mirror of https://github.com/bmaltais/kohya_ss
Merge branch 'main' of https://github.com/kohya-ss/sd-scripts into dev
bmaltais
commit
e2b56451d1
10
README-ja.md
10
README-ja.md
|
|
@ -115,6 +115,16 @@ accelerate configの質問には以下のように答えてください。（bf1
|
|||
|
||||
他のバージョンでは学習がうまくいかない場合があるようです。特に他の理由がなければ指定のバージョンをお使いください。
|
||||
|
||||
### オプション：Lion8bitを使う
|
||||
|
||||
Lion8bitを使う場合には`bitsandbytes`を0.38.0以降にアップグレードする必要があります。`bitsandbytes`をアンインストールし、Windows環境では例えば[こちら](https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui)などからWindows版のwhlファイルをインストールしてください。たとえば以下のような手順になります。
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/raw/main/bitsandbytes-0.38.1-py3-none-any.whl
|
||||
```
|
||||
|
||||
アップグレード時には`pip install .`でこのリポジトリを更新し、必要に応じて他のパッケージもアップグレードしてください。
|
||||
|
||||
## アップグレード
|
||||
|
||||
新しいリリースがあった場合、以下のコマンドで更新できます。
|
||||
|
|
|
|||
10
README.md
10
README.md
|
|
@ -332,7 +332,15 @@ This will store a backup file with your current locally installed pip packages a
|
|||
## Change History
|
||||
|
||||
* 2023/04/?? (v21.5.8)
|
||||
- Add `Cachelatents to disk` option to the gui.
|
||||
- Add `Cache latents to disk` option to the gui.
|
||||
- When saving v2 models in Diffusers format in training scripts and conversion scripts, it was found that the U-Net configuration is different from those of Hugging Face's stabilityai models (this repository is `"use_linear_projection": false`, stabilityai is `true`). Please note that the weight shapes are different, so please be careful when using the weight files directly. We apologize for the inconvenience.
|
||||
- Since the U-Net model is created based on the configuration, it should not cause any problems in training or inference.
|
||||
- Added `--unet_use_linear_projection` option to `convert_diffusers20_original_sd.py` script. If you specify this option, you can save a Diffusers format model with the same configuration as stabilityai's model from an SD format model (a single `*.safetensors` or `*.ckpt` file). Unfortunately, it is not possible to convert a Diffusers format model to the same format.
|
||||
- Lion8bit optimizer is supported. [PR #447](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/447) Thanks to sdbds!
|
||||
- Currently it is optional because you need to update `bitsandbytes` version. See "Optional: Use Lion8bit" in installation instructions to use it.
|
||||
- Multi-GPU training with DDP is supported in each training script. [PR #448](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/448) Thanks to Isotr0py!
|
||||
- Multi resolution noise (pyramid noise) is supported in each training script. [PR #471](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/471) Thanks to pamparamm!
|
||||
- See PR and this page [Multi-Resolution Noise for Diffusion Model Training](https://wandb.ai/johnowhitaker/multires_noise/reports/Multi-Resolution-Noise-for-Diffusion-Model-Training--VmlldzozNjYyOTU2) for details.
|
||||
* 2023/05/01 (v21.5.7)
|
||||
- `tag_images_by_wd14_tagger.py` can now get arguments from outside. [PR #453](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/453) Thanks to mio2333!
