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synced 2026-04-09 06:45:09 +00:00
update docs
This commit is contained in:
Kohya S
@@ -2,7 +2,7 @@ __ドキュメント更新中のため記述に誤りがあるかもしれませ
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# 学習について、共通編
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当リポジトリではモデルのfine tuning、DreamBooth、およびLoRAとTextual Inversionの学習をサポートします。この文書ではそれらに共通する、学習データの準備方法やオプション等について説明します。
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当リポジトリではモデルのfine tuning、DreamBooth、およびLoRAとTextual Inversion（[XTI:P+](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/327)を含む）の学習をサポートします。この文書ではそれらに共通する、学習データの準備方法やオプション等について説明します。
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# 概要
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@@ -535,7 +535,7 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
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- `--debug_dataset`
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このオプションを付けることで学習を行う前に事前にどのような画像データ、キャプションで学習されるかを確認できます。Escキーを押すと終了してコマンドラインに戻ります。
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このオプションを付けることで学習を行う前に事前にどのような画像データ、キャプションで学習されるかを確認できます。Escキーを押すと終了してコマンドラインに戻ります。`S`キーで次のステップ（バッチ）、`E`キーで次のエポックに進みます。
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※Linux環境（Colabを含む）では画像は表示されません。
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@@ -545,6 +545,13 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
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DreamBoothおよびfine tuningでは、保存されるモデルはこのVAEを組み込んだものになります。
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- `--cache_latents`
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使用VRAMを減らすためVAEの出力をメインメモリにキャッシュします。`flip_aug` 以外のaugmentationは使えなくなります。また全体の学習速度が若干速くなります。
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- `--min_snr_gamma`
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Min-SNR Weighting strategyを指定します。詳細は[こちら](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/308)を参照してください。論文では`5`が推奨されています。
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## オプティマイザ関係
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@@ -570,7 +577,7 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
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学習率のスケジューラ関連の指定です。
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lr_schedulerオプションで学習率のスケジューラをlinear, cosine, cosine_with_restarts, polynomial, constant, constant_with_warmupから選べます。デフォルトはconstantです。
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lr_schedulerオプションで学習率のスケジューラをlinear, cosine, cosine_with_restarts, polynomial, constant, constant_with_warmup, 任意のスケジューラから選べます。デフォルトはconstantです。
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lr_warmup_stepsでスケジューラのウォームアップ（だんだん学習率を変えていく）ステップ数を指定できます。
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@@ -578,6 +585,8 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
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詳細については各自お調べください。
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任意のスケジューラを使う場合、任意のオプティマイザと同様に、`--scheduler_args`でオプション引数を指定してください。
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### オプティマイザの指定について
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オプティマイザのオプション引数は--optimizer_argsオプションで指定してください。key=valueの形式で、複数の値が指定できます。また、valueはカンマ区切りで複数の値が指定できます。たとえばAdamWオプティマイザに引数を指定する場合は、``--optimizer_args weight_decay=0.01 betas=.9,.999``のようになります。
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@@ -12,11 +12,31 @@ Conv2d 3x3への拡大は [cloneofsimo氏](https://github.com/cloneofsimo/lora)
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[学習についての共通ドキュメント](./train_README-ja.md) もあわせてご覧ください。
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# 学習できるLoRAの種類
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以下の二種類をサポートします。以下は当リポジトリ内の独自の名称です。
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1. __LoRA-LierLa__ : (LoRA for __Li__ n __e__ a __r__ __La__ yers、リエラと読みます)
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Linear およびカーネルサイズ 1x1 の Conv2d に適用されるLoRA
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2. __LoRA-C3Lier__ : (LoRA for __C__ olutional layers with __3__ x3 Kernel and __Li__ n __e__ a __r__ layers、セリアと読みます)
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1.に加え、カーネルサイズ 3x3 の Conv2d に適用されるLoRA
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LoRA-LierLaに比べ、LoRA-C3Liarは適用される層が増える分、高い精度が期待できるかもしれません。
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また学習時は __DyLoRA__ を使用することもできます（後述します）。
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## 学習したモデルに関する注意
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cloneofsimo氏のリポジトリ、およびd8ahazard氏の[Dreambooth Extension for Stable-Diffusion-WebUI](https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension)とは、現時点では互換性がありません。いくつかの機能拡張を行っているためです（後述）。
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LoRA-LierLa は、AUTOMATIC1111氏のWeb UIのLoRA機能で使用することができます。
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WebUI等で画像生成する場合には、学習したLoRAのモデルを学習元のStable Diffusionのモデルにこのリポジトリ内のスクリプトであらかじめマージしておくか、こちらの[WebUI用extension](https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks)を使ってください。
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LoRA-C3Liarを使いWeb UIで生成するには、こちらの[WebUI用extension](https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks)を使ってください。
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いずれも学習したLoRAのモデルを、Stable Diffusionのモデルにこのリポジトリ内のスクリプトであらかじめマージすることもできます。
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cloneofsimo氏のリポジトリ、およびd8ahazard氏の[Dreambooth Extension for Stable-Diffusion-WebUI](https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension)とは、現時点では互換性がありません。いくつかの機能拡張を行っているためです（後述）。
