Linaqruf/kohya-trainer

解決する課題

画像生成のための LoRA (Low-Rank Adaptation models) の学習は、複雑で技術的な要求が高い場合があります。このプロジェクトは、すぐに使える Google Colab ノートブックを提供することでプロセスを簡素化します。これらのノートブックは学習パイプライン全体を処理し、基盤となる学習ソフトウェアの特定のバージョンに固定することで互換性と安定性を確保します。

仕組み

このプロジェクトは kohya-ss/sd-scripts バックエンドを使用して実際の学習を行います。ユーザーは、効率化された自動化体験のための「ワンクリック」ノートブックか、プロセスを個別のステージ（ダウンロード、タグ付け、設定、学習）に分割してより詳細に制御できる「アドバンスド」ノートブックを選択できます。ノートブックは、ローカルフォルダ、zip ファイル、Hugging Face リポジトリなど、さまざまなデータセットをサポートしており、必要に応じて自動的に画像キャプション生成も行います。

対象ユーザー

このツールは、複雑なローカル環境を管理することなく Google Colab で LoRA を学習したいユーザー向けに設計されています。シンプルな「押すだけ」の体験を求める初心者から、特定の学習設定を調整したり中間ステップを確認したりする必要があるパワーユーザーまで対応しています。

ハイライト

• SDXL、SD 1.5、Illustrious などの人気モデル向けのワンクリック学習ノートブック。
• アドバンスドモードでは、ステップごとの検証や特定の学習ステージの再実行が可能。
• Hugging Face Hub への結果アップロードと Weights & Biases への進捗ログ記録をネイティブサポート。
• サブフォルダ名による繰り返し回数の指定や自動タグ付けなど、柔軟なデータセット処理。
• Colab Secrets を介した Hugging Face、Civitai、Weights & Biases の API トークンの安全な管理。