|
||||
- Added `--save_every_n_steps` option to each training script. The model is saved every specified steps.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -21,7 +21,7 @@ from library.config_util import (
|
|||
BlueprintGenerator,
|
||||
)
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings, pyramid_noise_like
|
||||
|
||||
|
||||
def train(args):
|
||||
|
|
@ -90,7 +90,7 @@ def train(args):
|
|||
weight_dtype, save_dtype = train_util.prepare_dtype(args)
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format = train_util.load_target_model(args, weight_dtype)
|
||||
text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format = train_util.load_target_model(args, weight_dtype, accelerator)
|
||||
|
||||
# verify load/save model formats
|
||||
if load_stable_diffusion_format:
|
||||
|
|
@ -228,6 +228,9 @@ def train(args):
|
|||
else:
|
||||
unet, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(unet, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler)
|
||||
|
||||
# transform DDP after prepare
|
||||
text_encoder, unet = train_util.transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
# 実験的機能：勾配も含めたfp16学習を行う PyTorchにパッチを当ててfp16でのgrad scaleを有効にする
|
||||
if args.full_fp16:
|
||||
train_util.patch_accelerator_for_fp16_training(accelerator)
|
||||
|
|
@ -304,6 +307,8 @@ def train(args):
|
|||
if args.noise_offset:
|
||||
# https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
|
||||
noise += args.noise_offset * torch.randn((latents.shape[0], latents.shape[1], 1, 1), device=latents.device)
|
||||
elif args.multires_noise_iterations:
|
||||
noise = pyramid_noise_like(noise, latents.device, args.multires_noise_iterations, args.multires_noise_discount)
|
||||
|
||||
# Sample a random timestep for each image
|
||||
timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (b_size,), device=latents.device)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,452 @@
|
|||
SD 1.xおよび2.xのモデル、当リポジトリで学習したLoRA、ControlNet（v1.0のみ動作確認）などに対応した、Diffusersベースの推論（画像生成）スクリプトです。コマンドラインから用います。
|
||||
|
||||
# 概要
|
||||
|
||||
* Diffusers (v0.10.2) ベースの推論（画像生成）スクリプト。
|
||||
* SD 1.xおよび2.x (base/v-parameterization)モデルに対応。
|
||||
* txt2img、img2img、inpaintingに対応。
|
||||
* 対話モード、およびファイルからのプロンプト読み込み、連続生成に対応。
|
||||
* プロンプト1行あたりの生成枚数を指定可能。
|
||||
* 全体の繰り返し回数を指定可能。
|
||||
* `fp16`だけでなく`bf16`にも対応。
|
||||
* xformersに対応し高速生成が可能。
|
||||
* xformersにより省メモリ生成を行いますが、Automatic 1111氏のWeb UIほど最適化していないため、512*512の画像生成でおおむね6GB程度のVRAMを使用します。
|
||||
* プロンプトの225トークンへの拡張。ネガティブプロンプト、重みづけに対応。
|
||||
* Diffusersの各種samplerに対応（Web UIよりもsampler数は少ないです）。
|
||||
* Text Encoderのclip skip（最後からn番目の層の出力を用いる）に対応。
|
||||
* VAEの別途読み込み。
|
||||
* CLIP Guided Stable Diffusion、VGG16 Guided Stable Diffusion、Highres. fix、upscale対応。
|
||||
* Highres. fixはWeb UIの実装を全く確認していない独自実装のため、出力結果は異なるかもしれません。
|
||||
* LoRA対応。適用率指定、複数LoRA同時利用、重みのマージに対応。
|
||||
* Text EncoderとU-Netで別の適用率を指定することはできません。
|
||||
* Attention Coupleに対応。
|
||||
* ControlNet v1.0に対応。
|
||||
* 途中でモデルを切り替えることはできませんが、バッチファイルを組むことで対応できます。
|
||||
* 個人的に欲しくなった機能をいろいろ追加。
|
||||
|
||||
機能追加時にすべてのテストを行っているわけではないため、以前の機能に影響が出て一部機能が動かない可能性があります。何か問題があればお知らせください。
