
|
||||
|
||||
|
||||
def get_remove_step_no(args: argparse.Namespace, step_no: int):
|
||||
if args.save_last_n_steps is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# last_n_steps前のstep_noから、save_every_n_stepsの倍数のstep_noを計算して削除する
|
||||
# save_every_n_steps=10, save_last_n_steps=30の場合、50step目には30step分残し、10step目を削除する
|
||||
remove_step_no = step_no - args.save_last_n_steps - 1
|
||||
remove_step_no = remove_step_no - (remove_step_no % args.save_every_n_steps)
|
||||
if remove_step_no < 0:
|
||||
return None
|
||||
return remove_step_no
|
||||
|
||||
|
||||
# epochとstepの保存、メタデータにepoch/stepが含まれ引数が同じになるため、統合している
|
||||
# on_epoch_end: Trueならepoch終了時、Falseならstep経過時
|
||||
def save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(
|
||||
args: argparse.Namespace,
|
||||
on_epoch_end: bool,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path: str,
|
||||
save_stable_diffusion_format: bool,
|
||||
@@ -2935,57 +2993,87 @@ def save_sd_model_on_epoch_end(
|
||||
unet,
|
||||
vae,
|
||||
):
|
||||
epoch_no = epoch + 1
|
||||
model_name, ckpt_name = get_epoch_ckpt_name(args, use_safetensors, epoch_no)
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
epoch_no = epoch + 1
|
||||
saving = epoch_no % args.save_every_n_epochs == 0 and epoch_no < num_train_epochs
|
||||
if not saving:
|
||||
return
|
||||
|
||||
if save_stable_diffusion_format:
|
||||
|
||||
def save_sd():
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
model_util.save_stable_diffusion_checkpoint(
|
||||
args.v2, ckpt_file, text_encoder, unet, src_path, epoch_no, global_step, save_dtype, vae
|
||||
)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name)
|
||||
|
||||
def remove_sd(old_epoch_no):
|
||||
_, old_ckpt_name = get_epoch_ckpt_name(args, use_safetensors, old_epoch_no)
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
save_func = save_sd
|
||||
remove_old_func = remove_sd
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_EPOCH_NAME)
|
||||
remove_no = get_remove_epoch_no(args, epoch_no)
|
||||
else:
|
||||
# 保存するか否かは呼び出し側で判断済み
|
||||
|
||||
def save_du():
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_STEP_NAME)
|
||||
epoch_no = epoch # 例: 最初のepochの途中で保存したら0になる、SDモデルに保存される
|
||||
remove_no = get_remove_step_no(args, global_step)
|
||||
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
if save_stable_diffusion_format:
|
||||
ext = ".safetensors" if use_safetensors else ".ckpt"
|
||||
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
ckpt_name = get_epoch_ckpt_name(args, ext, epoch_no)
|
||||
else:
|
||||
ckpt_name = get_step_ckpt_name(args, ext, global_step)
|
||||
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
model_util.save_stable_diffusion_checkpoint(
|
||||
args.v2, ckpt_file, text_encoder, unet, src_path, epoch_no, global_step, save_dtype, vae
|
||||
)
|
||||
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name)
|
||||
|
||||
# remove older checkpoints
|
||||
if remove_no is not None:
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
remove_ckpt_name = get_epoch_ckpt_name(args, ext, remove_no)
|
||||
else:
|
||||
remove_ckpt_name = get_step_ckpt_name(args, ext, remove_no)
|
||||
|
||||
remove_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, remove_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(remove_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {remove_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(remove_ckpt_file)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
out_dir = os.path.join(args.output_dir, EPOCH_DIFFUSERS_DIR_NAME.format(model_name, epoch_no))
|
||||
print(f"saving model: {out_dir}")
|
||||
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
|
||||
model_util.save_diffusers_checkpoint(
|
||||
args.v2, out_dir, text_encoder, unet, src_path, vae=vae, use_safetensors=use_safetensors
|
||||
)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, out_dir, "/" + model_name)
|
||||
else:
|
||||
out_dir = os.path.join(args.output_dir, STEP_DIFFUSERS_DIR_NAME.format(model_name, global_step))
|
||||
|
||||
def remove_du(old_epoch_no):
|
||||
out_dir_old = os.path.join(args.output_dir, EPOCH_DIFFUSERS_DIR_NAME.format(model_name, old_epoch_no))
|
||||
if os.path.exists(out_dir_old):
|
||||
print(f"removing old model: {out_dir_old}")
|
||||
shutil.rmtree(out_dir_old)
|
||||
print(f"saving model: {out_dir}")
|
||||
model_util.save_diffusers_checkpoint(
|
||||
args.v2, out_dir, text_encoder, unet, src_path, vae=vae, use_safetensors=use_safetensors
|
||||
)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, out_dir, "/" + model_name)
|
||||
|
||||
save_func = save_du
|
||||
remove_old_func = remove_du
|
||||
# remove older checkpoints
|
||||
if remove_no is not None:
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
remove_out_dir = os.path.join(args.output_dir, EPOCH_DIFFUSERS_DIR_NAME.format(model_name, remove_no))
|
||||
else:
|
||||
remove_out_dir = os.path.join(args.output_dir, STEP_DIFFUSERS_DIR_NAME.format(model_name, remove_no))
|
||||
|
||||
saving = save_on_epoch_end(args, save_func, remove_old_func, epoch_no, num_train_epochs)
|
||||
if saving and args.save_state:
|
||||
save_state_on_epoch_end(args, accelerator, model_name, epoch_no)
|
||||
if os.path.exists(remove_out_dir):
|
||||
print(f"removing old model: {remove_out_dir}")
|
||||
shutil.rmtree(remove_out_dir)
|
||||
|
||||
if on_epoch_end:
|
||||
save_and_remove_state_on_epoch_end(args, accelerator, epoch_no)
|
||||
else:
|
||||
save_and_remove_state_stepwise(args, accelerator, global_step)
|
||||
|
||||
|
||||
def save_state_on_epoch_end(args: argparse.Namespace, accelerator, model_name, epoch_no):
|
||||
print("saving state.")
|
||||
def save_and_remove_state_on_epoch_end(args: argparse.Namespace, accelerator, epoch_no):
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_EPOCH_NAME)
|
||||
|
||||
print(f"saving state at epoch {epoch_no}")
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
state_dir = os.path.join(args.output_dir, EPOCH_STATE_NAME.format(model_name, epoch_no))
|
||||
accelerator.save_state(state_dir)
|
||||
if args.save_state_to_huggingface:
|
||||
@@ -3001,12 +3089,40 @@ def save_state_on_epoch_end(args: argparse.Namespace, accelerator, model_name, e
|
||||
shutil.rmtree(state_dir_old)
|
||||
|
||||
|
||||
def save_and_remove_state_stepwise(args: argparse.Namespace, accelerator, step_no):
|
||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_STEP_NAME)
|
||||
|
||||
print(f"saving state at step {step_no}")
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os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
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||||
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||||
state_dir = os.path.join(args.output_dir, STEP_STATE_NAME.format(model_name, step_no))
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||||
accelerator.save_state(state_dir)
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||||
if args.save_state_to_huggingface:
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||||
print("uploading state to huggingface.")
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||||
huggingface_util.upload(args, state_dir, "/" + STEP_STATE_NAME.format(model_name, step_no))
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||||
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||||
last_n_steps = args.save_last_n_steps_state if args.save_last_n_steps_state else args.save_last_n_steps
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||||
if last_n_steps is not None:
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||||
# last_n_steps前のstep_noから、save_every_n_stepsの倍数のstep_noを計算して削除する
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remove_step_no = step_no - last_n_steps - 1
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||||
remove_step_no = remove_step_no - (remove_step_no % args.save_every_n_steps)
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||||
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||||
if remove_step_no > 0:
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||||
state_dir_old = os.path.join(args.output_dir, STEP_STATE_NAME.format(model_name, remove_step_no))
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if os.path.exists(state_dir_old):
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print(f"removing old state: {state_dir_old}")
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shutil.rmtree(state_dir_old)
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def save_state_on_train_end(args: argparse.Namespace, accelerator):
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model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME)
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||||
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||||
print("saving last state.")
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||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
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||||
model_name = DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME if args.output_name is None else args.output_name
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||||
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||||
state_dir = os.path.join(args.output_dir, LAST_STATE_NAME.format(model_name))
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||||
accelerator.save_state(state_dir)
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||||
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||||
if args.save_state_to_huggingface:
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||||
print("uploading last state to huggingface.")
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||||
huggingface_util.upload(args, state_dir, "/" + LAST_STATE_NAME.format(model_name))
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||||
@@ -3024,7 +3140,7 @@ def save_sd_model_on_train_end(
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unet,
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vae,
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):
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||||
model_name = DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME if args.output_name is None else args.output_name
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||||
model_name = default_if_none(args.output_name, DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME)
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||||
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||||
if save_stable_diffusion_format:
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||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
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@@ -243,7 +243,13 @@ def create_upscaler(**kwargs):
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model = Upscaler()
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print(f"Loading weights from {weights}...")
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||||
model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=torch.device("cpu")))
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||||
if os.path.splitext(weights)[1] == ".safetensors":
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from safetensors.torch import load_file
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sd = load_file(weights)
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||||
else:
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||||
sd = torch.load(weights, map_location=torch.device("cpu"))
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model.load_state_dict(sd)
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||||
return model
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||||
900
train_README-zh.md
Normal file
900
train_README-zh.md
Normal file
@@ -0,0 +1,900 @@
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||||
__由于文档正在更新中，描述可能有错误。__
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||||
# 关于本学习文档，通用描述
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||||
本库支持模型微调(fine tuning)、DreamBooth、训练LoRA和文本反转(Textual Inversion)（包括[XTI:P+](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327)
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）
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本文档将说明它们通用的学习数据准备方法和选项等。
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# 概要
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请提前参考本仓库的README，准备好环境。
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以下本节说明。
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1. 关于准备学习数据的新形式（使用设置文件）
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1. 对于在学习中使用的术语的简要解释
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1. 先前的指定格式（不使用设置文件，而是从命令行指定）
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1. 生成学习过程中的示例图像
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1. 各脚本中常用的共同选项
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1. 准备 fine tuning 方法的元数据：如说明文字(打标签)等
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1. 如果只执行一次，学习就可以进行（相关内容，请参阅各个脚本的文档）。如果需要，以后可以随时参考。
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# 关于准备训练数据
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在任意文件夹（也可以是多个文件夹）中准备好训练数据的图像文件。支持 `.png`, `.jpg`, `.jpeg`, `.webp`, `.bmp` 格式的文件。通常不需要进行任何预处理，如调整大小等。
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但是请勿使用极小的图像，其尺寸比训练分辨率（稍后将提到）还小，建议事先使用超分辨率AI等进行放大。另外，请注意不要使用过大的图像（约为3000 x 3000像素以上），因为这可能会导致错误，建议事先缩小。
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在训练时，需要整理要用于训练模型的图像数据，并将其指定给脚本。根据训练数据的数量、训练目标和说明（图像描述）是否可用等因素，可以使用几种方法指定训练数据。以下是其中的一些方法（每个名称都不是通用的，而是该存储库自定义的定义）。有关正则化图像的信息将在稍后提供。
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1. DreamBooth、class + identifier方式（可使用正则化图像）
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将训练目标与特定单词（identifier）相关联进行训练。无需准备说明。例如，当要学习特定角色时，由于无需准备说明，因此比较方便，但由于学习数据的所有元素都与identifier相关联，例如发型、服装、背景等，因此在生成时可能会出现无法更换服装的情况。
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2. DreamBooth、说明方式（可使用正则化图像）
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准备记录每个图像说明的文本文件进行训练。例如，通过将图像详细信息（如穿着白色衣服的角色A、穿着红色衣服的角色A等）记录在说明中，可以将角色和其他元素分离，并期望模型更准确地学习角色。
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3. 微调方式（不可使用正则化图像）
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先将说明收集到元数据文件中。支持分离标签和说明以及预先缓存latents等功能，以加速训练（这些将在另一篇文档中介绍）。（虽然名为fine tuning方式，但不仅限于fine tuning。）
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你要学的东西和你可以使用的规范方法的组合如下。
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| 学习对象或方法 | 脚本 | DB/class+identifier | DB/caption | fine tuning |
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|----------------| ----- | ----- | ----- | ----- |
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| fine tuning微调模型 | `fine_tune.py`| x | x | o |
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| DreamBooth训练模型 | `train_db.py`| o | o | x |
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| LoRA | `train_network.py`| o | o | o |
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| Textual Invesion | `train_textual_inversion.py`| o | o | o |
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## 选择哪一个
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如果您想要学习LoRA、Textual Inversion而不需要准备简介文件，则建议使用DreamBooth class+identifier。如果您能够准备好，则DreamBooth Captions方法更好。如果您有大量的训练数据并且不使用规则化图像，则请考虑使用fine-tuning方法。