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# 学習の手順
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@@ -31,9 +51,9 @@ WebUI等で画像生成する場合には、学習したLoRAのモデルを学
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`train_network.py`を用います。
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`train_network.py`では `--network_module` オプションに、学習対象のモジュール名を指定します。LoRAに対応するのはnetwork.loraとなりますので、それを指定してください。
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`train_network.py`では `--network_module` オプションに、学習対象のモジュール名を指定します。LoRAに対応するのは`network.lora`となりますので、それを指定してください。
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なお学習率は通常のDreamBoothやfine tuningよりも高めの、1e-4程度を指定するとよいようです。
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なお学習率は通常のDreamBoothやfine tuningよりも高めの、`1e-4`～`1e-3`程度を指定するとよいようです。
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以下はコマンドラインの例です。
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@@ -56,6 +76,8 @@ accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
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--network_module=networks.lora
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```
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このコマンドラインでは LoRA-LierLa が学習されます。
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`--output_dir` オプションで指定したフォルダに、LoRAのモデルが保存されます。他のオプション、オプティマイザ等については [学習の共通ドキュメント](./train_README-ja.md) の「よく使われるオプション」も参照してください。
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その他、以下のオプションが指定できます。
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@@ -83,22 +105,143 @@ accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
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`--network_train_unet_only` と `--network_train_text_encoder_only` の両方とも未指定時（デフォルト）はText EncoderとU-Netの両方のLoRAモジュールを有効にします。
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## LoRA を Conv2d に拡大して適用する
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# その他の学習方法
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通常のLoRAは Linear およぴカーネルサイズ 1x1 の Conv2d にのみ適用されますが、カーネルサイズ 3x3 のConv2dに適用を拡大することもできます。
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## LoRA-C3Lier を学習する
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`--network_args` に以下のように指定してください。`conv_dim` で Conv2d (3x3) の rank を、`conv_alpha` で alpha を指定してください。
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```
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--network_args "conv_dim=1" "conv_alpha=1"
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--network_args "conv_dim=4" "conv_alpha=1"
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```
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以下のように alpha 省略時は1になります。
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```
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--network_args "conv_dim=1"
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--network_args "conv_dim=4"
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```
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## DyLoRA
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DyLoRAはこちらの論文で提案されたものです。[DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic Search-Free Low-Rank Adaptation](https://arxiv.org/abs/2210.07558) 公式実装は[こちら](https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA)です。
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論文によると、LoRAのrankは必ずしも高いほうが良いわけではなく、対象のモデル、データセット、タスクなどにより適切なrankを探す必要があるようです。DyLoRAを使うと、指定したdim(rank)以下のさまざまなrankで同時にLoRAを学習します。これにより最適なrankをそれぞれ学習して探す手間を省くことができます。
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当リポジトリの実装は公式実装をベースに独自の拡張を加えています（そのため不具合などあるかもしれません）。
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### 当リポジトリのDyLoRAの特徴
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学習後のDyLoRAのモデルファイルはLoRAと互換性があります。また、モデルファイルから指定したdim(rank)以下の複数のdimのLoRAを抽出できます。
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DyLoRA-LierLa、DyLoRA-C3Lierのどちらも学習できます。
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### DyLoRAで学習する
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`--network_module=networks.dylora` のように、DyLoRAに対応する`network.dylora`を指定してください。
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また `--network_args` に、たとえば`--network_args "unit=4"`のように`unit`を指定します。`unit`はrankを分割する単位です。たとえば`--network_dim=16 --network_args "unit=4"` のように指定します。`unit`は`network_dim`を割り切れる値（`network_dim`は`unit`の倍数）としてください。
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`unit`を指定しない場合は、`unit=1`として扱われます。
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記述例は以下です。
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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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DyLoRA-C3Lierの場合は、`--network_args` に`"conv_dim=4"`のように`conv_dim`を指定します。通常のLoRAと異なり、`conv_dim`は`network_dim`と同じ値である必要があります。記述例は以下です。
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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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たとえばdim=16、unit=4（後述）で学習すると、4、8、12、16の4つのrankのLoRAを学習、抽出できます。抽出した各モデルで画像を生成し、比較することで、最適なrankのLoRAを選択できます。
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その他のオプションは通常のLoRAと同じです。
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※ `unit`は当リポジトリの独自拡張で、DyLoRAでは同dim(rank)の通常LoRAに比べると学習時間が長くなることが予想されるため、分割単位を大きくしたものです。
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### DyLoRAのモデルからLoRAモデルを抽出する
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`networks`フォルダ内の `extract_lora_from_dylora.py`を使用します。指定した`unit`単位で、DyLoRAのモデルからLoRAのモデルを抽出します。
