easy loraダウンロード - easy loraソースコードのダウンロード

easy lora

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

簡単なロラ

Dockerized Kohya-SS/SDScriptsによる使いやすいLORAトレーニングツールを提供します。

ロラ出力の例

要件

Linux（Ubuntu 22.04 LTSなど）またはWindows
nvidiaコンテナツールキット
- https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian
CUDA互換性のあるGPU

クイックスタート

Tohoku Zunkoのアニメスタイルのイラストを生成するLORAモデルを作成します。

 docker compose build train
docker compose run download_images
docker compose run train gsdf/Counterfeit-V2.5 zunko

# output/zunko.safetensors will be generated

LORAを使用して画像を生成します

Automatic1111

インストール

 git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker
cd stable-diffusion-webui-docker
git reset --hard 1df18b803cda07309507088128c7ab999d04de63
docker compose --profile download up --build
docker compose --profile auto up --build

使用法

トレーニングされた<this-repository>/output/zunko.safetensors data/Loraディレクトリにコピーします
gsdf/countefit-v2.5経由でCounterfeit-V2.5_fp16.safetensorsをダウンロードし、 data/StableDiffusionディレクトリに入れます
GSDF/EasyNegativeを介してEasyNegative.safetensorsをダウンロードし、 data/embeddingsディレクトリに入れます
アクセスhttp://localhost:7860/ chromeを使用して、自動1111 UIを開きます
Base Model Counterfeit-V2.5_fp16.safetensorsを選択します
- 安定した拡散チェックポイント
[設定]タブに移動します
vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckptを選択します
- 設定>安定した拡散> sd vae
設定を適用します
TXT2IMGタブに移動します
Dockerコンテナを再起動します
- CTRL+Cを入力して、コンソールを終了します
以下のプロンプトを入力してください
- (best quality, masterpiece:1.2), zunko, 1girl, <lora:zunko:1>
以下のネガティブプロンプトを入力してください
- (EasyNegative:1)
生成する

このreadme.mdで画像のサンプルを生成するように求められます

 (best quality, masterpiece:1.2), zunko, 1girl, <lora:zunko:1>
Negative prompt: (EasyNegative:1)
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 765595793, Size: 512x512, Model hash: 71e703a0fc, Model: Counterfeit-V2.5_fp16, Denoising strength: 0.7, Version: v1.2.1, Hires upscale: 2, Hires upscaler: Latent

Used embeddings: EasyNegative [119b]