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对于DreamBooth也是一样的，但不能使用fine-tuning方法。对于fine-tuning方法，只能使用fine-tuning方式。
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# 每种方法的指定方式
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在这里，我们只介绍每种指定方法的典型模式。有关更详细的指定方法，请参见[数据集设置](./config_README-ja.md)。
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# DreamBooth，class+identifier方法（可使用规则化图像）
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在该方法中，每个图像将被视为使用与 `class identifier` 相同的标题进行训练（例如 `shs dog`）。
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这样一来，每张图片都相当于使用标题“分类标识”（例如“shs dog”）进行训练。
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## step 1.确定identifier和class
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要将学习的目标与identifier和属于该目标的class相关联。
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（虽然有很多称呼，但暂时按照原始论文的说法。）
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以下是简要说明（请查阅详细信息）。
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class是学习目标的一般类别。例如，如果要学习特定品种的狗，则class将是“dog”。对于动漫角色，根据模型不同，可能是“boy”或“girl”，也可能是“1boy”或“1girl”。
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identifier是用于识别学习目标并进行学习的单词。可以使用任何单词，但是根据原始论文，“Tokenizer生成的3个或更少字符的罕见单词”是最好的选择。
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使用identifier和class，例如，“shs dog”可以将模型训练为从class中识别并学习所需的目标。
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在图像生成时，使用“shs dog”将生成所学习狗种的图像。
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（作为identifier，我最近使用的一些参考是“shs sts scs cpc coc cic msm usu ici lvl cic dii muk ori hru rik koo yos wny”等。最好是不包含在Danbooru标签中的单词。）
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## step 2. 决定是否使用正则化图像，并生成正则化图像
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正则化图像是为防止前面提到的语言漂移，即整个类别被拉扯成为学习目标而生成的图像。如果不使用正则化图像，例如在 `shs 1girl` 中学习特定角色时，即使在简单的 `1girl` 提示下生成，也会越来越像该角色。这是因为 `1girl` 在训练时的标题中包含了该角色的信息。
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通过同时学习目标图像和正则化图像，类别仍然保持不变，仅在将标识符附加到提示中时才生成目标图像。
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如果您只想在LoRA或DreamBooth中使用特定的角色，则可以不使用正则化图像。
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在Textual Inversion中也不需要使用（如果要学习的token string不包含在标题中，则不会学习任何内容）。
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一般情况下，使用在训练目标模型时只使用类别名称生成的图像作为正则化图像是常见的做法（例如 `1girl`）。但是，如果生成的图像质量不佳，可以尝试修改提示或使用从网络上另外下载的图像。
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（由于正则化图像也被训练，因此其质量会影响模型。）
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通常，准备数百张图像是理想的（图像数量太少会导致类别图像无法推广并学习它们的特征）。
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如果要使用生成的图像，请将其大小通常与训练分辨率（更准确地说是bucket的分辨率）相适应。
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## step 2. 设置文件的描述
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创建一个文本文件，并将其扩展名更改为`.toml`。例如，您可以按以下方式进行描述：
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（以`＃`开头的部分是注释，因此您可以直接复制粘贴，或者将其删除，都没有问题。）
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```toml
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[general]
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enable_bucket = true # 是否使用Aspect Ratio Bucketing
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[[datasets]]
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resolution = 512 # 学习分辨率
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batch_size = 4 # 批量大小
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[[datasets.subsets]]
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image_dir = 'C:\hoge' # 指定包含训练图像的文件夹
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class_tokens = 'hoge girl' # 指定标识符类
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num_repeats = 10 # 训练图像的迭代次数
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# 以下仅在使用正则化图像时进行描述。不使用则删除
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[[datasets.subsets]]
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is_reg = true
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image_dir = 'C:\reg' # 指定包含正则化图像的文件夹
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class_tokens = 'girl' # 指定类别
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num_repeats = 1 # 正则化图像的迭代次数，基本上1就可以了
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```
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基本上只需更改以下位置即可进行学习。
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1. 学习分辨率
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指定一个数字表示正方形（如果是 `512`，则为 512x512），如果使用方括号和逗号分隔的两个数字，则表示横向×纵向（如果是`[512,768]`，则为 512x768）。在SD1.x系列中，原始学习分辨率为512。指定较大的分辨率，如 `[512,768]` 可能会减少纵向和横向图像生成时的错误。在SD2.x 768系列中，分辨率为 `768`。
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1. 批量大小
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指定同时学习多少个数据。这取决于GPU的VRAM大小和学习分辨率。详细信息将在后面说明。此外，fine tuning/DreamBooth/LoRA等也会影响批量大小，请查看各个脚本的说明。
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1. 文件夹指定
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指定用于学习的图像和正则化图像（仅在使用时）的文件夹。指定包含图像数据的文件夹。
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1. identifier 和 class 的指定
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如前所述，与示例相同。
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1. 迭代次数
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将在后面说明。
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### 关于重复次数
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重复次数用于调整正则化图像和训练用图像的数量。由于正则化图像的数量多于训练用图像，因此需要重复使用训练用图像来达到一对一的比例，从而实现训练。
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请将重复次数指定为“ __训练用图像的重复次数×训练用图像的数量≥正则化图像的重复次数×正则化图像的数量__ ”。
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（1个epoch（数据一周一次）的数据量为“训练用图像的重复次数×训练用图像的数量”。如果正则化图像的数量多于这个值，则剩余的正则化图像将不会被使用。）
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## 步骤 3. 学习
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请根据每个文档的参考进行学习。
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# DreamBooth，标题方式（可使用规范化图像）
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在此方式中，每个图像都将通过标题进行学习。
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## 步骤 1. 准备标题文件
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请将与图像具有相同文件名且扩展名为 `.caption`（可以在设置中更改）的文件放置在用于训练图像的文件夹中。每个文件应该只有一行。编码为 `UTF-8`。
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## 步骤 2. 决定是否使用规范化图像，并在使用时生成规范化图像
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与class+identifier格式相同。可以在规范化图像上附加标题，但通常不需要。
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## 步骤 2. 编写设置文件
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创建一个文本文件并将扩展名更改为 `.toml`。例如，可以按以下方式进行记录。
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```toml
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[general]
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enable_bucket = true # Aspect Ratio Bucketingを使うか否か
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[[datasets]]
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resolution = 512 # 学習解像度
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batch_size = 4 # 批量大小
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[[datasets.subsets]]
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image_dir = 'C:\hoge' # 指定包含训练图像的文件夹
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caption_extension = '.caption' # 使用字幕文件扩展名 .txt 时重写
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num_repeats = 10 # 训练图像的迭代次数
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# 以下仅在使用正则化图像时进行描述。不使用则删除
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[[datasets.subsets]]
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is_reg = true
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image_dir = 'C:\reg' #指定包含正则化图像的文件夹
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class_tokens = 'girl' # class を指定
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num_repeats = 1 #
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正则化图像的迭代次数，基本上1就可以了
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```
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基本上，您可以通过仅重写以下位置来学习。除非另有说明，否则与类+标识符方法相同。
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1. 学习分辨率
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2. 批量大小
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3. 文件夹指定
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4. 标题文件的扩展名
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可以指定任意的扩展名。
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5. 重复次数
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## 步骤 3. 学习
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请参考每个文档进行学习。
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# 微调方法
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## 步骤 1. 准备元数据
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将标题和标签整合到管理文件中称为元数据。它的扩展名为 `.json`，格式为json。由于创建方法较长，因此在本文档的末尾进行了描述。
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## 步骤 2. 编写设置文件
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创建一个文本文件，将扩展名设置为 `.toml`。例如，可以按以下方式编写：
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```toml
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[general]
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shuffle_caption = true
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keep_tokens = 1
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[[datasets]]
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resolution = 512 # 图像分辨率
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batch_size = 4 # 批量大小
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[[datasets.subsets]]
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image_dir = 'C:\piyo' # 指定包含训练图像的文件夹
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metadata_file = 'C:\piyo\piyo_md.json' # 元数据文件名
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```
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基本上，您可以通过仅重写以下位置来学习。如无特别说明，与DreamBooth相同，类+标识符方式。
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1. 学习解像度
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2. 批次大小
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3. 指定文件夹
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4. 元数据文件名
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指定使用后面所述方法创建的元数据文件。
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## 第三步：学习
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请参考各个文档进行学习。
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# 学习中使用的术语简单解释
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由于省略了细节并且我自己也没有完全理解，因此请自行查阅详细信息。
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## 微调（fine tuning）
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指训练模型并微调其性能。具体含义因用法而异，但在 Stable Diffusion 中，狭义的微调是指使用图像和标题进行训练模型。DreamBooth 可视为狭义微调的一种特殊方法。广义的微调包括 LoRA、Textual Inversion、Hypernetworks 等，包括训练模型的所有内容。
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## 步骤（step）
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粗略地说，每次在训练数据上进行一次计算即为一步。具体来说，“将训练数据的标题传递给当前模型，将生成的图像与训练数据的图像进行比较，稍微更改模型，以使其更接近训练数据”即为一步。
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## 批次大小（batch size）
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批次大小指定每个步骤要计算多少数据。批量计算可以提高速度。一般来说，批次大小越大，精度也越高。
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“批次大小×步数”是用于训练的数据数量。因此，建议减少步数以增加批次大小。
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（但是，例如，“批次大小为 1，步数为 1600”和“批次大小为 4，步数为 400”将不会产生相同的结果。如果使用相同的学习速率，通常后者会导致模型欠拟合。请尝试增加学习率（例如 `2e-6`），将步数设置为 500 等。）
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批次大小越大，GPU 内存消耗就越大。如果内存不足，将导致错误，或者在边缘时将导致训练速度降低。建议在任务管理器或 `nvidia-smi` 命令中检查使用的内存量进行调整。
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另外，批次是指“一块数据”的意思。
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## 学习率
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学习率指的是每个步骤中改变的程度。如果指定一个大的值，学习速度就会加快，但是可能会出现变化太大导致模型崩溃或无法达到最佳状态的情况。如果指定一个小的值，学习速度会变慢，也可能无法达到最佳状态。
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在fine tuning、DreamBooth、LoRA等过程中，学习率会有很大的差异，并且也会受到训练数据、所需训练的模型、批量大小和步骤数等因素的影响。建议从一般的值开始，观察训练状态并逐渐调整。
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默认情况下，整个训练过程中学习率是固定的。但是可以通过调度程序指定学习率如何变化，因此结果也会有所不同。
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## 时代（epoch）
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Epoch指的是训练数据被完整训练一遍（即数据一周）的情况。如果指定了重复次数，则在重复后的数据一周后，就是1个epoch。
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1个epoch的步骤数通常为“数据量÷批量大小”，但如果使用Aspect Ratio Bucketing，则略微增加（由于不同bucket的数据不能在同一个批次中，因此步骤数会增加）。
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## 纵横比分桶（Aspect Ratio Bucketing)
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Stable Diffusion 的 v1 是以 512\*512 的分辨率进行训练的，但同时也可以在其他分辨率下进行训练，例如 256\*1024 和 384\*640。这样可以减少裁剪的部分，期望更准确地学习图像和标题之间的关系。
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此外，由于可以在任意分辨率下进行训练，因此不再需要事先统一图像数据的纵横比。
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该设置在配置中有效，可以切换，但在此之前的配置文件示例中已启用（设置为 `true`）。
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学习分辨率将根据参数所提供的分辨率面积（即内存使用量）进行调整，以64像素为单位（默认值，可更改）在纵横方向上进行调整和创建。
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在机器学习中，通常需要将所有输入大小统一，但实际上只要在同一批次中统一即可。 NovelAI 所说的分桶(bucketing) 指的是，预先将训练数据按照纵横比分类到每个学习分辨率下，并通过使用每个 bucket 内的图像创建批次来统一批次图像大小。
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# 以前的指定格式（不使用 .toml 文件，而是使用命令行选项指定）
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这是一种通过命令行选项而不是指定 .toml 文件的方法。有 DreamBooth 类+标识符方法、DreamBooth 标题方法、微调方法三种方式。
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## DreamBooth、类+标识符方式
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指定文件夹名称以指定迭代次数。还要使用 `train_data_dir` 和 `reg_data_dir` 选项。
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### 第1步。准备用于训练的图像
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创建一个用于存储训练图像的文件夹。__此外__，按以下名称创建目录。
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```
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<迭代次数>_<标识符> <类别>
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```
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不要忘记下划线``_``。
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例如，如果在名为“sls frog”的提示下重复数据 20 次，则为“20_sls frog”。如下所示：
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### 多个类别、多个标识符的学习
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该方法很简单，在用于训练的图像文件夹中，需要准备多个文件夹，每个文件夹都是以“重复次数_<标识符> <类别>”命名的，同样，在正则化图像文件夹中，也需要准备多个文件夹，每个文件夹都是以“重复次数_<类别>”命名的。
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例如，如果要同时训练“sls青蛙”和“cpc兔子”，则应按以下方式准备文件夹。
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如果一个类别包含多个对象，可以只使用一个正则化图像文件夹。例如，如果在1girl类别中有角色A和角色B，则可以按照以下方式处理：
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- train_girls
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- 10_sls 1girl
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- 10_cpc 1girl
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- reg_girls
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- 1_1girl
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### step 2. 准备正规化图像
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这是使用规则化图像时的过程。
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创建一个文件夹来存储规则化的图像。 __此外，__ 创建一个名为``<repeat count>_<class>`` 的目录。
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例如，使用提示“frog”并且不重复数据（仅一次）：
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步骤3. 执行学习
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执行每个学习脚本。使用 `--train_data_dir` 选项指定包含训练数据文件夹的父文件夹（不是包含图像的文件夹），使用 `--reg_data_dir` 选项指定包含正则化图像的父文件夹（不是包含图像的文件夹）。
