이제 초보자도 LoRA를 쉽게 제작하자 : LoRA 구성요소 생성 프로그램 무료 배포

다운로드 : creative_lora.exe

LoRA 생성 도구 사용법

이 도구는 Stable Diffusion 모델을 위한 LoRA (Low-Rank Adaptation) 모델을 생성하는 데 필요한 설정 파일을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. LoRA는 적은 용량으로 모델을 미세 조정하여 특정 스타일이나 캐릭터를 추가하는 데 사용됩니다.

1. 프로그램 실행:

• 기본적으로 파이썬 3.10.6 버전이 설치되어 있어야 합니다.
• 아무런 준비 없이 설치/실행만으로 구성했으나 제가 부족한 부분이 있다면 문의해 주시길 바랍니다.

2. 각 메뉴 설명 및 설정:

• 베이스 모델 디렉토리: LoRA 학습의 기반이 되는 Stable Diffusion 모델이 있는 디렉토리를 선택합니다. (예: stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion)

  • 찾아보기 버튼을 클릭하여 디렉토리를 선택할 수 있습니다.

• 이미지 디렉토리: LoRA 학습에 사용할 이미지들이 있는 디렉토리를 선택합니다. LoRA 모델이 학습할 대상 이미지를 넣어두세요.

  • 찾아보기 버튼을 클릭하여 디렉토리를 선택할 수 있습니다.

• 클래스 이름: LoRA 모델을 식별하기 위한 고유한 이름을 입력합니다. (예: my_character, anime_style) 이 이름은 생성된 LoRA 파일의 이름으로 사용됩니다.

• 랭크 (r): LoRA 행렬의 랭크를 설정합니다. 값이 클수록 모델이 더 복잡해지지만, 학습에 더 많은 시간이 걸리고 파일 크기가 커집니다. 일반적으로 8, 16, 32, 64, 128 등의 값을 사용합니다.

• 알파: LoRA 가중치에 대한 스케일링 인자를 설정합니다. 일반적으로 랭크(r)와 같은 값을 사용합니다.

• 학습률: 학습 과정을 제어하는 학습률을 설정합니다. 일반적으로 1e-4 (0.0001) 또는 1e-5 (0.00001) 값을 사용합니다.

• 학습 단계: 학습을 수행할 단계 수를 설정합니다. 단계 수가 많을수록 학습이 더 오래 걸리지만, 모델이 더 정확해질 수 있습니다.

• 배치 크기: 각 학습 단계에서 사용할 이미지 수를 설정합니다. GPU 메모리 용량에 따라 적절한 값을 선택해야 합니다.

3. 설정 파일 생성:

• 모든 설정을 완료한 후 설정 파일 생성 버튼을 클릭합니다.

• 프로그램은 설정 파일 (일반적으로 .toml 또는 .json 형식)과 필요한 디렉토리 구조를 생성합니다.

4. LoRA 학습:

• 생성된 설정 파일을 LoRA 학습 스크립트 (예: Kohya_ss GUI)에 로드합니다.

• LoRA 학습 스크립트의 지침에 따라 학습을 시작합니다.

주의사항:

• LoRA 학습에는 상당한 시간과 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다.

• 학습률, 랭크, 학습 단계 등의 파라미터는 LoRA 모델의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 다양한 값을 시도하여 최적의 설정을 찾으세요.

• 이 도구는 설정 파일 생성만 도와주며, 실제 LoRA 학습은 별도의 스크립트를 통해 수행해야 합니다.

디렉토리를 지정하면 그 안에 있는 모델이 전부 선택되는 건가요?

아니요, 디렉토리를 지정한다고 해서 그 안에 있는 모든 모델이 선택되는 것은 아닙니다. 이 프로그램은 단순히 베이스 모델 디렉토리를 지정하는 것이고, 실제로 어떤 모델을 사용할지는 LoRA 학습 스크립트 (예: Kohya_ss GUI)에서 선택하게 됩니다.

LoRA 모델 학습을 위한 기초 Kohya_ss GUI 패키지 설치 방법 및 다운로드

이 프로그램의 역할은 LoRA 학습에 필요한 설정 파일과 디렉토리 구조를 생성하는 것이며, 어떤 베이스 모델을 사용할지는 사용자가 직접 결정하도록 하는 것입니다.

예시:

1. stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 디렉토리에 sd-v1-5-pruned.ckpt, sd-v1-4.ckpt, realisticVisionV51_v51VAE.safetensors 와 같은 여러 모델 파일이 있다고 가정해 봅시다.

2. 이 프로그램에서 베이스 모델 디렉토리로 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 을 선택합니다.

3. 프로그램은 설정 파일을 생성하고, LoRA 학습을 위한 디렉토리 구조를 만듭니다.

4. 이제 Kohya_ss GUI와 같은 LoRA 학습 스크립트를 실행하고, 베이스 모델로 sd-v1-5-pruned.ckpt 또는 다른 모델을 직접 선택해야 합니다.

즉, 이 프로그램은 베이스 모델 디렉토리를 지정하는 것일 뿐이며, 어떤 모델을 사용할지는 사용자가 LoRA 학습 스크립트에서 선택해야 합니다.

image 디렉토리는 뭐죠?

Image 디렉토리는 LoRA 모델을 학습시키는 데 사용될 이미지 파일들이 저장된 폴더를 의미합니다.

쉽게 말해, LoRA 모델이 어떤 스타일이나 캐릭터를 학습하도록 할 것인지 결정하는 이미지들을 넣어두는 곳입니다.

예시:

• 특정 캐릭터 LoRA를 만들고 싶다면: 그 캐릭터의 다양한 이미지 (얼굴, 전신, 다양한 포즈 등)를 담은 폴더를 Image 디렉토리로 지정합니다.