|
||||
|
||||
# 基本的な使い方
|
||||
|
||||
## 対話モードでの画像生成
|
||||
|
||||
以下のように入力してください。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先> --xformers --fp16 --interactive
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--ckpt`オプションにモデル（Stable Diffusionのcheckpointファイル、またはDiffusersのモデルフォルダ）、`--outdir`オプションに画像の出力先フォルダを指定します。
|
||||
|
||||
`--xformers`オプションでxformersの使用を指定します（xformersを使わない場合は外してください）。`--fp16`オプションでfp16（単精度）での推論を行います。RTX 30系のGPUでは `--bf16`オプションでbf16（bfloat16）での推論を行うこともできます。
|
||||
|
||||
`--interactive`オプションで対話モードを指定しています。
|
||||
|
||||
Stable Diffusion 2.0（またはそこからの追加学習モデル）を使う場合は`--v2`オプションを追加してください。v-parameterizationを使うモデル（`768-v-ema.ckpt`およびそこからの追加学習モデル）を使う場合はさらに`--v_parameterization`を追加してください。
|
||||
|
||||
`--v2`の指定有無が間違っているとモデル読み込み時にエラーになります。`--v_parameterization`の指定有無が間違っていると茶色い画像が表示されます。
|
||||
|
||||
`Type prompt:`と表示されたらプロンプトを入力してください。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
※画像が表示されずエラーになる場合、headless（画面表示機能なし）のOpenCVがインストールされているかもしれません。`pip install opencv-python`として通常のOpenCVを入れてください。または`--no_preview`オプションで画像表示を止めてください。
|
||||
|
||||
画像ウィンドウを選択してから何らかのキーを押すとウィンドウが閉じ、次のプロンプトが入力できます。プロンプトでCtrl+Z、エンターの順に打鍵するとスクリプトを閉じます。
|
||||
|
||||
## 単一のプロンプトで画像を一括生成
|
||||
|
||||
以下のように入力します（実際には1行で入力します）。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先>
|
||||
--xformers --fp16 --images_per_prompt <生成枚数> --prompt "<プロンプト>"
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--images_per_prompt`オプションで、プロンプト1件当たりの生成枚数を指定します。`--prompt`オプションでプロンプトを指定します。スペースを含む場合はダブルクォーテーションで囲んでください。
|
||||
|
||||
`--batch_size`オプションでバッチサイズを指定できます（後述）。
|
||||
|
||||
## ファイルからプロンプトを読み込み一括生成
|
||||
|
||||
以下のように入力します。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt <モデル名> --outdir <画像出力先>
|
||||
--xformers --fp16 --from_file <プロンプトファイル名>
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--from_file`オプションで、プロンプトが記述されたファイルを指定します。1行1プロンプトで記述してください。`--images_per_prompt`オプションを指定して1行あたり生成枚数を指定できます。
|
||||
|
||||
## ネガティブプロンプト、重みづけの使用
|
||||
|
||||
プロンプトオプション（プロンプト内で`--x`のように指定、後述）で`--n`を書くと、以降がネガティブプロンプトとなります。
|
||||
|
||||
またAUTOMATIC1111氏のWeb UIと同様の `()` や` []` 、`(xxx:1.3)` などによる重みづけが可能です（実装はDiffusersの[Long Prompt Weighting Stable Diffusion](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/community/README.md#long-prompt-weighting-stable-diffusion)からコピーしたものです）。
|
||||
|
||||
コマンドラインからのプロンプト指定、ファイルからのプロンプト読み込みでも同様に指定できます。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# 主なオプション
|
||||
|
||||
コマンドラインから指定してください。
|
||||
|
||||
## モデルの指定
|
||||
|
||||
- `--ckpt <モデル名>`：モデル名を指定します。`--ckpt`オプションは必須です。Stable Diffusionのcheckpointファイル、またはDiffusersのモデルフォルダ、Hugging FaceのモデルIDを指定できます。
|
||||
|
||||
- `--v2`：Stable Diffusion 2.x系のモデルを使う場合に指定します。1.x系の場合には指定不要です。
|
||||
|
||||
- `--v_parameterization`：v-parameterizationを使うモデルを使う場合に指定します（`768-v-ema.ckpt`およびそこからの追加学習モデル、Waifu Diffusion v1.5など）。
|
||||
|
||||
`--v2`の指定有無が間違っているとモデル読み込み時にエラーになります。`--v_parameterization`の指定有無が間違っていると茶色い画像が表示されます。
|
||||
|
||||
- `--vae`：使用するVAEを指定します。未指定時はモデル内のVAEを使用します。
|
||||
|
||||
## 画像生成と出力
|
||||
|
||||
- `--interactive`：インタラクティブモードで動作します。プロンプトを入力すると画像が生成されます。