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## DreamBooth，带标题方式
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在包含训练图像和正则化图像的文件夹中，将与图像具有相同文件名的文件.caption（可以使用选项进行更改）放置在该文件夹中，然后从该文件中加载标题作为提示进行学习。
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※文件夹名称（标识符类）不再用于这些图像的训练。
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默认的标题文件扩展名为.caption。可以使用学习脚本的 `--caption_extension` 选项进行更改。 使用 `--shuffle_caption` 选项，同时对每个逗号分隔的部分进行学习时会对学习时的标题进行混洗。
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## 微调方式
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创建元数据的方式与使用配置文件相同。 使用 `in_json` 选项指定元数据文件。
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# 学习过程中的样本输出
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通过在训练中使用模型生成图像，可以检查学习进度。将以下选项指定为学习脚本。
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- `--sample_every_n_steps` / `--sample_every_n_epochs`
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指定要采样的步数或纪元数。为这些数字中的每一个输出样本。如果两者都指定，则 epoch 数优先。
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- `--sample_prompts`
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指定示例输出的提示文件。
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- `--sample_sampler`
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指定用于采样输出的采样器。
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`'ddim', 'pndm', 'heun', 'dpmsolver', 'dpmsolver++', 'dpmsingle', 'k_lms', 'k_euler', 'k_euler_a', 'k_dpm_2', 'k_dpm_2_a'`が選べます。
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要输出样本，您需要提前准备一个包含提示的文本文件。每行输入一个提示。
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```txt
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# prompt 1
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masterpiece, best quality, 1girl, in white shirts, upper body, looking at viewer, simple background --n low quality, worst quality, bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 768 --h 768 --d 1 --l 7.5 --s 28
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# prompt 2
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||||
masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking back --n low quality, worst quality, bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 576 --h 832 --d 2 --l 5.5 --s 40
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```
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以“#”开头的行是注释。您可以使用“`--` + 小写字母”为生成的图像指定选项，例如 `--n`。您可以使用：
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- `--n` 否定提示到下一个选项。
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- `--w` 指定生成图像的宽度。
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- `--h` 指定生成图像的高度。
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- `--d` 指定生成图像的种子。
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- `--l` 指定生成图像的 CFG 比例。
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- `--s` 指定生成过程中的步骤数。
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# 每个脚本通用的常用选项
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文档更新可能跟不上脚本更新。在这种情况下，请使用 `--help` 选项检查可用选项。
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## 学习模型规范
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- `--v2` / `--v_parameterization`
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如果使用 Hugging Face 的 stable-diffusion-2-base 或来自它的微调模型作为学习目标模型（对于在推理时指示使用 `v2-inference.yaml` 的模型），`- 当使用-v2` 选项与 stable-diffusion-2、768-v-ema.ckpt 及其微调模型（对于在推理过程中使用 `v2-inference-v.yaml` 的模型），`- 指定两个 -v2`和 `--v_parameterization` 选项。
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以下几点在 Stable Diffusion 2.0 中发生了显着变化。
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1. 使用分词器
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2. 使用哪个Text Encoder，使用哪个输出层（2.0使用倒数第二层）
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3. Text Encoder的输出维度(768->1024)
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4. U-Net的结构（CrossAttention的头数等）
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5. v-parameterization（采样方式好像变了）
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其中碱基使用1-4个，非碱基使用1-5个（768-v）。使用 1-4 进行 v2 选择，使用 5 进行 v_parameterization 选择。
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-`--pretrained_model_name_or_path`
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指定要从中执行额外训练的模型。您可以指定稳定扩散检查点文件（.ckpt 或 .safetensors）、扩散器本地磁盘上的模型目录或扩散器模型 ID（例如“stabilityai/stable-diffusion-2”）。
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## 学习设置
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- `--output_dir`
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指定训练后保存模型的文件夹。
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- `--output_name`
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指定不带扩展名的模型文件名。
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- `--dataset_config`
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指定描述数据集配置的 .toml 文件。
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- `--max_train_steps` / `--max_train_epochs`
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指定要学习的步数或纪元数。如果两者都指定，则 epoch 数优先。
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-
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- `--mixed_precision`
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训练混合精度以节省内存。指定像`--mixed_precision = "fp16"`。与无混合精度（默认）相比，精度可能较低，但训练所需的 GPU 内存明显较少。
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（在RTX30系列以后也可以指定`bf16`，请配合您在搭建环境时做的加速设置）。
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- `--gradient_checkpointing`
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通过逐步计算权重而不是在训练期间一次计算所有权重来减少训练所需的 GPU 内存量。关闭它不会影响准确性，但打开它允许更大的批量大小，所以那里有影响。
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另外，打开它通常会减慢速度，但可以增加批量大小，因此总的学习时间实际上可能会更快。
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- `--xformers` / `--mem_eff_attn`
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当指定 xformers 选项时，使用 xformers 的 CrossAttention。如果未安装 xformers 或发生错误（取决于环境，例如 `mixed_precision="no"`），请指定 `mem_eff_attn` 选项而不是使用 CrossAttention 的内存节省版本（xformers 比 慢）。
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- `--save_precision`
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指定保存时的数据精度。为 save_precision 选项指定 float、fp16 或 bf16 将以该格式保存模型（在 DreamBooth 中保存 Diffusers 格式时无效，微调）。当您想缩小模型的尺寸时请使用它。
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- `--save_every_n_epochs` / `--save_state` / `--resume`
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为 save_every_n_epochs 选项指定一个数字可以在每个时期的训练期间保存模型。
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如果同时指定save_state选项，学习状态包括优化器的状态等都会一起保存。。保存目的地将是一个文件夹。
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学习状态输出到目标文件夹中名为“<output_name>-??????-state”（??????是纪元数）的文件夹中。长时间学习时请使用。
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使用 resume 选项从保存的训练状态恢复训练。指定学习状态文件夹（其中的状态文件夹，而不是 `output_dir`）。
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请注意，由于 Accelerator 规范，epoch 数和全局步数不会保存，即使恢复时它们也从 1 开始。
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- `--save_model_as` （DreamBooth, fine tuning 仅有的）
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您可以从 `ckpt, safetensors, diffusers, diffusers_safetensors` 中选择模型保存格式。
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- `--save_model_as=safetensors` 指定喜欢当读取稳定扩散格式（ckpt 或安全张量）并以扩散器格式保存时，缺少的信息通过从 Hugging Face 中删除 v1.5 或 v2.1 信息来补充。
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- `--clip_skip`
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`2` 如果指定，则使用文本编码器 (CLIP) 的倒数第二层的输出。如果省略 1 或选项，则使用最后一层。
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*SD2.0默认使用倒数第二层，学习SD2.0时请不要指定。
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如果被训练的模型最初被训练为使用第二层，则 2 是一个很好的值。
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如果您使用的是最后一层，那么整个模型都会根据该假设进行训练。因此，如果再次使用第二层进行训练，可能需要一定数量的teacher数据和更长时间的学习才能得到想要的学习结果。
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- `--max_token_length`
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默认值为 75。您可以通过指定“150”或“225”来扩展令牌长度来学习。使用长字幕学习时指定。
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但由于学习时token展开的规范与Automatic1111的web UI（除法等规范）略有不同，如非必要建议用75学习。
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与clip_skip一样，学习与模型学习状态不同的长度可能需要一定量的teacher数据和更长的学习时间。
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- `--persistent_data_loader_workers`
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在 Windows 环境中指定它可以显着减少时期之间的延迟。
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- `--max_data_loader_n_workers`
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指定数据加载的进程数。大量的进程会更快地加载数据并更有效地使用 GPU，但会消耗更多的主内存。默认是"`8`或者`CPU并发执行线程数 - 1`，取小者"，所以如果主存没有空间或者GPU使用率大概在90%以上，就看那些数字和 `2` 或将其降低到大约 `1`。
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- `--logging_dir` / `--log_prefix`
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保存学习日志的选项。在 logging_dir 选项中指定日志保存目标文件夹。以 TensorBoard 格式保存日志。
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例如，如果您指定 --logging_dir=logs，将在您的工作文件夹中创建一个日志文件夹，并将日志保存在日期/时间文件夹中。
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此外，如果您指定 --log_prefix 选项，则指定的字符串将添加到日期和时间之前。使用“--logging_dir=logs --log_prefix=db_style1_”进行识别。
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要检查 TensorBoard 中的日志，请打开另一个命令提示符并在您的工作文件夹中键入：
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```
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tensorboard --logdir=logs
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```
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我觉得tensorboard会在环境搭建的时候安装，如果没有安装，请用`pip install tensorboard`安装。）
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然后打开浏览器到http://localhost:6006/就可以看到了。
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- `--noise_offset`
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本文的实现：https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
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看起来它可能会为整体更暗和更亮的图像产生更好的结果。它似乎对 LoRA 学习也有效。指定一个大约 0.1 的值似乎很好。
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- `--debug_dataset`
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通过添加此选项，您可以在学习之前检查将学习什么样的图像数据和标题。按 Esc 退出并返回命令行。按 `S` 进入下一步（批次），按 `E` 进入下一个纪元。
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*图片在 Linux 环境（包括 Colab）下不显示。
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- `--vae`
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如果您在 vae 选项中指定稳定扩散检查点、VAE 检查点文件、扩散模型或 VAE（两者都可以指定本地或拥抱面模型 ID），则该 VAE 用于学习（缓存时的潜伏）或在学习过程中获得潜伏）。
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对于 DreamBooth 和微调，保存的模型将包含此 VAE
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- `--cache_latents`
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在主内存中缓存 VAE 输出以减少 VRAM 使用。除 flip_aug 之外的任何增强都将不可用。此外，整体学习速度略快。
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- `--min_snr_gamma`
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指定最小 SNR 加权策略。细节是[这里](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/308)请参阅。论文中推荐`5`。
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## 优化器相关
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- `--optimizer_type`
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-- 指定优化器类型。您可以指定
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- AdamW : [torch.optim.AdamW](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.AdamW.html)
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- 与过去版本中未指定选项时相同
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- AdamW8bit : 同上
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- 与过去版本中指定的 --use_8bit_adam 相同
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- Lion : https://github.com/lucidrains/lion-pytorch
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- 与过去版本中指定的 --use_lion_optimizer 相同
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- SGDNesterov : [torch.optim.SGD](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.SGD.html), nesterov=True
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- SGDNesterov8bit : 引数同上
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- DAdaptation : https://github.com/facebookresearch/dadaptation
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- AdaFactor : [Transformers AdaFactor](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/optimizer_schedules)
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- 任何优化器
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- `--learning_rate`
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指定学习率。合适的学习率取决于学习脚本，所以请参考每个解释。
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- `--lr_scheduler` / `--lr_warmup_steps` / `--lr_scheduler_num_cycles` / `--lr_scheduler_power`
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学习率的调度程序相关规范。
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使用 lr_scheduler 选项，您可以从线性、余弦、cosine_with_restarts、多项式、常数、constant_with_warmup 或任何调度程序中选择学习率调度程序。默认值是常量。
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使用 lr_warmup_steps，您可以指定预热调度程序的步数（逐渐改变学习率）。
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lr_scheduler_num_cycles 是 cosine with restarts 调度器中的重启次数，lr_scheduler_power 是多项式调度器中的多项式幂。
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有关详细信息，请自行研究。
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要使用任何调度程序，请像使用任何优化器一样使用“--scheduler_args”指定可选参数。
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### 关于指定优化器
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使用 --optimizer_args 选项指定优化器选项参数。可以以key=value的格式指定多个值。此外，您可以指定多个值，以逗号分隔。例如，要指定 AdamW 优化器的参数，``--optimizer_args weight_decay=0.01 betas=.9,.999``。
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指定可选参数时，请检查每个优化器的规格。
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一些优化器有一个必需的参数，如果省略它会自动添加（例如 SGDNesterov 的动量）。检查控制台输出。
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D-Adaptation 优化器自动调整学习率。学习率选项指定的值不是学习率本身，而是D-Adaptation决定的学习率的应用率，所以通常指定1.0。如果您希望 Text Encoder 的学习率是 U-Net 的一半，请指定 ``--text_encoder_lr=0.5 --unet_lr=1.0``。
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如果指定 relative_step=True，AdaFactor 优化器可以自动调整学习率（如果省略，将默认添加）。自动调整时，学习率调度器被迫使用 adafactor_scheduler。此外，指定 scale_parameter 和 warmup_init 似乎也不错。
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自动调整的选项类似于``--optimizer_args "relative_step=True" "scale_parameter=True" "warmup_init=True"``。
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如果您不想自动调整学习率，请添加可选参数 ``relative_step=False``。在那种情况下，似乎建议将 constant_with_warmup 用于学习率调度程序，而不要为梯度剪裁范数。所以参数就像``--optimizer_type=adafactor --optimizer_args "relative_step=False" --lr_scheduler="constant_with_warmup" --max_grad_norm=0.0``。
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### 使用任何优化器
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使用 ``torch.optim`` 优化器时，仅指定类名（例如 ``--optimizer_type=RMSprop``），使用其他模块的优化器时，指定“模块名.类名”。（例如``--optimizer_type=bitsandbytes.optim.lamb.LAMB``）。
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（内部仅通过 importlib 未确认操作。如果需要，请安装包。）
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## 使用任意大小的图像进行训练 --resolution
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你可以在广场外学习。请在分辨率中指定“宽度、高度”，如“448,640”。宽度和高度必须能被 64 整除。匹配训练图像和正则化图像的大小。
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就我个人而言，我经常生成垂直长的图像，所以我有时会用“448、640”来学习。
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## 纵横比分桶 --enable_bucket / --min_bucket_reso / --max_bucket_reso
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它通过指定 enable_bucket 选项来启用。 Stable Diffusion 在 512x512 分辨率下训练，但也在 256x768 和 384x640 等分辨率下训练。
