hollowstrawberry/kohya-colab

何を解決するか

このプロジェクトは、強力なローカルハードウェアを持たないユーザーにとって技術的障壁を低減する、使いやすくアクセス可能な Google Colab ノートブックを提供します。Stable Diffusion LoRA（低ランク適応）モデルのトレーニングを簡素化し、データセットの準備とモデル重みの学習プロセスを容易にします。

仕組み

このプロジェクトは、kohya-ss と Linaqruf の作業を活用したノートブックのセットで構成されています。主に以下の2つのワークフローを提供します：

1. Dataset Maker：Gelbooru から画像をスクレイピングし、FiftyOne を使って重複を検出、視覚インターフェースで手動で画像をキュレート、Waifu Diffusion 1.4 Tagger でタグを生成、BLIP モデルでキャプションを作成できます。また、テキストファイルでのタグのバッチ編集も可能です。
2. Lora Trainer：標準の Stable Diffusion および Stable Diffusion XL（SDXL）向けの LoRA および LoCon モデルのトレーニング専用ノートブック。T4、A100 などのさまざまな GPU 構成をサポートし、Google Drive に直接接続してストレージとして利用できます。

対象ユーザー

高価な GPU をローカルに持たずに、Stable Diffusion 用のカスタム LoRA モデルを作成したいアーティストや AI 画像生成の愛好家。

特徴

• 統合されたデータセットパイプライン：画像のスクレイピング、重複削除、キャプション・タグ付けのツールを備えています。
• SDXL サポート：アニメ専用のモデルオプションを含む、Stable Diffusion XL 向けの専用トレーナー。
• クラウドベースのトレーニング：Google Colab で完全に実行され、無料版（T4）または有料版（A100）で高性能トレーニングを可能にします。
• Google Drive 統合：データセットや学習済みモデルの保存に Google Drive をネイティブに利用できます。