|
||||
|
||||
- `--prompt <プロンプト>`：プロンプトを指定します。スペースを含む場合はダブルクォーテーションで囲んでください。
|
||||
|
||||
- `--from_file <プロンプトファイル名>`：プロンプトが記述されたファイルを指定します。1行1プロンプトで記述してください。なお画像サイズやguidance scaleはプロンプトオプション（後述）で指定できます。
|
||||
|
||||
- `--W <画像幅>`：画像の幅を指定します。デフォルトは`512`です。
|
||||
|
||||
- `--H <画像高さ>`：画像の高さを指定します。デフォルトは`512`です。
|
||||
|
||||
- `--steps <ステップ数>`：サンプリングステップ数を指定します。デフォルトは`50`です。
|
||||
|
||||
- `--scale <ガイダンススケール>`：unconditionalガイダンススケールを指定します。デフォルトは`7.5`です。
|
||||
|
||||
- `--sampler <サンプラー名>`：サンプラーを指定します。デフォルトは`ddim`です。Diffusersで提供されているddim、pndm、dpmsolver、dpmsolver+++、lms、euler、euler_a、が指定可能です（後ろの三つはk_lms、k_euler、k_euler_aでも指定できます）。
|
||||
|
||||
- `--outdir <画像出力先フォルダ>`：画像の出力先を指定します。
|
||||
|
||||
- `--images_per_prompt <生成枚数>`：プロンプト1件当たりの生成枚数を指定します。デフォルトは`1`です。
|
||||
|
||||
- `--clip_skip <スキップ数>`：CLIPの後ろから何番目の層を使うかを指定します。省略時は最後の層を使います。
|
||||
|
||||
- `--max_embeddings_multiples <倍数>`：CLIPの入出力長をデフォルト（75）の何倍にするかを指定します。未指定時は75のままです。たとえば3を指定すると入出力長が225になります。
|
||||
|
||||
- `--negative_scale` : uncoditioningのguidance scaleを個別に指定します。[gcem156氏のこちらの記事](https://note.com/gcem156/n/ne9a53e4a6f43)を参考に実装したものです。
|
||||
|
||||
## メモリ使用量や生成速度の調整
|
||||
|
||||
- `--batch_size <バッチサイズ>`：バッチサイズを指定します。デフォルトは`1`です。バッチサイズが大きいとメモリを多く消費しますが、生成速度が速くなります。
|
||||
|
||||
- `--vae_batch_size <VAEのバッチサイズ>`：VAEのバッチサイズを指定します。デフォルトはバッチサイズと同じです。
|
||||
VAEのほうがメモリを多く消費するため、デノイジング後（stepが100%になった後）でメモリ不足になる場合があります。このような場合にはVAEのバッチサイズを小さくしてください。
|
||||
|
||||
- `--xformers`：xformersを使う場合に指定します。
|
||||
|
||||
- `--fp16`：fp16（単精度）での推論を行います。`fp16`と`bf16`をどちらも指定しない場合はfp32（単精度）での推論を行います。
|
||||
|
||||
- `--bf16`：bf16（bfloat16）での推論を行います。RTX 30系のGPUでのみ指定可能です。`--bf16`オプションはRTX 30系以外のGPUではエラーになります。`fp16`よりも`bf16`のほうが推論結果がNaNになる（真っ黒の画像になる）可能性が低いようです。
|
||||
|
||||
## 追加ネットワーク（LoRA等）の使用
|
||||
|
||||
- `--network_module`：使用する追加ネットワークを指定します。LoRAの場合は`--network_module networks.lora`と指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_module networks.lora networks.lora networks.lora`のように指定します。
|
||||
|
||||
- `--network_weights`：使用する追加ネットワークの重みファイルを指定します。`--network_weights model.safetensors`のように指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_weights model1.safetensors model2.safetensors model3.safetensors`のように指定します。引数の数は`--network_module`で指定した数と同じにしてください。
|
||||
|
||||
- `--network_mul`：使用する追加ネットワークの重みを何倍にするかを指定します。デフォルトは`1`です。`--network_mul 0.8`のように指定します。複数のLoRAを使用する場合は`--network_mul 0.4 0.5 0.7`のように指定します。引数の数は`--network_module`で指定した数と同じにしてください。
|
||||
|
||||
- `--network_merge`：使用する追加ネットワークの重みを`--network_mul`に指定した重みであらかじめマージします。プロンプトオプションの`--am`は使用できなくなりますが、LoRA未使用時と同じ程度まで生成が高速化されます。
|
||||
|
||||
# 主なオプションの指定例
|
||||
|
||||
次は同一プロンプトで64枚をバッチサイズ4で一括生成する例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt model.ckpt --outdir outputs
|
||||
--xformers --fp16 --W 512 --H 704 --scale 12.5 --sampler k_euler_a
|
||||
--steps 32 --batch_size 4 --images_per_prompt 64
|
||||
--prompt "beautiful flowers --n monochrome"
|
||||
```
|
||||
|
||||
次はファイルに書かれたプロンプトを、それぞれ10枚ずつ、バッチサイズ4で一括生成する例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt model.ckpt --outdir outputs
|