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如果指定此选项，则不需要将训练图像和正则化图像统一为特定分辨率。从多种分辨率（纵横比）中进行选择，并在该分辨率下学习。
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由于分辨率为 64 像素，纵横比可能与原始图像不完全相同。
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您可以使用 min_bucket_reso 选项指定分辨率的最小大小，使用 max_bucket_reso 指定最大大小。默认值分别为 256 和 1024。
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例如，将最小尺寸指定为 384 将不会使用 256x1024 或 320x768 等分辨率。
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如果将分辨率增加到 768x768，您可能需要将 1280 指定为最大尺寸。
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启用 Aspect Ratio Ratio Bucketing 时，最好准备具有与训练图像相似的各种分辨率的正则化图像。
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（因为一批中的图像不偏向于训练图像和正则化图像。
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## 扩充 --color_aug / --flip_aug
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增强是一种通过在学习过程中动态改变数据来提高模型性能的方法。在使用 color_aug 巧妙地改变色调并使用 flip_aug 左右翻转的同时学习。
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由于数据是动态变化的，因此不能与 cache_latents 选项一起指定。
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## 使用 fp16 梯度训练（实验特征）--full_fp16
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如果指定 full_fp16 选项，梯度从普通 float32 变为 float16 (fp16) 并学习（它似乎是 full fp16 学习而不是混合精度）。
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结果，似乎 SD1.x 512x512 大小可以在 VRAM 使用量小于 8GB 的情况下学习，而 SD2.x 512x512 大小可以在 VRAM 使用量小于 12GB 的情况下学习。
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预先在加速配置中指定 fp16，并可选择设置 ``mixed_precision="fp16"``（bf16 不起作用）。
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为了最大限度地减少内存使用，请使用 xformers、use_8bit_adam、cache_latents、gradient_checkpointing 选项并将 train_batch_size 设置为 1。
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（如果你负担得起，逐步增加 train_batch_size 应该会提高一点精度。）
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它是通过修补 PyTorch 源代码实现的（已通过 PyTorch 1.12.1 和 1.13.0 确认）。准确率会大幅下降，途中学习失败的概率也会增加。
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学习率和步数的设置似乎很严格。请注意它们并自行承担使用它们的风险。
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-->
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# 创建元数据文件
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## 准备教师资料
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如上所述准备好你要学习的图像数据，放在任意文件夹中。
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例如，存储这样的图像：
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## 自动字幕
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如果您只想学习没有标题的标签，请跳过。
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另外，手动准备字幕时，请准备在与教师数据图像相同的目录下，文件名相同，扩展名.caption等。每个文件应该是只有一行的文本文件。
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### 使用 BLIP 添加字幕
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最新版本不再需要 BLIP 下载、权重下载和额外的虚拟环境。按原样工作。
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运行 finetune 文件夹中的 make_captions.py。
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```
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python finetune\make_captions.py --batch_size <バッチサイズ> <教師データフォルダ>
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```
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如果batch size为8，训练数据放在父文件夹train_data中，则会如下所示
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```
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python finetune\make_captions.py --batch_size 8 ..\train_data
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```
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字幕文件创建在与教师数据图像相同的目录中，具有相同的文件名和扩展名.caption。
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根据 GPU 的 VRAM 容量增加或减少 batch_size。越大越快（我认为 12GB 的 VRAM 可以多一点）。
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您可以使用 max_length 选项指定标题的最大长度。默认值为 75。如果使用 225 的令牌长度训练模型，它可能会更长。
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您可以使用 caption_extension 选项更改标题扩展名。默认为 .caption（.txt 与稍后描述的 DeepDanbooru 冲突）。
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如果有多个教师数据文件夹，则对每个文件夹执行。
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请注意，推理是随机的，因此每次运行时结果都会发生变化。如果要修复它，请使用 --seed 选项指定一个随机数种子，例如 `--seed 42`。
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其他的选项，请参考help with `--help`（好像没有文档说明参数的含义，得看源码）。
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默认情况下，会生成扩展名为 .caption 的字幕文件。
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例如，标题如下：
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## 由 DeepDanbooru 标记
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如果不想给danbooru标签本身打标签，请继续“标题和标签信息的预处理”。
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标记是使用 DeepDanbooru 或 WD14Tagger 完成的。 WD14Tagger 似乎更准确。如果您想使用 WD14Tagger 进行标记，请跳至下一章。
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### 环境布置
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将 DeepDanbooru https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru 克隆到您的工作文件夹中，或下载并展开 zip。我解压缩了它。
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另外，从 DeepDanbooru 发布页面 https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru/releases 上的“DeepDanbooru 预训练模型 v3-20211112-sgd-e28”的资产下载 deepdanbooru-v3-20211112-sgd-e28.zip 并解压到 DeepDanbooru 文件夹。
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从下面下载。单击以打开资产并从那里下载。
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做一个这样的目录结构
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为扩散器环境安装必要的库。进入 DeepDanbooru 文件夹并安装它（我认为它实际上只是添加了 tensorflow-io）。
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```
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pip install -r requirements.txt
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```
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接下来，安装 DeepDanbooru 本身。
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```
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pip install .
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```
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这样就完成了标注环境的准备工作。
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### 实施标记
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转到 DeepDanbooru 的文件夹并运行 deepdanbooru 进行标记。
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```
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deepdanbooru evaluate <教师资料夹> --project-path deepdanbooru-v3-20211112-sgd-e28 --allow-folder --save-txt
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```
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如果将训练数据放在父文件夹train_data中，则如下所示。
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```
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deepdanbooru evaluate ../train_data --project-path deepdanbooru-v3-20211112-sgd-e28 --allow-folder --save-txt
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```
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在与教师数据图像相同的目录中创建具有相同文件名和扩展名.txt 的标记文件。它很慢，因为它是一个接一个地处理的。
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如果有多个教师数据文件夹，则对每个文件夹执行。
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它生成如下。
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它会被这样标记（信息量很大...）。
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## WD14Tagger标记为
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此过程使用 WD14Tagger 而不是 DeepDanbooru。
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使用 Mr. Automatic1111 的 WebUI 中使用的标记器。我参考了这个 github 页面上的信息 (https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger#mrsmilingwolfs-model-aka-waifu-diffusion-14-tagger)。
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初始环境维护所需的模块已经安装。权重自动从 Hugging Face 下载。
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### 实施标记
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运行脚本以进行标记。
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```
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python tag_images_by_wd14_tagger.py --batch_size <バッチサイズ> <教師データフォルダ>
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```
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如果将训练数据放在父文件夹train_data中，则如下所示
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```
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python tag_images_by_wd14_tagger.py --batch_size 4 ..\train_data
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```
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模型文件将在首次启动时自动下载到 wd14_tagger_model 文件夹（文件夹可以在选项中更改）。它将如下所示。
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在与教师数据图像相同的目录中创建具有相同文件名和扩展名.txt 的标记文件。
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使用 thresh 选项，您可以指定确定的标签的置信度数以附加标签。默认值为 0.35，与 WD14Tagger 示例相同。较低的值给出更多的标签，但准确性较低。
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根据 GPU 的 VRAM 容量增加或减少 batch_size。越大越快（我认为 12GB 的 VRAM 可以多一点）。您可以使用 caption_extension 选项更改标记文件扩展名。默认为 .txt。
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您可以使用 model_dir 选项指定保存模型的文件夹。
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此外，如果指定 force_download 选项，即使有保存目标文件夹，也会重新下载模型。
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如果有多个教师数据文件夹，则对每个文件夹执行。
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## 预处理字幕和标签信息
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将字幕和标签作为元数据合并到一个文件中，以便从脚本中轻松处理。
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### 字幕预处理
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要将字幕放入元数据，请在您的工作文件夹中运行以下命令（如果您不使用字幕进行学习，则不需要运行它）（它实际上是一行，依此类推）。指定 `--full_path` 选项以将图像文件的完整路径存储在元数据中。如果省略此选项，则会记录相对路径，但 .toml 文件中需要单独的文件夹规范。
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```
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python merge_captions_to_metadata.py --full_path <教师资料夹>
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--in_json <要读取的元数据文件名> <元数据文件名>
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```
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元数据文件名是任意名称。
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如果训练数据为train_data，没有读取元数据文件，元数据文件为meta_cap.json，则会如下。
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```
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python merge_captions_to_metadata.py --full_path train_data meta_cap.json
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```
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您可以使用 caption_extension 选项指定标题扩展。
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如果有多个教师数据文件夹，请指定 full_path 参数并为每个文件夹执行。
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```
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python merge_captions_to_metadata.py --full_path
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train_data1 meta_cap1.json
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python merge_captions_to_metadata.py --full_path --in_json meta_cap1.json
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train_data2 meta_cap2.json
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```
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||||
如果省略in_json，如果有写入目标元数据文件，将从那里读取并覆盖。
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__* 每次重写 in_json 选项和写入目标并写入单独的元数据文件是安全的。 __
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### 标签预处理
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同样，标签也收集在元数据中（如果标签不用于学习，则无需这样做）。
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```
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python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path <教师资料夹>
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--in_json <要读取的元数据文件名> <要写入的元数据文件名>
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```
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||||
同样的目录结构，读取meta_cap.json和写入meta_cap_dd.json时，会是这样的。
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```
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python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path train_data --in_json meta_cap.json meta_cap_dd.json
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```
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||||
如果有多个教师数据文件夹，请指定 full_path 参数并为每个文件夹执行。
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```
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python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path --in_json meta_cap2.json
|
||||
train_data1 meta_cap_dd1.json
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||||
python merge_dd_tags_to_metadata.py --full_path --in_json meta_cap_dd1.json
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||||
train_data2 meta_cap_dd2.json
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```
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|
||||
如果省略in_json，如果有写入目标元数据文件，将从那里读取并覆盖。
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||||
__※ 通过每次重写 in_json 选项和写入目标，写入单独的元数据文件是安全的。 __
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||||
### 标题和标签清理
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||||
到目前为止，标题和DeepDanbooru标签已经被整理到元数据文件中。然而，自动标题生成的标题存在表达差异等微妙问题（※），而标签中可能包含下划线和评级（DeepDanbooru的情况下）。因此，最好使用编辑器的替换功能清理标题和标签。
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※例如，如果要学习动漫中的女孩，标题可能会包含girl/girls/woman/women等不同的表达方式。另外，将"anime girl"简单地替换为"girl"可能更合适。
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我们提供了用于清理的脚本，请根据情况编辑脚本并使用它。
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（不需要指定教师数据文件夹。将清理元数据中的所有数据。）
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```
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||||
python clean_captions_and_tags.py <要读取的元数据文件名> <要写入的元数据文件名>
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```
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--in_json 请注意，不包括在内。例如：
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```
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||||
python clean_captions_and_tags.py meta_cap_dd.json meta_clean.json
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```
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||||
标题和标签的预处理现已完成。
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## 预先获取 latents
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※ 这一步骤并非必须。即使省略此步骤，也可以在训练过程中获取 latents。但是，如果在训练时执行 `random_crop` 或 `color_aug` 等操作，则无法预先获取 latents（因为每次图像都会改变）。如果不进行预先获取，则可以使用到目前为止的元数据进行训练。
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||||
提前获取图像的潜在表达并保存到磁盘上。这样可以加速训练过程。同时进行 bucketing（根据宽高比对训练数据进行分类）。
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请在工作文件夹中输入以下内容。
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```
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python prepare_buckets_latents.py --full_path <教师资料夹>
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||||
<要读取的元数据文件名> <要写入的元数据文件名>
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<要微调的模型名称或检查点>
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--batch_size <批量大小>
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--max_resolution <分辨率宽、高>
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--mixed_precision <准确性>
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```
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||||
如果要从meta_clean.json中读取元数据，并将其写入meta_lat.json，使用模型model.ckpt，批处理大小为4，训练分辨率为512*512，精度为no（float32），则应如下所示。
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```
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||||
python prepare_buckets_latents.py --full_path
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||||
train_data meta_clean.json meta_lat.json model.ckpt
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||||
--batch_size 4 --max_resolution 512,512 --mixed_precision no
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```
