LoRAdo
1.0.0
Kohya_ssのデータセットを準備します（https://github.com/kohya-ss/sd-scriptsのUI）
トレーニングをこのツールに直接統合する予定です
ロラドへようこそ。このツールキットは、LORAS画像生成のプロセスを合理化するように設計されています。初心者と経験豊富な開発者の両方に適しているため、データセットの作成が簡素化されます。最初はポートレートを念頭に置いて設計されたLoradoは適応性があり、さまざまな科目に適しています。主な機能には、顔の検出とユーザーフレンドリーなトリミングツールが含まれ、ユーザーエクスペリエンスと結果の実用的なバランスを確保します。
Loradoでは、画像トレーニングのためのデータセットを作成することは簡単で効率的です。
さまざまなユースケースのためにロラをトレーニングする簡単な方法を提供したかったのです。調査中、私たちはいくつかの小さなヘルパー関数を構築して、画像を収集してそれらをトリミングし、キャプションファイルを作成するのに役立つことにしました。このUIは、オーバーリンクせずにLORAを作成する簡単な方法を提供します。
 ユーザーインターフェイス |  画像を表示および構成します |
 プロジェクトビュー |  準備されたフォルダー |
前提条件：
node.js (v18.5.0)がインストールされていることを確認してください。そうでない場合は、node.jsの公式サイトからダウンロードできます。 （ノードバージョンマネージャーを使用して）別のバージョンにすばやく切り替えます。依存関係のクローンとインストール：
git clone https://github.com/failfa-st/LoRAdo.git
cd LoRAdo
npm installアプリの実行：
npm run build
npm run startアプリはhttp：// localhost：3000で実行されるようになりました。ブラウザのこのURLに移動して、Lorado UIを探索します。
すでに実行されている場合は、loradoを停止します
コードと依存関係を更新します。
git fetch origin
git reset --hard origin/main
npm installアプリを実行する：
config.jsonファイルが付属しています。ロラドの中心にあるのは、複合体を単純化する意図です。
画像の最適化：任意の画像から始めます。 Loradoは、理想的なSDXL解像度に合わせてスマートにトリミングします。顔のある画像の場合、それらは焦点となり、最良の視覚的結果を確保します。顔なし？心配する必要はありません。私たちはそれを完全に中心にします。
複数の解像度：デフォルトを超えて、品質を損なうことなく柔軟性を高めるために、9つのSDXL解像度すべてで画像を生成するオプションがあります。
構成が簡単になりました： loradoは、Kohya_ss専用の構成ファイルを生成します。プロジェクトが設定されると、Kohya_Ssと統合することは簡単です。 LORAタブの下に構成をロードするだけで、すべてトレーニングを開始するように設定されています。必要に応じて、Kohya_SSはより詳細な構成オプションを提供します。
私たちのアプローチはユーザビリティに関する強い意見によって導かれていますが、それでもカスタマイズの余地を残しています。進化するにつれて、構成可能性が強化されることを期待してください。しかし、安心してください、シンプルさは常に私たちのガイドスターであり、ロラドとのやり取りが直感的なままであることを保証します。
@anamnesis33経由の画像の例
| 画像 | リンク |
|---|---|
 | https://unsplash.com/photos/mqcykihgfao |
 | https://unsplash.com/photos/06tuqm7rsp4 |
 | https://unsplash.com/photos/aujhl146mby |
 | https://unsplash.com/photos/8owttyqn47i |
このツールは、柔軟なLORAをトレーニングするための意見のある構成とアプローチを提供します。このツールが提供するデフォルト設定を改善するために、常に調査しています。将来のリリースのために、高度な（詳細）構成が計画されています。
これらの例は、このツール/アプローチで準備されたデータセットで訓練されたLORAから生成されました。
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