hollowstrawberry/kohya-colab

解決的問題

本專案提供易於使用、可存取的 Google Colab 筆記本，用於訓練 Stable Diffusion LoRA（低秩適應）模型，為缺乏強大本地硬體的使用者消除技術障礙。它簡化了資料集準備與模型權重訓練的流程。

如何運作

本專案由一組利用 kohya-ss 與 Linaqruf 工作成果的筆記本組成。提供兩個主要工作流程：

1. 資料集製作者：用於收集與準備影像的工具。可從 Gelbooru 抓取影像，使用 FiftyOne 檢測重複項目，透過視覺化介面手動整理影像，使用 Waifu Diffusion 1.4 Tagger 產生標籤，並使用 BLIP 模型建立說明文字。也支援在文字檔中批量編輯標籤。
2. LoRA 訓練器：專為標準 Stable Diffusion 與 Stable Diffusion XL (SDXL) 訓練 LoRA 與 LoCon 模型的筆記本，支援多種 GPU 配置（T4、A100），並可直接與 Google Drive 整合用於儲存。

適用對象

希望在不需本地高階 GPU 的情況下，為 Stable Diffusion 創建自訂 LoRA 模型的藝術家與 AI 圖像生成愛好者。

主要亮點

• 整合的資料集流程：包含影像抓取、去重、說明與標籤產生的工具。
• 支援 SDXL：提供專用訓練器給 Stable Diffusion XL，包含面向動漫的模型選項。
• 雲端訓練：完全在 Google Colab 中執行，使免費版（T4）或付費版（A100）使用者也能享有高效率訓練能力。
• Google Drive 整合：原生支援 Google Drive 用於資料集與訓練模型的儲存。