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教师数据文件夹中，latents以numpy的npz格式保存。
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您可以使用--min_bucket_reso选项指定最小分辨率大小，--max_bucket_reso指定最大大小。默认值分别为256和1024。例如，如果指定最小大小为384，则将不再使用分辨率为256 * 1024或320 * 768等。如果将分辨率增加到768 * 768等较大的值，则最好将最大大小指定为1280等。
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||||
如果指定--flip_aug选项，则进行左右翻转的数据增强。虽然这可以使数据量伪造一倍，但如果数据不是左右对称的（例如角色外观、发型等），则可能会导致训练不成功。
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||||
对于翻转的图像，也会获取latents，并保存名为\ *_flip.npz的文件，这是一个简单的实现。在fline_tune.py中不需要特定的选项。如果有带有\_flip的文件，则会随机加载带有和不带有flip的文件。
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||||
即使VRAM为12GB，批量大小也可以稍微增加。分辨率以“宽度，高度”的形式指定，必须是64的倍数。分辨率直接影响fine tuning时的内存大小。在12GB VRAM中，512,512似乎是极限（*）。如果有16GB，则可以将其提高到512,704或512,768。即使分辨率为256,256等，VRAM 8GB也很难承受（因为参数、优化器等与分辨率无关，需要一定的内存）。
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||||
*有报道称，在batch size为1的训练中，使用12GB VRAM和640,640的分辨率。
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以下是bucketing结果的显示方式。
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如果有多个教师数据文件夹，请指定 full_path 参数并为每个文件夹执行
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```
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||||
python prepare_buckets_latents.py --full_path
|
||||
train_data1 meta_clean.json meta_lat1.json model.ckpt
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||||
--batch_size 4 --max_resolution 512,512 --mixed_precision no
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||||
|
||||
python prepare_buckets_latents.py --full_path
|
||||
train_data2 meta_lat1.json meta_lat2.json model.ckpt
|
||||
--batch_size 4 --max_resolution 512,512 --mixed_precision no
|
||||
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||||
```
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||||
可以将读取源和写入目标设为相同，但分开设定更为安全。
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||||
|
||||
__※建议每次更改参数并将其写入另一个元数据文件，以确保安全性。__
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||||
80
train_db.py
80
train_db.py
@@ -25,6 +25,7 @@ from library.config_util import (
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings
|
||||
|
||||
|
||||
def train(args):
|
||||
train_util.verify_training_args(args)
|
||||
train_util.prepare_dataset_args(args, False)
|
||||
@@ -273,18 +274,19 @@ def train(args):
|
||||
# Get the text embedding for conditioning
|
||||
with torch.set_grad_enabled(global_step < args.stop_text_encoder_training):
|
||||
if args.weighted_captions:
|
||||
encoder_hidden_states = get_weighted_text_embeddings(tokenizer,
|
||||
text_encoder,
|
||||
batch["captions"],
|
||||
accelerator.device,
|
||||
args.max_token_length // 75 if args.max_token_length else 1,
|
||||
clip_skip=args.clip_skip,
|
||||
encoder_hidden_states = get_weighted_text_embeddings(
|
||||
tokenizer,
|
||||
text_encoder,
|
||||
batch["captions"],
|
||||
accelerator.device,
|
||||
args.max_token_length // 75 if args.max_token_length else 1,
|
||||
clip_skip=args.clip_skip,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
input_ids = batch["input_ids"].to(accelerator.device)
|
||||
encoder_hidden_states = train_util.get_hidden_states(
|
||||
args, input_ids, tokenizer, text_encoder, None if not args.full_fp16 else weight_dtype
|
||||
)
|
||||
input_ids = batch["input_ids"].to(accelerator.device)
|
||||
encoder_hidden_states = train_util.get_hidden_states(
|
||||
args, input_ids, tokenizer, text_encoder, None if not args.full_fp16 else weight_dtype
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Sample a random timestep for each image
|
||||
timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (b_size,), device=latents.device)
|
||||
@@ -335,6 +337,27 @@ def train(args):
|
||||
accelerator, args, None, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 指定ステップごとにモデルを保存
|
||||
if args.save_every_n_steps is not None and global_step % args.save_every_n_steps == 0:
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(
|
||||
args,
|
||||
False,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
|
||||
current_loss = loss.detach().item()
|
||||
if args.logging_dir is not None:
|
||||
logs = {"loss": current_loss, "lr": float(lr_scheduler.get_last_lr()[0])}
|
||||
@@ -364,21 +387,24 @@ def train(args):
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
|
||||
if args.save_every_n_epochs is not None:
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end(
|
||||
args,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
# checking for saving is in util
|
||||
src_path = src_stable_diffusion_ckpt if save_stable_diffusion_format else src_diffusers_model_path
|
||||
train_util.save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(
|
||||
args,
|
||||
True,
|
||||
accelerator,
|
||||
src_path,
|
||||
save_stable_diffusion_format,
|
||||
use_safetensors,
|
||||
save_dtype,
|
||||
epoch,
|
||||
num_train_epochs,
|
||||
global_step,
|
||||
unwrap_model(text_encoder),
|
||||
unwrap_model(unet),
|
||||
vae,
|
||||
)
|
||||
|
||||
train_util.sample_images(accelerator, args, epoch + 1, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
@@ -389,7 +415,7 @@ def train(args):
|
||||
|
||||
accelerator.end_training()
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
if args.save_state and is_main_process:
|
||||
train_util.save_state_on_train_end(args, accelerator)
|
||||
|
||||
del accelerator # この後メモリを使うのでこれは消す
|
||||
@@ -434,4 +460,4 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
args = train_util.read_config_from_file(args, parser)
|
||||
|
||||
train(args)
|
||||
train(args)
|
||||
|
||||
162
train_db_README-zh.md
Normal file
162
train_db_README-zh.md
Normal file
@@ -0,0 +1,162 @@
|
||||
这是DreamBooth的指南。
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||||
请同时查看[关于学习的通用文档](./train_README-zh.md)。
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# 概要
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DreamBooth是一种将特定主题添加到图像生成模型中进行学习，并使用特定识别子生成它的技术。论文链接。
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具体来说，它可以将角色和绘画风格等添加到Stable Diffusion模型中进行学习，并使用特定的单词（例如`shs`）来调用（呈现在生成的图像中）。
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脚本基于Diffusers的DreamBooth，但添加了以下功能（一些功能已在原始脚本中得到支持）。
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脚本的主要功能如下：
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- 使用8位Adam优化器和潜在变量的缓存来节省内存（与Shivam Shrirao版相似）。
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- 使用xformers来节省内存。
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||||
- 不仅支持512x512，还支持任意尺寸的训练。
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||||
- 通过数据增强来提高质量。
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||||
- 支持DreamBooth和Text Encoder + U-Net的微调。
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||||
- 支持以Stable Diffusion格式读写模型。
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||||
- 支持Aspect Ratio Bucketing。
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||||
- 支持Stable Diffusion v2.0。
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# 训练步骤
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请先参阅此存储库的README以进行环境设置。
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## 准备数据
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请参阅[有关准备训练数据的说明](./train_README-zh.md)。
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## 运行训练
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运行脚本。以下是最大程度地节省内存的命令（实际上，这将在一行中输入）。请根据需要修改每行。它似乎需要约12GB的VRAM才能运行。
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||||
```
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||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_db.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
|
||||
--dataset_config=<数据准备时创建的.toml文件>
|
||||
--output_dir=<训练模型的输出目录>
|
||||
--output_name=<训练模型输出时的文件名>
|
||||
--save_model_as=safetensors
|
||||
--prior_loss_weight=1.0
|
||||
--max_train_steps=1600
|
||||
--learning_rate=1e-6
|
||||
--optimizer_type="AdamW8bit"
|
||||
--xformers
|
||||
--mixed_precision="fp16"
|
||||
--cache_latents
|
||||
--gradient_checkpointing
|
||||
```
|
||||
`num_cpu_threads_per_process` 通常应该设置为1。
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||||
|
||||
`pretrained_model_name_or_path` 指定要进行追加训练的基础模型。可以指定 Stable Diffusion 的 checkpoint 文件（.ckpt 或 .safetensors）、Diffusers 的本地模型目录或模型 ID（如 "stabilityai/stable-diffusion-2"）。
|
||||
|
||||
`output_dir` 指定保存训练后模型的文件夹。在 `output_name` 中指定模型文件名，不包括扩展名。使用 `save_model_as` 指定以 safetensors 格式保存。
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||||
|
||||
在 `dataset_config` 中指定 `.toml` 文件。初始批处理大小应为 `1`，以减少内存消耗。
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||||
|
||||
`prior_loss_weight` 是正则化图像损失的权重。通常设为1.0。
|
||||
|
||||
将要训练的步数 `max_train_steps` 设置为1600。在这里，学习率 `learning_rate` 被设置为1e-6。
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||||
|
||||
为了节省内存，设置 `mixed_precision="fp16"`（在 RTX30 系列及更高版本中也可以设置为 `bf16`）。同时指定 `gradient_checkpointing`。
|
||||
|
||||
为了使用内存消耗较少的 8bit AdamW 优化器（将模型优化为适合于训练数据的状态），指定 `optimizer_type="AdamW8bit"`。
|
||||
|
||||
指定 `xformers` 选项，并使用 xformers 的 CrossAttention。如果未安装 xformers 或出现错误（具体情况取决于环境，例如使用 `mixed_precision="no"`），则可以指定 `mem_eff_attn` 选项以使用省内存版的 CrossAttention（速度会变慢）。
|
||||
|
||||
为了节省内存，指定 `cache_latents` 选项以缓存 VAE 的输出。
|
||||
|
||||
如果有足够的内存，请编辑 `.toml` 文件将批处理大小增加到大约 `4`（可能会提高速度和精度）。此外，取消 `cache_latents` 选项可以进行数据增强。
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||||
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||||
### 常用选项
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|
||||
对于以下情况，请参阅“常用选项”部分。
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||||
- 学习 Stable Diffusion 2.x 或其衍生模型。
|
||||
- 学习基于 clip skip 大于等于2的模型。
|
||||
- 学习超过75个令牌的标题。
|
||||
|
||||
### 关于DreamBooth中的步数
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||||
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||||
为了实现省内存化，该脚本中每个步骤的学习次数减半（因为学习和正则化的图像在训练时被分为不同的批次）。
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||||
|
||||
要进行与原始Diffusers版或XavierXiao的Stable Diffusion版几乎相同的学习，请将步骤数加倍。
|
||||
|
||||
（虽然在将学习图像和正则化图像整合后再打乱顺序，但我认为对学习没有太大影响。）
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||||
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||||
关于DreamBooth的批量大小
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||||
与像LoRA这样的学习相比，为了训练整个模型，内存消耗量会更大（与微调相同）。
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||||
关于学习率
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||||
在Diffusers版中，学习率为5e-6，而在Stable Diffusion版中为1e-6，因此在上面的示例中指定了1e-6。
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|
||||
当使用旧格式的数据集指定命令行时
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||||
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||||
使用选项指定分辨率和批量大小。命令行示例如下。
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||||
```
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||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_db.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
|
||||
--train_data_dir=<训练数据的目录>
|
||||
--reg_data_dir=<正则化图像的目录>
|
||||
--output_dir=<训练后模型的输出目录>
|
||||
--output_name=<训练后模型输出文件的名称>
|
||||
--prior_loss_weight=1.0
|
||||
--resolution=512
|
||||
--train_batch_size=1
|
||||
--learning_rate=1e-6
|
||||
--max_train_steps=1600
|
||||
--use_8bit_adam
|
||||
--xformers
|
||||
--mixed_precision="bf16"
|
||||
--cache_latents
|
||||
--gradient_checkpointing
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用训练好的模型生成图像
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||||
|
||||
训练完成后，将在指定的文件夹中以指定的名称输出safetensors文件。
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||||
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||||
对于v1.4/1.5和其他派生模型，可以在此模型中使用Automatic1111先生的WebUI进行推断。请将其放置在models\Stable-diffusion文件夹中。
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||||
对于使用v2.x模型在WebUI中生成图像的情况，需要单独的.yaml文件来描述模型的规格。对于v2.x base，需要v2-inference.yaml，对于768/v，则需要v2-inference-v.yaml。请将它们放置在相同的文件夹中，并将文件扩展名之前的部分命名为与模型相同的名称。
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每个yaml文件都在[Stability AI的SD2.0存储库](https://github.com/Stability-AI/stablediffusion/tree/main/configs/stable-diffusion)……之中。
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# DreamBooth的其他主要选项
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有关所有选项的详细信息，请参阅另一份文档。
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## 不在中途开始对文本编码器进行训练 --stop_text_encoder_training
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如果在stop_text_encoder_training选项中指定一个数字，则在该步骤之后，将不再对文本编码器进行训练，只会对U-Net进行训练。在某些情况下，可能会期望提高精度。
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（我们推测可能会有时候仅仅文本编码器会过度学习，而这样做可以避免这种情况，但详细影响尚不清楚。）
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## 不进行分词器的填充 --no_token_padding
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如果指定no_token_padding选项，则不会对分词器的输出进行填充（与Diffusers版本的旧DreamBooth相同）。
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<!--
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如果使用分桶（bucketing）和数据增强（augmentation），则使用示例如下：
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```
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accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 8 train_db.py
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||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
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||||
--train_data_dir=<训练数据的目录>
|
||||
--reg_data_dir=<正则化图像的目录>
|
||||
--output_dir=<训练后模型的输出目录>
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||||
--resolution=768,512
|
||||
--train_batch_size=20 --learning_rate=5e-6 --max_train_steps=800
|
||||
--use_8bit_adam --xformers --mixed_precision="bf16"
|
||||
--save_every_n_epochs=1 --save_state --save_precision="bf16"
|
||||
--logging_dir=logs
|
||||
--enable_bucket --min_bucket_reso=384 --max_bucket_reso=1280
|
||||
--color_aug --flip_aug --gradient_checkpointing --seed 42
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
-->
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||||
@@ -549,6 +549,27 @@ def train(args):
|
||||
# else:
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||||
# on_step_start = lambda *args, **kwargs: None
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||||
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||||
# function for saving/removing
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||||
def save_model(ckpt_name, unwrapped_nw, steps, epoch_no, force_sync_upload=False):
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
metadata["ss_training_finished_at"] = str(time.time())
|
||||
metadata["ss_steps"] = str(steps)
|
||||
metadata["ss_epoch"] = str(epoch_no)
|
||||
|
||||
unwrapped_nw.save_weights(ckpt_file, save_dtype, minimum_metadata if args.no_metadata else metadata)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=force_sync_upload)
|
||||
|
||||
def remove_model(old_ckpt_name):
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
# training loop
|
||||
for epoch in range(num_train_epochs):
|
||||
if is_main_process:
|
||||
print(f"epoch {epoch+1}/{num_train_epochs}")
|
||||
@@ -638,6 +659,21 @@ def train(args):
|
||||
accelerator, args, None, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 指定ステップごとにモデルを保存
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||||
if args.save_every_n_steps is not None and global_step % args.save_every_n_steps == 0:
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, global_step)
|
||||
save_model(ckpt_name, unwrap_model(network), global_step, epoch)
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
train_util.save_and_remove_state_stepwise(args, accelerator, global_step)
|
||||
|
||||
remove_step_no = train_util.get_remove_step_no(args, global_step)
|
||||
if remove_step_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_step_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
current_loss = loss.detach().item()
|
||||
if epoch == 0:
|
||||
loss_list.append(current_loss)
|
||||
@@ -662,35 +698,26 @@ def train(args):
|
||||
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
|
||||
# 指定エポックごとにモデルを保存
|
||||
if args.save_every_n_epochs is not None:
|
||||
model_name = train_util.DEFAULT_EPOCH_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
saving = (epoch + 1) % args.save_every_n_epochs == 0 and (epoch + 1) < num_train_epochs
|
||||
if is_main_process and saving:
|
||||
ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, epoch + 1)
|
||||
save_model(ckpt_name, unwrap_model(network), global_step, epoch + 1)
|
||||
|
||||
def save_func():
|
||||
ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, epoch + 1) + "." + args.save_model_as
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
metadata["ss_training_finished_at"] = str(time.time())
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
unwrap_model(network).save_weights(ckpt_file, save_dtype, minimum_metadata if args.no_metadata else metadata)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name)
|
||||
remove_epoch_no = train_util.get_remove_epoch_no(args, epoch + 1)
|
||||
if remove_epoch_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_epoch_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
def remove_old_func(old_epoch_no):
|
||||
old_ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, old_epoch_no) + "." + args.save_model_as
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
if is_main_process:
|
||||
saving = train_util.save_on_epoch_end(args, save_func, remove_old_func, epoch + 1, num_train_epochs)
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||||
if saving and args.save_state:
|
||||
train_util.save_state_on_epoch_end(args, accelerator, model_name, epoch + 1)
|
||||
if args.save_state:
|
||||
train_util.save_and_remove_state_on_epoch_end(args, accelerator, epoch + 1)
|
||||
|
||||
train_util.sample_images(accelerator, args, epoch + 1, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet)
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||||
|
||||
# end of epoch
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||||
|
||||
metadata["ss_epoch"] = str(num_train_epochs)
|
||||
# metadata["ss_epoch"] = str(num_train_epochs)
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||||
metadata["ss_training_finished_at"] = str(time.time())
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||||
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||||
if is_main_process:
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||||
@@ -698,22 +725,15 @@ def train(args):
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||||
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||||
accelerator.end_training()
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||||
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||||
if args.save_state:
|
||||
if is_main_process and args.save_state:
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||||
train_util.save_state_on_train_end(args, accelerator)
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||||
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||||
del accelerator # この後メモリを使うのでこれは消す
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||||
if is_main_process:
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||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
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||||
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||||
model_name = train_util.DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME if args.output_name is None else args.output_name
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||||
ckpt_name = model_name + "." + args.save_model_as
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||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
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||||
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||||
print(f"save trained model to {ckpt_file}")
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||||
network.save_weights(ckpt_file, save_dtype, minimum_metadata if args.no_metadata else metadata)
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||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=True)
|
||||
ckpt_name = train_util.get_last_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as)
|
||||
save_model(ckpt_name, network, global_step, num_train_epochs, force_sync_upload=True)
|
||||
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||||
print("model saved.")
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||||
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||||
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||||
466
train_network_README-zh.md
Normal file
466
train_network_README-zh.md
Normal file
@@ -0,0 +1,466 @@
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||||
# 关于LoRA的学习。
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||||
[LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2106.09685)（arxiv）、[LoRA](https://github.com/microsoft/LoRA)（github）这是应用于Stable Diffusion“稳定扩散”的内容。
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||||
[cloneofsimo先生的代码仓库](https://github.com/cloneofsimo/lora) 我们非常感謝您提供的参考。非常感謝。
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通常情況下，LoRA只适用于Linear和Kernel大小为1x1的Conv2d，但也可以將其擴展到Kernel大小为3x3的Conv2d。
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Conv2d 3x3的扩展最初是由 [cloneofsimo先生的代码仓库](https://github.com/cloneofsimo/lora)
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而KohakuBlueleaf先生在[LoCon](https://github.com/KohakuBlueleaf/LoCon)中揭示了其有效性。我们深深地感谢KohakuBlueleaf先生。
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看起来即使在8GB VRAM上也可以勉强运行。
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请同时查看关于[学习的通用文档](./train_README-zh.md)。
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# 可学习的LoRA 类型
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支持以下两种类型。以下是本仓库中自定义的名称。
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1. __LoRA-LierLa__：(用于 __Li__ n __e__ a __r__ __La__ yers 的 LoRA，读作 "Liela")
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适用于 Linear 和卷积层 Conv2d 的 1x1 Kernel 的 LoRA
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2. __LoRA-C3Lier__：(用于具有 3x3 Kernel 的卷积层和 __Li__ n __e__ a __r__ 层的 LoRA，读作 "Seria")
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除了第一种类型外，还适用于 3x3 Kernel 的 Conv2d 的 LoRA
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与 LoRA-LierLa 相比，LoRA-C3Lier 可能会获得更高的准确性，因为它适用于更多的层。
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在训练时，也可以使用 __DyLoRA__（将在后面介绍）。
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## 请注意与所学模型相关的事项。
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LoRA-LierLa可以用于AUTOMATIC1111先生的Web UI LoRA功能。
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要使用LoRA-C3Liar并在Web UI中生成，请使用此处的[WebUI用extension](https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks)。
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在此存储库的脚本中，您还可以预先将经过训练的LoRA模型合并到Stable Diffusion模型中。
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请注意，与cloneofsimo先生的存储库以及d8ahazard先生的[Stable-Diffusion-WebUI的Dreambooth扩展](https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension)不兼容，因为它们进行了一些功能扩展（如下文所述）。
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# 学习步骤
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请先参考此存储库的README文件并进行环境设置。
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## 准备数据
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请参考 [关于准备学习数据](./train_README-zh.md)。
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## 网络训练
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使用`train_network.py`。
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在`train_network.py`中，使用`--network_module`选项指定要训练的模块名称。对于LoRA模块，它应该是`network.lora`，请指定它。
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请注意，学习率应该比通常的DreamBooth或fine tuning要高，建议指定为`1e-4`至`1e-3`左右。
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以下是命令行示例。
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```
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accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
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--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型目录>
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--dataset_config=<数据集配置的.toml文件>
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--output_dir=<训练过程中的模型输出文件夹>
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||||
--output_name=<训练模型输出时的文件名>
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--save_model_as=safetensors
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--prior_loss_weight=1.0
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--max_train_steps=400
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--learning_rate=1e-4
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--optimizer_type="AdamW8bit"
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--xformers
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||||
--mixed_precision="fp16"
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||||
--cache_latents
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||||
--gradient_checkpointing
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||||
--save_every_n_epochs=1
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||||
--network_module=networks.lora
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```
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||||
在这个命令行中，LoRA-LierLa将会被训练。
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LoRA的模型将会被保存在通过`--output_dir`选项指定的文件夹中。关于其他选项和优化器等，请参阅[学习的通用文档](./train_README-zh.md)中的“常用选项”。
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此外，还可以指定以下选项：
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* `--network_dim`
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* 指定LoRA的RANK（例如：`--network_dim=4`）。默认值为4。数值越大表示表现力越强，但需要更多的内存和时间来训练。而且不要盲目增加此数值。
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||||
* `--network_alpha`
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||||
* 指定用于防止下溢并稳定训练的alpha值。默认值为1。如果与`network_dim`指定相同的值，则将获得与以前版本相同的行为。
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||||
* `--persistent_data_loader_workers`
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||||
* 在Windows环境中指定可大幅缩短epoch之间的等待时间。
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||||
* `--max_data_loader_n_workers`
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||||
* 指定数据读取进程的数量。进程数越多，数据读取速度越快，可以更有效地利用GPU，但会占用主存。默认值为“`8`或`CPU同步执行线程数-1`的最小值”，因此如果主存不足或GPU使用率超过90％，则应将这些数字降低到约`2`或`1`。
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||||
* `--network_weights`
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||||
* 在训练之前读取预训练的LoRA权重，并在此基础上进行进一步的训练。
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* `--network_train_unet_only`
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||||
* 仅启用与U-Net相关的LoRA模块。在类似fine tuning的学习中指定此选项可能会很有用。
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* `--network_train_text_encoder_only`
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||||
* 仅启用与Text Encoder相关的LoRA模块。可能会期望Textual Inversion效果。
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* `--unet_lr`
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||||
* 当在U-Net相关的LoRA模块中使用与常规学习率（由`--learning_rate`选项指定）不同的学习率时，应指定此选项。
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* `--text_encoder_lr`
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* 当在Text Encoder相关的LoRA模块中使用与常规学习率（由`--learning_rate`选项指定）不同的学习率时，应指定此选项。可能最好将Text Encoder的学习率稍微降低（例如5e-5）。
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* `--network_args`
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* 可以指定多个参数。将在下面详细说明。
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当未指定`--network_train_unet_only`和`--network_train_text_encoder_only`时（默认情况），将启用Text Encoder和U-Net的两个LoRA模块。
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# 其他的学习方法
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## 学习 LoRA-C3Lier
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请使用以下方式
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```
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--network_args "conv_dim=4"
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```
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DyLoRA是在这篇论文中提出的[DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic Search-Free Low-Rank Adaptation](https://arxiv.org/abs/2210.07558)，
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[其官方实现可在这里找到](https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA)。
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根据论文，LoRA的rank并不是越高越好，而是需要根据模型、数据集、任务等因素来寻找合适的rank。使用DyLoRA，可以同时在指定的维度(rank)下学习多种rank的LoRA，从而省去了寻找最佳rank的麻烦。
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本存储库的实现基于官方实现进行了自定义扩展（因此可能存在缺陷）。
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### 本存储库DyLoRA的特点
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DyLoRA训练后的模型文件与LoRA兼容。此外，可以从模型文件中提取多个低于指定维度(rank)的LoRA。
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DyLoRA-LierLa和DyLoRA-C3Lier均可训练。
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### 使用DyLoRA进行训练
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请指定与DyLoRA相对应的`network.dylora`，例如 `--network_module=networks.dylora`。
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此外，通过 `--network_args` 指定例如`--network_args "unit=4"`的参数。`unit`是划分rank的单位。例如，可以指定为`--network_dim=16 --network_args "unit=4"`。请将`unit`视为可以被`network_dim`整除的值（`network_dim`是`unit`的倍数）。
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如果未指定`unit`，则默认为`unit=1`。
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以下是示例说明。
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```
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--network_module=networks.dylora --network_dim=16 --network_args "unit=4"
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--network_module=networks.dylora --network_dim=32 --network_alpha=16 --network_args "unit=4"
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```
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对于DyLoRA-C3Lier，需要在 `--network_args` 中指定 `conv_dim`，例如 `conv_dim=4`。与普通的LoRA不同，`conv_dim`必须与`network_dim`具有相同的值。以下是一个示例描述：
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```
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--network_module=networks.dylora --network_dim=16 --network_args "conv_dim=16" "unit=4"
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--network_module=networks.dylora --network_dim=32 --network_alpha=16 --network_args "conv_dim=32" "conv_alpha=16" "unit=8"
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```
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||||
例如，当使用dim=16、unit=4（如下所述）进行学习时，可以学习和提取4个rank的LoRA，即4、8、12和16。通过在每个提取的模型中生成图像并进行比较，可以选择最佳rank的LoRA。