||||
--xformers --fp16 --W 512 --H 704 --scale 12.5 --sampler k_euler_a
|
||||
--steps 32 --batch_size 4 --images_per_prompt 10
|
||||
--from_file prompts.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
Textual Inversion（後述）およびLoRAの使用例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt model.safetensors
|
||||
--scale 8 --steps 48 --outdir txt2img --xformers
|
||||
--W 512 --H 768 --fp16 --sampler k_euler_a
|
||||
--textual_inversion_embeddings goodembed.safetensors negprompt.pt
|
||||
--network_module networks.lora networks.lora
|
||||
--network_weights model1.safetensors model2.safetensors
|
||||
--network_mul 0.4 0.8
|
||||
--clip_skip 2 --max_embeddings_multiples 1
|
||||
--batch_size 8 --images_per_prompt 1 --interactive
|
||||
```
|
||||
|
||||
# プロンプトオプション
|
||||
|
||||
プロンプト内で、`--n`のように「ハイフンふたつ+アルファベットn文字」でプロンプトから各種オプションの指定が可能です。対話モード、コマンドライン、ファイル、いずれからプロンプトを指定する場合でも有効です。
|
||||
|
||||
プロンプトのオプション指定`--n`の前後にはスペースを入れてください。
|
||||
|
||||
- `--n`：ネガティブプロンプトを指定します。
|
||||
|
||||
- `--w`：画像幅を指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--h`：画像高さを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--s`：ステップ数を指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--d`：この画像の乱数seedを指定します。`--images_per_prompt`を指定している場合は「--d 1,2,3,4」のようにカンマ区切りで複数指定してください。
|
||||
※様々な理由により、Web UIとは同じ乱数seedでも生成される画像が異なる場合があります。
|
||||
|
||||
- `--l`：guidance scaleを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--t`：img2img（後述）のstrengthを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--nl`：ネガティブプロンプトのguidance scaleを指定します（後述）。コマンドラインからの指定を上書きします。
|
||||
|
||||
- `--am`：追加ネットワークの重みを指定します。コマンドラインからの指定を上書きします。複数の追加ネットワークを使用する場合は`--am 0.8,0.5,0.3`のように __カンマ区切りで__ 指定します。
|
||||
|
||||
※これらのオプションを指定すると、バッチサイズよりも小さいサイズでバッチが実行される場合があります（これらの値が異なると一括生成できないため）。（あまり気にしなくて大丈夫ですが、ファイルからプロンプトを読み込み生成する場合は、これらの値が同一のプロンプトを並べておくと効率が良くなります。）
|
||||
|
||||
例：
|
||||
```
|
||||
(masterpiece, best quality), 1girl, in shirt and plated skirt, standing at street under cherry blossoms, upper body, [from below], kind smile, looking at another, [goodembed] --n realistic, real life, (negprompt), (lowres:1.1), (worst quality:1.2), (low quality:1.1), bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry --w 960 --h 640 --s 28 --d 1
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# img2img
|
||||
|
||||
## オプション
|
||||
|
||||
- `--image_path`：img2imgに利用する画像を指定します。`--image_path template.png`のように指定します。フォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。
|
||||
|
||||
- `--strength`：img2imgのstrengthを指定します。`--strength 0.8`のように指定します。デフォルトは`0.8`です。
|
||||
|
||||
- `--sequential_file_name`：ファイル名を連番にするかどうかを指定します。指定すると生成されるファイル名が`im_000001.png`からの連番になります。
|
||||
|
||||
- `--use_original_file_name`：指定すると生成ファイル名がオリジナルのファイル名と同じになります。
|
||||
|
||||
## コマンドラインからの実行例
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
|
||||
--outdir outputs --xformers --fp16 --scale 12.5 --sampler k_euler --steps 32
|
||||
--image_path template.png --strength 0.8
|
||||
--prompt "1girl, cowboy shot, brown hair, pony tail, brown eyes,
|
||||
sailor school uniform, outdoors
|
||||
