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https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
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update PyTorch version and reorganize dependencies
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Kohya S
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README-ja.md
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README-ja.md
@@ -1,7 +1,3 @@
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SDXLがサポートされました。sdxlブランチはmainブランチにマージされました。リポジトリを更新したときにはUpgradeの手順を実行してください。また accelerate のバージョンが上がっていますので、accelerate config を再度実行してください。
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SDXL学習については[こちら](./README.md#sdxl-training)をご覧ください（英語です）。
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## リポジトリについて
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Stable Diffusionの学習、画像生成、その他のスクリプトを入れたリポジトリです。
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@@ -21,6 +17,7 @@ GUIやPowerShellスクリプトなど、より使いやすくする機能が[bma
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* [学習について、共通編](./docs/train_README-ja.md) : データ整備やオプションなど
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* [データセット設定](./docs/config_README-ja.md)
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* [SDXL学習](./docs/train_SDXL-en.md) （英語版）
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* [DreamBoothの学習について](./docs/train_db_README-ja.md)
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* [fine-tuningのガイド](./docs/fine_tune_README_ja.md):
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* [LoRAの学習について](./docs/train_network_README-ja.md)
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@@ -44,9 +41,7 @@ PowerShellを使う場合、venvを使えるようにするためには以下の
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## Windows環境でのインストール
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スクリプトはPyTorch 2.0.1でテストしています。PyTorch 1.12.1でも動作すると思われます。
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以下の例ではPyTorchは2.0.1／CUDA 11.8版をインストールします。CUDA 11.6版やPyTorch 1.12.1を使う場合は適宜書き換えください。
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スクリプトはPyTorch 2.1.1でテストしています。PyTorch 2.0.1、1.12.1でも動作すると思われます。
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（なお、python -m venv～の行で「python」とだけ表示された場合、py -m venv～のようにpythonをpyに変更してください。）
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@@ -59,21 +54,21 @@ cd sd-scripts
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python -m venv venv
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.\venv\Scripts\activate
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pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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pip install --upgrade -r requirements.txt
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pip install xformers==0.0.20
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pip install xformers==0.0.23 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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accelerate config
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```
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コマンドプロンプトでも同一です。
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（注:``python -m venv venv`` のほうが ``python -m venv --system-site-packages venv`` より安全そうなため書き換えました。globalなpythonにパッケージがインストールしてあると、後者だといろいろと問題が起きます。）
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注：`bitsandbytes==0.43.0`、`prodigyopt==1.0`、`lion-pytorch==0.0.6` は `requirements.txt` に含まれるようになりました。他のバージョンを使う場合は適宜インストールしてください。
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この例では PyTorch および xfomers は2.1.1／CUDA 11.8版をインストールします。CUDA 12.1版やPyTorch 1.12.1を使う場合は適宜書き換えください。たとえば CUDA 12.1版の場合は `pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121` および `pip install xformers==0.0.23 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121` としてください。
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accelerate configの質問には以下のように答えてください。（bf16で学習する場合、最後の質問にはbf16と答えてください。）
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※0.15.0から日本語環境では選択のためにカーソルキーを押すと落ちます（……）。数字キーの0、1、2……で選択できますので、そちらを使ってください。
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```txt
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- This machine
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- No distributed training
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@@ -87,41 +82,6 @@ accelerate configの質問には以下のように答えてください。（bf1
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※場合によって ``ValueError: fp16 mixed precision requires a GPU`` というエラーが出ることがあるようです。この場合、6番目の質問（
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``What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-separated list? [all]:``）に「0」と答えてください。（id `0`のGPUが使われます。）
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### オプション：`bitsandbytes`（8bit optimizer）を使う
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`bitsandbytes`はオプションになりました。Linuxでは通常通りpipでインストールできます（0.41.1または以降のバージョンを推奨）。
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Windowsでは0.35.0または0.41.1を推奨します。
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- `bitsandbytes` 0.35.0: 安定しているとみられるバージョンです。AdamW8bitは使用できますが、他のいくつかの8bit optimizer、学習時の`full_bf16`オプションは使用できません。
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- `bitsandbytes` 0.41.1: Lion8bit、PagedAdamW8bit、PagedLion8bitをサポートします。`full_bf16`が使用できます。
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注：`bitsandbytes` 0.35.0から0.41.0までのバージョンには問題があるようです。 https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues/659
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以下の手順に従い、`bitsandbytes`をインストールしてください。
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### 0.35.0を使う場合
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PowerShellの例です。コマンドプロンプトではcpの代わりにcopyを使ってください。
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```powershell
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cd sd-scripts
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.\venv\Scripts\activate
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pip install bitsandbytes==0.35.0
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cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
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cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
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cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
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```
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### 0.41.1を使う場合
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jllllll氏の配布されている[こちら](https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui) または他の場所から、Windows用のwhlファイルをインストールしてください。
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```powershell
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python -m pip install bitsandbytes==0.41.1 --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui
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```
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## アップグレード
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新しいリリースがあった場合、以下のコマンドで更新できます。
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@@ -151,4 +111,3 @@ Conv2d 3x3への拡大は [cloneofsimo氏](https://github.com/cloneofsimo/lora)
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[BLIP](https://github.com/salesforce/BLIP): BSD-3-Clause
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