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コマンドラインはたとえば以下のようになります。
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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` にはDyLoRAのモデルファイルを指定します。`--save_to` には抽出したモデルを保存するファイル名を指定します（rankの数値がファイル名に付加されます）。`--unit` にはDyLoRAの学習時の`unit`を指定します。
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## 階層別学習率
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詳細は[PR #355](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/355) をご覧ください。
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フルモデルの25個のブロックの重みを指定できます。最初のブロックに該当するLoRAは存在しませんが、階層別LoRA適用等との互換性のために25個としています。またconv2d3x3に拡張しない場合も一部のブロックにはLoRAが存在しませんが、記述を統一するため常に25個の値を指定してください。
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`--network_args` で以下の引数を指定してください。
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- `down_lr_weight` : U-Netのdown blocksの学習率の重みを指定します。以下が指定可能です。
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- ブロックごとの重み : `"down_lr_weight=0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1"` のように12個の数値を指定します。
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- プリセットからの指定 : `"down_lr_weight=sine"` のように指定します（サインカーブで重みを指定します）。sine, cosine, linear, reverse_linear, zeros が指定可能です。また `"down_lr_weight=cosine+.25"` のように `+数値` を追加すると、指定した数値を加算します（0.25~1.25になります）。
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- `mid_lr_weight` : U-Netのmid blockの学習率の重みを指定します。`"down_lr_weight=0.5"` のように数値を一つだけ指定します。
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- `up_lr_weight` : U-Netのup blocksの学習率の重みを指定します。down_lr_weightと同様です。
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- 指定を省略した部分は1.0として扱われます。また重みを0にするとそのブロックのLoRAモジュールは作成されません。
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- `block_lr_zero_threshold` : 重みがこの値以下の場合、LoRAモジュールを作成しません。デフォルトは0です。
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### 階層別学習率コマンドライン指定例:
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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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### 階層別学習率tomlファイル指定例:
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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",]
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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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## 階層別dim (rank)
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フルモデルの25個のブロックのdim (rank)を指定できます。階層別学習率と同様に一部のブロックにはLoRAが存在しない場合がありますが、常に25個の値を指定してください。
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`--network_args` で以下の引数を指定してください。
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- `block_dims` : 各ブロックのdim (rank)を指定します。`"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"` のように25個の数値を指定します。
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- `block_alphas` : 各ブロックのalphaを指定します。block_dimsと同様に25個の数値を指定します。省略時はnetwork_alphaの値が使用されます。
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- `conv_block_dims` : LoRAをConv2d 3x3に拡張し、各ブロックのdim (rank)を指定します。
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- `conv_block_alphas` : LoRAをConv2d 3x3に拡張したときの各ブロックのalphaを指定します。省略時はconv_alphaの値が使用されます。
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### 階層別dim (rank)コマンドライン指定例:
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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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--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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### 階層別dim (rank)tomlファイル指定例:
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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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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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# その他のスクリプト
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マージ等LoRAに関連するスクリプト群です。
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## マージスクリプトについて
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merge_lora.pyでStable DiffusionのモデルにLoRAの学習結果をマージしたり、複数のLoRAモデルをマージしたりできます。
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@@ -323,14 +466,14 @@ python tools\resize_images_to_resolution.py --max_resolution 512x512,384x384,256
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- 縮小時の補完方法を指定します。``area, cubic, lanczos4``から選択可能で、デフォルトは``area``です。
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## 追加情報
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# 追加情報
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### cloneofsimo氏のリポジトリとの違い
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## cloneofsimo氏のリポジトリとの違い
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2022/12/25時点では、当リポジトリはLoRAの適用個所をText EncoderのMLP、U-NetのFFN、Transformerのin/out projectionに拡大し、表現力が増しています。ただその代わりメモリ使用量は増え、8GBぎりぎりになりました。
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またモジュール入れ替え機構は全く異なります。
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### 将来拡張について
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## 将来拡張について
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LoRAだけでなく他の拡張にも対応可能ですので、それらも追加予定です。
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@@ -4,7 +4,7 @@
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実装に当たっては https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/textual_inversion を大いに参考にしました。
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学習したモデルはWeb UIでもそのまま使えます。なお恐らくSD2.xにも対応していますが現時点では未テストです。
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学習したモデルはWeb UIでもそのまま使えます。
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# 学習の手順
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