--n lowres, bad anatomy, bad hands, error, missing fingers, cropped,
|
||||
worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, (blurry),
|
||||
hair ornament, glasses"
|
||||
--batch_size 8 --images_per_prompt 32
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--image_path`オプションにフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次読み込みます。生成される枚数は画像枚数ではなく、プロンプト数になりますので、`--images_per_promptPPオプションを指定してimg2imgする画像の枚数とプロンプト数を合わせてください。
|
||||
|
||||
ファイルはファイル名でソートして読み込みます。なおソート順は文字列順となりますので（`1.jpg→2.jpg→10.jpg`ではなく`1.jpg→10.jpg→2.jpg`の順）、頭を0埋めするなどしてご対応ください（`01.jpg→02.jpg→10.jpg`）。
|
||||
|
||||
## img2imgを利用したupscale
|
||||
|
||||
img2img時にコマンドラインオプションの`--W`と`--H`で生成画像サイズを指定すると、元画像をそのサイズにリサイズしてからimg2imgを行います。
|
||||
|
||||
またimg2imgの元画像がこのスクリプトで生成した画像の場合、プロンプトを省略すると、元画像のメタデータからプロンプトを取得しそのまま用います。これによりHighres. fixの2nd stageの動作だけを行うことができます。
|
||||
|
||||
## img2img時のinpainting
|
||||
|
||||
画像およびマスク画像を指定してinpaintingできます（inpaintingモデルには対応しておらず、単にマスク領域を対象にimg2imgするだけです）。
|
||||
|
||||
オプションは以下の通りです。
|
||||
|
||||
- `--mask_image`：マスク画像を指定します。`--img_path`と同様にフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。
|
||||
|
||||
マスク画像はグレースケール画像で、白の部分がinpaintingされます。境界をグラデーションしておくとなんとなく滑らかになりますのでお勧めです。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# その他の機能
|
||||
|
||||
## Textual Inversion
|
||||
|
||||
`--textual_inversion_embeddings`オプションで使用するembeddingsを指定します（複数指定可）。拡張子を除いたファイル名をプロンプト内で使用することで、そのembeddingsを利用します（Web UIと同様の使用法です）。ネガティブプロンプト内でも使用できます。
|
||||
|
||||
モデルとして、当リポジトリで学習したTextual Inversionモデル、およびWeb UIで学習したTextual Inversionモデル（画像埋め込みは非対応）を利用できます
|
||||
|
||||
## Extended Textual Inversion
|
||||
|
||||
`--textual_inversion_embeddings`の代わりに`--XTI_embeddings`オプションを指定してください。使用法は`--textual_inversion_embeddings`と同じです。
|
||||
|
||||
## Highres. fix
|
||||
|
||||
AUTOMATIC1111氏のWeb UIにある機能の類似機能です（独自実装のためもしかしたらいろいろ異なるかもしれません）。最初に小さめの画像を生成し、その画像を元にimg2imgすることで、画像全体の破綻を防ぎつつ大きな解像度の画像を生成します。
|
||||
|
||||
2nd stageのstep数は`--steps` と`--strength`オプションの値から計算されます（`steps*strength`）。
|
||||
|
||||
img2imgと併用できません。
|
||||
|
||||
以下のオプションがあります。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_scale`：Highres. fixを有効にして、1st stageで生成する画像のサイズを、倍率で指定します。最終出力が1024x1024で、最初に512x512の画像を生成する場合は`--highres_fix_scale 0.5`のように指定します。Web UI出の指定の逆数になっていますのでご注意ください。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_steps`：1st stageの画像のステップ数を指定します。デフォルトは`28`です。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_save_1st`：1st stageの画像を保存するかどうかを指定します。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_latents_upscaling`：指定すると2nd stageの画像生成時に1st stageの画像をlatentベースでupscalingします（bilinearのみ対応）。未指定時は画像をLANCZOS4でupscalingします。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_upscaler`：2nd stageに任意のupscalerを利用します。現在は`--highres_fix_upscaler tools.latent_upscaler` のみ対応しています。
|
||||
|
||||
- `--highres_fix_upscaler_args`：`--highres_fix_upscaler`で指定したupscalerに渡す引数を指定します。
|
||||
`tools.latent_upscaler`の場合は、`--highres_fix_upscaler_args "weights=D:\Work\SD\Models\others\etc\upscaler-v1-e100-220.safetensors"`のように重みファイルを指定します。
|
||||
|
||||
コマンドラインの例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