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其他选项与普通的LoRA相同。
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*`unit`是本存储库的独有扩展，在DyLoRA中，由于预计相比同维度（rank）的普通LoRA，学习时间更长，因此将分割单位增加。
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### 从DyLoRA模型中提取LoRA模型
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请使用`networks`文件夹中的`extract_lora_from_dylora.py`。指定`unit`单位后，从DyLoRA模型中提取LoRA模型。
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例如，命令行如下：
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```powershell
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python networks\extract_lora_from_dylora.py --model "foldername/dylora-model.safetensors" --save_to "foldername/dylora-model-split.safetensors" --unit 4
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```
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`--model` 参数用于指定DyLoRA模型文件。`--save_to` 参数用于指定要保存提取的模型的文件名（rank值将附加到文件名中）。`--unit` 参数用于指定DyLoRA训练时的`unit`。
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## 分层学习率
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请参阅PR＃355了解详细信息。
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您可以指定完整模型的25个块的权重。虽然第一个块没有对应的LoRA，但为了与分层LoRA应用等的兼容性，将其设为25个。此外，如果不扩展到conv2d3x3，则某些块中可能不存在LoRA，但为了统一描述，请始终指定25个值。
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请在 `--network_args` 中指定以下参数。
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- `down_lr_weight`：指定U-Net down blocks的学习率权重。可以指定以下内容：
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- 每个块的权重：指定12个数字，例如`"down_lr_weight=0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1"`
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- 从预设中指定：例如`"down_lr_weight=sine"`（使用正弦曲线指定权重）。可以指定sine、cosine、linear、reverse_linear、zeros。另外，添加 `+数字` 时，可以将指定的数字加上（变为0.25〜1.25）。
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||||
- `mid_lr_weight`：指定U-Net mid block的学习率权重。只需指定一个数字，例如 `"mid_lr_weight=0.5"`。
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- `up_lr_weight`：指定U-Net up blocks的学习率权重。与down_lr_weight相同。
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- 省略指定的部分将被视为1.0。另外，如果将权重设为0，则不会创建该块的LoRA模块。
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- `block_lr_zero_threshold`：如果权重小于此值，则不会创建LoRA模块。默认值为0。
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### 分层学习率命令行指定示例：
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```powershell
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--network_args "down_lr_weight=0.5,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0,1.0,1.0,1.5,1.5,1.5,1.5" "mid_lr_weight=2.0" "up_lr_weight=1.5,1.5,1.5,1.5,1.0,1.0,1.0,1.0,0.5,0.5,0.5,0.5"
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||||
--network_args "block_lr_zero_threshold=0.1" "down_lr_weight=sine+.5" "mid_lr_weight=1.5" "up_lr_weight=cosine+.5"
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```
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### Hierarchical Learning Rate指定的toml文件示例：
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```toml
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network_args = [ "down_lr_weight=0.5,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0,1.0,1.0,1.5,1.5,1.5,1.5", "mid_lr_weight=2.0", "up_lr_weight=1.5,1.5,1.5,1.5,1.0,1.0,1.0,1.0,0.5,0.5,0.5,0.5",]
|
||||
|
||||
network_args = [ "block_lr_zero_threshold=0.1", "down_lr_weight=sine+.5", "mid_lr_weight=1.5", "up_lr_weight=cosine+.5", ]
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```
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## 层次结构维度（rank）
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您可以指定完整模型的25个块的维度（rank）。与分层学习率一样，某些块可能不存在LoRA，但请始终指定25个值。
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请在 `--network_args` 中指定以下参数：
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- `block_dims`：指定每个块的维度（rank）。指定25个数字，例如 `"block_dims=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"`。
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||||
- `block_alphas`：指定每个块的alpha。与block_dims一样，指定25个数字。如果省略，将使用network_alpha的值。
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||||
- `conv_block_dims`：将LoRA扩展到Conv2d 3x3，并指定每个块的维度（rank）。
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- `conv_block_alphas`：在将LoRA扩展到Conv2d 3x3时指定每个块的alpha。如果省略，将使用conv_alpha的值。
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### 层次结构维度（rank）命令行指定示例：
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```powershell
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--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2"
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||||
--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2" "conv_block_dims=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"
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||||
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||||
--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2" "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"
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```
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||||
### 层级别dim(rank) toml文件指定示例：
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```toml
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network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2",]
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||||
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||||
network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2", "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2",]
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||||
```
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||||
# Other scripts
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||||
这些是与LoRA相关的脚本，如合并脚本等。
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关于合并脚本
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您可以使用merge_lora.py脚本将LoRA的训练结果合并到稳定扩散模型中，也可以将多个LoRA模型合并。
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合并到稳定扩散模型中的LoRA模型
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||||
合并后的模型可以像常规的稳定扩散ckpt一样使用。例如，以下是一个命令行示例：
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```
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python networks\merge_lora.py --sd_model ..\model\model.ckpt
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||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-merged.safetensors
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||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors --ratios 0.8
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```
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||||
请使用 Stable Diffusion v2.x 模型进行训练并进行合并时，需要指定--v2选项。
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使用--sd_model选项指定要合并的 Stable Diffusion 模型文件（仅支持 .ckpt 或 .safetensors 格式，目前不支持 Diffusers）。
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使用--save_to选项指定合并后模型的保存路径（根据扩展名自动判断为 .ckpt 或 .safetensors）。
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||||
使用--models选项指定已训练的 LoRA 模型文件，也可以指定多个，然后按顺序进行合并。
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||||
使用--ratios选项以0~1.0的数字指定每个模型的应用率（将多大比例的权重反映到原始模型中）。例如，在接近过度拟合的情况下，降低应用率可能会使结果更好。请指定与模型数量相同的比率。
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||||
当指定多个模型时，格式如下：
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```
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||||
python networks\merge_lora.py --sd_model ..\model\model.ckpt
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||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-merged.safetensors
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||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors --ratios 0.8 0.5
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```
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### 将多个LoRA模型合并
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将多个LoRA模型逐个应用于SD模型与将多个LoRA模型合并后再应用于SD模型之间，由于计算顺序的不同，会得到微妙不同的结果。
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例如，下面是一个命令行示例：
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```
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python networks\merge_lora.py
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||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-style1-merged.safetensors
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||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors --ratios 0.6 0.4
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||||
```
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--sd_model选项不需要指定。
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||||
通过--save_to选项指定合并后的LoRA模型的保存位置（.ckpt或.safetensors，根据扩展名自动识别）。
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通过--models选项指定学习的LoRA模型文件。可以指定三个或更多。
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||||
通过--ratios选项以0~1.0的数字指定每个模型的比率（反映多少权重来自原始模型）。如果将两个模型一对一合并，则比率将是“0.5 0.5”。如果比率为“1.0 1.0”，则总重量将过大，可能会产生不理想的结果。
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||||
在v1和v2中学习的LoRA，以及rank（维数）或“alpha”不同的LoRA不能合并。仅包含U-Net的LoRA和包含U-Net+文本编码器的LoRA可以合并，但结果未知。
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### 其他选项
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* 精度
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* 可以从float、fp16或bf16中选择合并计算时的精度。默认为float以保证精度。如果想减少内存使用量，请指定fp16/bf16。
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||||
* save_precision
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||||
* 可以从float、fp16或bf16中选择在保存模型时的精度。默认与精度相同。
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||||
## 合并多个维度不同的LoRA模型
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将多个LoRA近似为一个LoRA（无法完全复制）。使用'svd_merge_lora.py'。例如，以下是命令行的示例。
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```
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python networks\svd_merge_lora.py
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||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-style1-merged.safetensors
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||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors
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||||
--ratios 0.6 0.4 --new_rank 32 --device cuda
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```
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||||
`merge_lora.py`和主要选项相同。以下选项已添加：
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- `--new_rank`
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- 指定要创建的LoRA rank。
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- `--new_conv_rank`
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||||
- 指定要创建的Conv2d 3x3 LoRA的rank。如果省略，则与`new_rank`相同。
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||||
- `--device`
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||||
- 如果指定为`--device cuda`，则在GPU上执行计算。处理速度将更快。
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||||
## 在此存储库中生成图像的脚本中
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||||
请在`gen_img_diffusers.py`中添加`--network_module`和`--network_weights`选项。其含义与训练时相同。
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||||
通过`--network_mul`选项，可以指定0~1.0的数字来改变LoRA的应用率。
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||||
## 请参考以下示例，在Diffusers的pipeline中生成。
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||||
所需文件仅为networks/lora.py。请注意，该示例只能在Diffusers版本0.10.2中正常运行。
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||||
```python
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||||
import torch
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||||
from diffusers import StableDiffusionPipeline
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||||
from networks.lora import LoRAModule, create_network_from_weights
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||||
from safetensors.torch import load_file
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||||
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||||
# if the ckpt is CompVis based, convert it to Diffusers beforehand with tools/convert_diffusers20_original_sd.py. See --help for more details.
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||||
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||||
model_id_or_dir = r"model_id_on_hugging_face_or_dir"
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||||
device = "cuda"
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||||
# create pipe
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||||
print(f"creating pipe from {model_id_or_dir}...")
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||||
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id_or_dir, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16)
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||||
pipe = pipe.to(device)
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||||
vae = pipe.vae
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||||
text_encoder = pipe.text_encoder
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unet = pipe.unet
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||||
# load lora networks
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||||
print(f"loading lora networks...")
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||||
lora_path1 = r"lora1.safetensors"
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||||
sd = load_file(lora_path1) # If the file is .ckpt, use torch.load instead.
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||||
network1, sd = create_network_from_weights(0.5, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network1.apply_to(text_encoder, unet)
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||||
network1.load_state_dict(sd)
|
||||
network1.to(device, dtype=torch.float16)
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||||
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||||
# # You can merge weights instead of apply_to+load_state_dict. network.set_multiplier does not work
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||||
# network.merge_to(text_encoder, unet, sd)
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||||
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||||
lora_path2 = r"lora2.safetensors"
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||||
sd = load_file(lora_path2)
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||||
network2, sd = create_network_from_weights(0.7, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network2.apply_to(text_encoder, unet)
|
||||
network2.load_state_dict(sd)
|
||||
network2.to(device, dtype=torch.float16)
|
||||
|
||||
lora_path3 = r"lora3.safetensors"
|
||||
sd = load_file(lora_path3)
|
||||
network3, sd = create_network_from_weights(0.5, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network3.apply_to(text_encoder, unet)
|
||||
network3.load_state_dict(sd)
|
||||
network3.to(device, dtype=torch.float16)
|
||||
|
||||
# prompts
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||||
prompt = "masterpiece, best quality, 1girl, in white shirt, looking at viewer"
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||||
negative_prompt = "bad quality, worst quality, bad anatomy, bad hands"
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||||
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||||
# exec pipe
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||||
print("generating image...")
