前回の記事では、Stable Diffusionモデルを追加学習するためのWebUI環境「kohya_ss」の導入法について解説しました。 今回は、LoRAのしくみを大まかに説明し、その後にkohya_ssを使ったLoRA学習設定について解説していきます。 ※今回の記事は非常に長いです! この記事では「各設定の意味」のみ解説しています。 「学習画像の用意のしかた」とか「画像にどうキャプションをつけるか」とか「どう学習を実行するか」は解説していません。学習の実行法についてはまた別の記事で解説したいと思います。 LoRAの仕組みを知ろう 「モデル」とは LoRAは小さいニューラルネットを追加する 小さいニューラルネットの構造 LoRA学習対象1:U-Net RoLA学習対象2:テキストエンコーダー kohya_ssを立ち上げてみよう LoRA学習の各設定 LoRA設定のセーブ、ロード Sour
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