|
||||
--n_iter 1 --scale 7.5 --W 1024 --H 1024 --batch_size 1 --outdir ../txt2img
|
||||
--steps 48 --sampler ddim --fp16
|
||||
--xformers
|
||||
--images_per_prompt 1 --interactive
|
||||
--highres_fix_scale 0.5 --highres_fix_steps 28 --strength 0.5
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ControlNet
|
||||
|
||||
現在はControlNet 1.0のみ動作確認しています。プリプロセスはCannyのみサポートしています。
|
||||
|
||||
以下のオプションがあります。
|
||||
|
||||
- `--control_net_models`：ControlNetのモデルファイルを指定します。
|
||||
複数指定すると、それらをstepごとに切り替えて利用します（Web UIのControlNet拡張の実装と異なります）。diffと通常の両方をサポートします。
|
||||
|
||||
- `--guide_image_path`：ControlNetに使うヒント画像を指定します。`--img_path`と同様にフォルダを指定すると、そのフォルダの画像を順次利用します。Canny以外のモデルの場合には、あらかじめプリプロセスを行っておいてください。
|
||||
|
||||
- `--control_net_preps`：ControlNetのプリプロセスを指定します。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。現在はcannyのみ対応しています。対象モデルでプリプロセスを使用しない場合は `none` を指定します。
|
||||
cannyの場合 `--control_net_preps canny_63_191`のように、閾値1と2を'_'で区切って指定できます。
|
||||
|
||||
- `--control_net_weights`：ControlNetの適用時の重みを指定します（`1.0`で通常、`0.5`なら半分の影響力で適用）。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。
|
||||
|
||||
- `--control_net_ratios`：ControlNetを適用するstepの範囲を指定します。`0.5`の場合は、step数の半分までControlNetを適用します。`--control_net_models`と同様に複数指定可能です。
|
||||
|
||||
コマンドラインの例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt model_ckpt --scale 8 --steps 48 --outdir txt2img --xformers
|
||||
--W 512 --H 768 --bf16 --sampler k_euler_a
|
||||
--control_net_models diff_control_sd15_canny.safetensors --control_net_weights 1.0
|
||||
--guide_image_path guide.png --control_net_ratios 1.0 --interactive
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Attention Couple + Reginal LoRA
|
||||
|
||||
プロンプトをいくつかの部分に分割し、それぞれのプロンプトを画像内のどの領域に適用するかを指定できる機能です。個別のオプションはありませんが、`mask_path`とプロンプトで指定します。
|
||||
|
||||
まず、プロンプトで` AND `を利用して、複数部分を定義します。最初の3つに対して領域指定ができ、以降の部分は画像全体へ適用されます。ネガティブプロンプトは画像全体に適用されます。
|
||||
|
||||
以下ではANDで3つの部分を定義しています。
|
||||
|
||||
```
|
||||
shs 2girls, looking at viewer, smile AND bsb 2girls, looking back AND 2girls --n bad quality, worst quality
|
||||
```
|
||||
|
||||
次にマスク画像を用意します。マスク画像はカラーの画像で、RGBの各チャネルがプロンプトのANDで区切られた部分に対応します。またあるチャネルの値がすべて0の場合、画像全体に適用されます。
|
||||
|
||||
上記の例では、Rチャネルが`shs 2girls, looking at viewer, smile`、Gチャネルが`bsb 2girls, looking back`に、Bチャネルが`2girls`に対応します。次のようなマスク画像を使用すると、Bチャネルに指定がありませんので、`2girls`は画像全体に適用されます。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
マスク画像は`--mask_path`で指定します。現在は1枚のみ対応しています。指定した画像サイズに自動的にリサイズされ適用されます。
|
||||
|
||||
ControlNetと組み合わせることも可能です（細かい位置指定にはControlNetとの組み合わせを推奨します）。
|
||||
|
||||
LoRAを指定すると、`--network_weights`で指定した複数のLoRAがそれぞれANDの各部分に対応します。現在の制約として、LoRAの数はANDの部分の数と同じである必要があります。
|
||||
|
||||
## CLIP Guided Stable Diffusion
|
||||
|
||||
DiffusersのCommunity Examplesの[こちらのcustom pipeline](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/community/README.md#clip-guided-stable-diffusion)からソースをコピー、変更したものです。
|
||||
|
||||
通常のプロンプトによる生成指定に加えて、追加でより大規模のCLIPでプロンプトのテキストの特徴量を取得し、生成中の画像の特徴量がそのテキストの特徴量に近づくよう、生成される画像をコントロールします（私のざっくりとした理解です）。大きめのCLIPを使いますのでVRAM使用量はかなり増加し（VRAM 8GBでは512*512でも厳しいかもしれません）、生成時間も掛かります。