• 특정 화풍 LoRA를 만들고 싶다면: 그 화풍의 그림 이미지들을 담은 폴더를 Image 디렉토리로 지정합니다.

중요:

• Image 디렉토리에는 LoRA 모델이 학습할 대상 이미지들만 포함되어야 합니다.

• 이미지 파일 형식은 일반적으로 .jpg 또는 .png 형식을 사용합니다.

• 이미지 파일의 품질과 다양성이 LoRA 모델의 품질에 큰 영향을 미칩니다.

이 도구는 Image 디렉토리에 있는 이미지들을 기반으로 LoRA 모델을 학습시키기 위한 설정 파일을 생성합니다. 따라서, LoRA 모델이 학습할 이미지를 Image 디렉토리에 잘 정리해 두는 것이 중요합니다.

generate config를 누르면 lora가 생성되지 않는데 왜죠?

이 프로그램은 LoRA 모델을 직접 생성하지 않습니다. 이 프로그램은 LoRA 모델을 학습시키기 위한 설정 파일과 디렉토리 구조를 생성하는 도구입니다.

LoRA 모델을 실제로 생성하려면 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.

1. 설정 파일 및 디렉토리 구조 확인:

• "Generate Config" 버튼을 클릭하면 프로그램은 설정 파일 (보통 .toml 또는 .json 형식)과 LoRA 학습에 필요한 디렉토리 구조를 생성합니다.

• 생성된 설정 파일과 디렉토리는 프로그램이 실행된 폴더 내에 생성됩니다. (정확한 위치는 프로그램 코드에 따라 다를 수 있습니다.)

• 설정 파일에는 사용자가 입력한 베이스 모델 디렉토리, 이미지 디렉토리, 클래스 이름, 랭크, 알파, 학습률, 학습 단계, 배치 크기 등의 정보가 저장됩니다.

2. LoRA 학습 스크립트 준비:

• LoRA 모델을 학습시키기 위해서는 별도의 LoRA 학습 스크립트가 필요합니다. 가장 많이 사용되는 LoRA 학습 스크립트 중 하나는 Kohya_ss GUI입니다. (https://github.com/kohya-ss/sd-scripts)

• Kohya_ss GUI를 다운로드하고 설치합니다. (설치 방법은 해당 GitHub 페이지를 참고하세요.)

3. Kohya_ss GUI 설정:

• Kohya_ss GUI를 실행하고, 생성된 설정 파일을 로드합니다.

• 설정 파일에 지정된 베이스 모델 디렉토리와 이미지 디렉토리가 정확하게 설정되었는지 확인합니다.

• 필요에 따라 Kohya_ss GUI에서 추가적인 설정을 변경할 수 있습니다. (예: 학습에 사용할 GPU 설정, 학습 과정 모니터링 설정 등)

4. LoRA 학습 시작:

• Kohya_ss GUI에서 "Train Model" 또는 유사한 버튼을 클릭하여 LoRA 학습을 시작합니다.

• LoRA 학습 과정은 GPU 성능과 설정에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

• 학습 과정이 완료되면 LoRA 모델 파일 (보통 .safetensors 형식)이 생성됩니다.

5. LoRA 모델 사용:

• 생성된 LoRA 모델 파일을 Stable Diffusion WebUI 또는 다른 이미지 생성 도구에 로드합니다.

• LoRA 모델을 활성화하고 프롬프트를 입력하여 LoRA 모델이 학습한 스타일이나 캐릭터가 적용된 이미지를 생성합니다.

요약:

이 프로그램은 LoRA 학습을 위한 준비 단계인 설정 파일과 디렉토리 구조를 생성하는 도구이며, LoRA 모델을 실제로 생성하고 사용하는 것은 Kohya_ss GUI와 같은 별도의 LoRA 학습 스크립트를 통해 수행해야 합니다.

생성된 .json 파일은 LoRA를 학습 시작할때 어디에 위치해야 할까요?

LoRA 훈련을 시작할 때 생성된 .json 파일은 어디에 위치해야 하나요?

그만큼 .json 이 프로그램에 의해 생성된 파일은 구성 디렉토리 특히 사용 중인 LoRA 교육 스크립트 Kohya_ss GUI.

이 프로그램에서 생성된 .json 파일은 사용 중인 LoRA 교육 스크립트, 특히 Kohya_ss GUI의 구성 디렉터리에 배치되어야 합니다.

1. Kohya_ss GUI 구성 디렉터리 찾기: 이 디렉터리의 정확한 위치는 Kohya_ss GUI를 설치한 방법에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 기본 Kohya_ss 폴더에 있으며 configs 또는 training_config와 같은 이름이 붙는 경우가 많습니다. 정확한 위치는 Kohya_ss 문서를 확인하세요.

2. .json 파일 배치: 내 프로그램에서 생성된 .json 파일을 이 구성 디렉터리에 복사합니다.

3. Kohya_ss GUI에서 구성 로드: Kohya_ss GUI를 시작할 때 구성 파일을 로드하는 옵션이 있어야 합니다. 방금 구성 디렉터리에 배치한 .json 파일을 선택합니다.

Kohya_ss GUI는 기본 모델 디렉터리, 이미지 디렉터리, 클래스 이름 및 기타 교육 매개변수를 포함하여 .json 파일에서 설정을 읽습니다.

중요 참고 사항: .json 파일(특히 기본 모델 디렉터리 및 이미지 디렉터리)에 지정된 경로가 정확하고 Kohya_ss GUI에서 액세스할 수 있는지 확인하세요. 상대 경로는 자주 사용되므로 .json 파일의 위치를 ​​기준으로 해야 합니다.

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