DiffusersベースでStable Diffusionをfine tuningする｜Kohya S.

NovelAIの提案した学習手法、自動キャプションニング、タグ付け、Windows＋VRAM 12GB（v1.4/1.5の場合）環境等に対応したfine tuningです。 ※12/17：v9に更新しました。「Diffusersの環境構築とスクリプトの準備」に飛んでください。 はじめに先日、DiffusersベースでDreamBoothを行う記事を書きましたが、U-Netの学習の仕組みを使うことでStable Diffusionのfine tuningが可能です。この記事ではその方法について解説します。以前のDreamBoothのスクリプトを流用したfine tuningよりも機能が追加されています。 ある程度の枚数（数百枚～が望ましいようです）の画像を用意することでDreamBoothよりもさらに柔軟な学習が可能です。 Pythonで仮想環境を構築できるくらいの方を対象にしています。また

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あとでちゃんと理解したい