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||||
with torch.autocast("cuda"):
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||||
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
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||||
# if not merged, you can use set_multiplier
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||||
# network1.set_multiplier(0.8)
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||||
# and generate image again...
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# save image
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||||
image.save(r"by_diffusers..png")
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```
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## 从两个模型的差异中创建LoRA模型。
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[参考讨论链接](https://github.com/cloneofsimo/lora/discussions/56)這是參考實現的結果。數學公式沒有改變（我並不完全理解，但似乎使用奇異值分解進行了近似）。
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将两个模型（例如微调原始模型和微调后的模型）的差异近似为LoRA。
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### 脚本执行方法
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请按以下方式指定。
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```
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python networks\extract_lora_from_models.py --model_org base-model.ckpt
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--model_tuned fine-tuned-model.ckpt
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--save_to lora-weights.safetensors --dim 4
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||||
```
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--model_org 选项指定原始的Stable Diffusion模型。如果要应用创建的LoRA模型，则需要指定该模型并将其应用。可以指定.ckpt或.safetensors文件。
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||||
--model_tuned 选项指定要提取差分的目标Stable Diffusion模型。例如，可以指定经过Fine Tuning或DreamBooth后的模型。可以指定.ckpt或.safetensors文件。
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||||
--save_to 指定LoRA模型的保存路径。--dim指定LoRA的维数。
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||||
生成的LoRA模型可以像已训练的LoRA模型一样使用。
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当两个模型的文本编码器相同时，LoRA将成为仅包含U-Net的LoRA。
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### 其他选项
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- `--v2`
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- 如果使用v2.x的稳定扩散模型，请指定此选项。
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- `--device`
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- 指定为 ``--device cuda`` 可在GPU上执行计算。这会使处理速度更快（即使在CPU上也不会太慢，大约快几倍）。
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- `--save_precision`
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||||
- 指定LoRA的保存格式为“float”、“fp16”、“bf16”。如果省略，将使用float。
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- `--conv_dim`
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||||
- 指定后，将扩展LoRA的应用范围到Conv2d 3x3。指定Conv2d 3x3的rank。
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-
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## 图像大小调整脚本
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（稍后将整理文件，但现在先在这里写下说明。）
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在 Aspect Ratio Bucketing 的功能扩展中，现在可以将小图像直接用作教师数据，而无需进行放大。我收到了一个用于前处理的脚本，其中包括将原始教师图像缩小的图像添加到教师数据中可以提高准确性的报告。我整理了这个脚本并加入了感谢 bmaltais 先生。
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### 执行脚本的方法如下。
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原始图像以及调整大小后的图像将保存到转换目标文件夹中。调整大小后的图像将在文件名中添加“+512x512”之类的调整后的分辨率（与图像大小不同）。小于调整大小后分辨率的图像将不会被放大。
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```
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python tools\resize_images_to_resolution.py --max_resolution 512x512,384x384,256x256 --save_as_png
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--copy_associated_files 源图像文件夹目标文件夹
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```
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在元画像文件夹中的图像文件将被调整大小以达到指定的分辨率（可以指定多个），并保存到目标文件夹中。除图像外的文件将被保留为原样。
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请使用“--max_resolution”选项指定调整大小后的大小，使其达到指定的面积大小。如果指定多个，则会在每个分辨率上进行调整大小。例如，“512x512，384x384，256x256”将使目标文件夹中的图像变为原始大小和调整大小后的大小×3共计4张图像。
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如果使用“--save_as_png”选项，则会以PNG格式保存。如果省略，则默认以JPEG格式（quality=100）保存。
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如果使用“--copy_associated_files”选项，则会将与图像相同的文件名（例如标题等）的文件复制到调整大小后的图像文件的文件名相同的位置，但不包括扩展名。
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### 其他选项
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- divisible_by
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- 将图像中心裁剪到能够被该值整除的大小（分别是垂直和水平的大小），以便调整大小后的图像大小可以被该值整除。
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- interpolation
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- 指定缩小时的插值方法。可从``area、cubic、lanczos4``中选择，默认为``area``。
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# 追加信息
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## 与cloneofsimo的代码库的区别
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截至2022年12月25日，本代码库将LoRA应用扩展到了Text Encoder的MLP、U-Net的FFN以及Transformer的输入/输出投影中，从而增强了表现力。但是，内存使用量增加了，接近了8GB的限制。
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此外，模块交换机制也完全不同。
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## 关于未来的扩展
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除了LoRA之外，我们还计划添加其他扩展，以支持更多的功能。
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@@ -339,6 +339,23 @@ def train(args):
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||||
if accelerator.is_main_process:
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||||
accelerator.init_trackers("textual_inversion" if args.log_tracker_name is None else args.log_tracker_name)
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||||
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||||
# function for saving/removing
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||||
def save_model(ckpt_name, embs, steps, epoch_no, force_sync_upload=False):
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||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
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||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
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||||
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||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
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||||
save_weights(ckpt_file, embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=force_sync_upload)
|
||||
|
||||
def remove_model(old_ckpt_name):
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
# training loop
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||||
for epoch in range(num_train_epochs):
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||||
print(f"epoch {epoch+1}/{num_train_epochs}")
|
||||
current_epoch.value = epoch + 1
|
||||
@@ -423,6 +440,23 @@ def train(args):
|
||||
accelerator, args, None, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet, prompt_replacement
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||||
)
|
||||
|
||||
# 指定ステップごとにモデルを保存
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||||
if args.save_every_n_steps is not None and global_step % args.save_every_n_steps == 0:
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||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
updated_embs = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight[token_ids].data.detach().clone()
|
||||
|
||||
ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, global_step)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, global_step, epoch)
|
||||
|
||||
if args.save_state:
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||||
train_util.save_and_remove_state_stepwise(args, accelerator, global_step)
|
||||
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||||
remove_step_no = train_util.get_remove_step_no(args, global_step)
|
||||
if remove_step_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_step_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
current_loss = loss.detach().item()
|
||||
if args.logging_dir is not None:
|
||||
logs = {"loss": current_loss, "lr": float(lr_scheduler.get_last_lr()[0])}
|
||||
@@ -449,26 +483,18 @@ def train(args):
|
||||
updated_embs = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight[token_ids].data.detach().clone()
|
||||
|
||||
if args.save_every_n_epochs is not None:
|
||||
model_name = train_util.DEFAULT_EPOCH_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
saving = (epoch + 1) % args.save_every_n_epochs == 0 and (epoch + 1) < num_train_epochs
|
||||
if accelerator.is_main_process and saving:
|
||||
ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, epoch + 1)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, epoch + 1, global_step)
|
||||
|
||||
def save_func():
|
||||
ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, epoch + 1) + "." + args.save_model_as
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
save_weights(ckpt_file, updated_embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name)
|
||||
remove_epoch_no = train_util.get_remove_epoch_no(args, epoch + 1)
|
||||
if remove_epoch_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_epoch_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
def remove_old_func(old_epoch_no):
|
||||
old_ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, old_epoch_no) + "." + args.save_model_as
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
saving = train_util.save_on_epoch_end(args, save_func, remove_old_func, epoch + 1, num_train_epochs)
|
||||
if saving and args.save_state:
|
||||
train_util.save_state_on_epoch_end(args, accelerator, model_name, epoch + 1)
|
||||
if args.save_state:
|
||||
train_util.save_and_remove_state_on_epoch_end(args, accelerator, epoch + 1)
|
||||
|
||||
train_util.sample_images(
|
||||
accelerator, args, epoch + 1, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet, prompt_replacement
|
||||
@@ -482,7 +508,7 @@ def train(args):
|
||||
|
||||
accelerator.end_training()
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
if args.save_state and is_main_process:
|
||||
train_util.save_state_on_train_end(args, accelerator)
|
||||
|
||||
updated_embs = text_encoder.get_input_embeddings().weight[token_ids].data.detach().clone()
|
||||
@@ -490,16 +516,9 @@ def train(args):
|
||||
del accelerator # この後メモリを使うのでこれは消す
|
||||
|
||||
if is_main_process:
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
ckpt_name = train_util.get_last_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, global_step, num_train_epochs, force_sync_upload=True)
|
||||
|
||||
model_name = train_util.DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
ckpt_name = model_name + "." + args.save_model_as
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
|
||||
print(f"save trained model to {ckpt_file}")
|
||||
save_weights(ckpt_file, updated_embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=True)
|
||||
print("model saved.")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -373,6 +373,23 @@ def train(args):
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
accelerator.init_trackers("textual_inversion" if args.log_tracker_name is None else args.log_tracker_name)
|
||||
|
||||
# function for saving/removing
|
||||
def save_model(ckpt_name, embs, steps, epoch_no, force_sync_upload=False):
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
save_weights(ckpt_file, embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=force_sync_upload)
|
||||
|
||||
def remove_model(old_ckpt_name):
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
# training loop
|
||||
for epoch in range(num_train_epochs):
|
||||
print(f"epoch {epoch+1}/{num_train_epochs}")
|
||||
current_epoch.value = epoch + 1
|
||||
@@ -462,6 +479,23 @@ def train(args):
|
||||
# accelerator, args, None, global_step, accelerator.device, vae, tokenizer, text_encoder, unet, prompt_replacement
|
||||
# )
|
||||
|
||||
# 指定ステップごとにモデルを保存
|
||||
if args.save_every_n_steps is not None and global_step % args.save_every_n_steps == 0:
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
if accelerator.is_main_process:
|
||||
updated_embs = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight[token_ids_XTI].data.detach().clone()
|
||||
|
||||
ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, global_step)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, global_step, epoch)
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
train_util.save_and_remove_state_stepwise(args, accelerator, global_step)
|
||||
|
||||
remove_step_no = train_util.get_remove_step_no(args, global_step)
|
||||
if remove_step_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_step_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_step_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
current_loss = loss.detach().item()
|
||||
if args.logging_dir is not None:
|
||||
logs = {"loss": current_loss, "lr": float(lr_scheduler.get_last_lr()[0])}
|
||||
@@ -488,26 +522,18 @@ def train(args):
|
||||
updated_embs = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight[token_ids_XTI].data.detach().clone()
|
||||
|
||||
if args.save_every_n_epochs is not None:
|
||||
model_name = train_util.DEFAULT_EPOCH_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
saving = (epoch + 1) % args.save_every_n_epochs == 0 and (epoch + 1) < num_train_epochs
|
||||
if accelerator.is_main_process and saving:
|
||||
ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, epoch + 1)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, epoch + 1, global_step)
|
||||
|
||||
def save_func():
|
||||
ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, epoch + 1) + "." + args.save_model_as
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
print(f"saving checkpoint: {ckpt_file}")
|
||||
save_weights(ckpt_file, updated_embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name)
|
||||
remove_epoch_no = train_util.get_remove_epoch_no(args, epoch + 1)
|
||||
if remove_epoch_no is not None:
|
||||
remove_ckpt_name = train_util.get_epoch_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as, remove_epoch_no)
|
||||
remove_model(remove_ckpt_name)
|
||||
|
||||
def remove_old_func(old_epoch_no):
|
||||
old_ckpt_name = train_util.EPOCH_FILE_NAME.format(model_name, old_epoch_no) + "." + args.save_model_as
|
||||
old_ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, old_ckpt_name)
|
||||
if os.path.exists(old_ckpt_file):
|
||||
print(f"removing old checkpoint: {old_ckpt_file}")
|
||||
os.remove(old_ckpt_file)
|
||||
|
||||
saving = train_util.save_on_epoch_end(args, save_func, remove_old_func, epoch + 1, num_train_epochs)
|
||||
if saving and args.save_state:
|
||||
train_util.save_state_on_epoch_end(args, accelerator, model_name, epoch + 1)
|
||||
if args.save_state:
|
||||
train_util.save_and_remove_state_on_epoch_end(args, accelerator, epoch + 1)
|
||||
|
||||
# TODO: fix sample_images
|
||||
# train_util.sample_images(
|
||||
@@ -522,7 +548,7 @@ def train(args):
|
||||
|
||||
accelerator.end_training()
|
||||
|
||||
if args.save_state:
|
||||
if args.save_state and is_main_process:
|
||||
train_util.save_state_on_train_end(args, accelerator)
|
||||
|
||||
updated_embs = text_encoder.get_input_embeddings().weight[token_ids_XTI].data.detach().clone()
|
||||
@@ -530,16 +556,9 @@ def train(args):
|
||||
del accelerator # この後メモリを使うのでこれは消す
|
||||
|
||||
if is_main_process:
|
||||
os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
|
||||
ckpt_name = train_util.get_last_ckpt_name(args, "." + args.save_model_as)
|
||||
save_model(ckpt_name, updated_embs, global_step, num_train_epochs, force_sync_upload=True)
|
||||
|
||||
model_name = train_util.DEFAULT_LAST_OUTPUT_NAME if args.output_name is None else args.output_name
|
||||
ckpt_name = model_name + "." + args.save_model_as
|
||||
ckpt_file = os.path.join(args.output_dir, ckpt_name)
|
||||
|
||||
print(f"save trained model to {ckpt_file}")
|
||||
save_weights(ckpt_file, updated_embs, save_dtype)
|
||||
if args.huggingface_repo_id is not None:
|
||||
huggingface_util.upload(args, ckpt_file, "/" + ckpt_name, force_sync_upload=True)
|
||||
print("model saved.")
|
||||
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