|
||||
|
||||
なお選択できるサンプラーはDDIM、PNDM、LMSのみとなります。
|
||||
|
||||
`--clip_guidance_scale`オプションにどの程度、CLIPの特徴量を反映するかを数値で指定します。先のサンプルでは100になっていますので、そのあたりから始めて増減すると良いようです。
|
||||
|
||||
デフォルトではプロンプトの先頭75トークン（重みづけの特殊文字を除く）がCLIPに渡されます。プロンプトの`--c`オプションで、通常のプロンプトではなく、CLIPに渡すテキストを別に指定できます（たとえばCLIPはDreamBoothのidentifier（識別子）や「1girl」などのモデル特有の単語は認識できないと思われますので、それらを省いたテキストが良いと思われます）。
|
||||
|
||||
コマンドラインの例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt v1-5-pruned-emaonly.ckpt --n_iter 1
|
||||
--scale 2.5 --W 512 --H 512 --batch_size 1 --outdir ../txt2img --steps 36
|
||||
--sampler ddim --fp16 --opt_channels_last --xformers --images_per_prompt 1
|
||||
--interactive --clip_guidance_scale 100
|
||||
```
|
||||
|
||||
## CLIP Image Guided Stable Diffusion
|
||||
|
||||
テキストではなくCLIPに別の画像を渡し、その特徴量に近づくよう生成をコントロールする機能です。`--clip_image_guidance_scale`オプションで適用量の数値を、`--guide_image_path`オプションでguideに使用する画像（ファイルまたはフォルダ）を指定してください。
|
||||
|
||||
コマンドラインの例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt trinart_characters_it4_v1_vae_merged.ckpt
|
||||
--n_iter 1 --scale 7.5 --W 512 --H 512 --batch_size 1 --outdir ../txt2img
|
||||
--steps 80 --sampler ddim --fp16 --opt_channels_last --xformers
|
||||
--images_per_prompt 1 --interactive --clip_image_guidance_scale 100
|
||||
--guide_image_path YUKA160113420I9A4104_TP_V.jpg
|
||||
```
|
||||
|
||||
### VGG16 Guided Stable Diffusion
|
||||
|
||||
指定した画像に近づくように画像生成する機能です。通常のプロンプトによる生成指定に加えて、追加でVGG16の特徴量を取得し、生成中の画像が指定したガイド画像に近づくよう、生成される画像をコントロールします。img2imgでの使用をお勧めします（通常の生成では画像がぼやけた感じになります）。CLIP Guided Stable Diffusionの仕組みを流用した独自の機能です。またアイデアはVGGを利用したスタイル変換から拝借しています。
|
||||
|
||||
なお選択できるサンプラーはDDIM、PNDM、LMSのみとなります。
|
||||
|
||||
`--vgg16_guidance_scale`オプションにどの程度、VGG16特徴量を反映するかを数値で指定します。試した感じでは100くらいから始めて増減すると良いようです。`--guide_image_path`オプションでguideに使用する画像（ファイルまたはフォルダ）を指定してください。
|
||||
|
||||
複数枚の画像を一括でimg2img変換し、元画像をガイド画像とする場合、`--guide_image_path`と`--image_path`に同じ値を指定すればOKです。
|
||||
|
||||
コマンドラインの例です。
|
||||
|
||||
```batchfile
|
||||
python gen_img_diffusers.py --ckpt wd-v1-3-full-pruned-half.ckpt
|
||||
--n_iter 1 --scale 5.5 --steps 60 --outdir ../txt2img
|
||||
--xformers --sampler ddim --fp16 --W 512 --H 704
|
||||
--batch_size 1 --images_per_prompt 1
|
||||
--prompt "picturesque, 1girl, solo, anime face, skirt, beautiful face
|
||||
--n lowres, bad anatomy, bad hands, error, missing fingers,
|
||||
cropped, worst quality, low quality, normal quality,
|
||||
jpeg artifacts, blurry, 3d, bad face, monochrome --d 1"
|
||||
--strength 0.8 --image_path ..\src_image
|
||||
--vgg16_guidance_scale 100 --guide_image_path ..\src_image
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--vgg16_guidance_layerPで特徴量取得に使用するVGG16のレイヤー番号を指定できます（デフォルトは20でconv4-2のReLUです）。上の層ほど画風を表現し、下の層ほどコンテンツを表現するといわれています。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# その他のオプション
|
||||
|
||||
- `--no_preview` : 対話モードでプレビュー画像を表示しません。OpenCVがインストールされていない場合や、出力されたファイルを直接確認する場合に指定してください。
|
||||
|
||||
- `--n_iter` : 生成を繰り返す回数を指定します。デフォルトは1です。プロンプトをファイルから読み込むとき、複数回の生成を行いたい場合に指定します。
|
||||
|
||||
- `--tokenizer_cache_dir` : トークナイザーのキャッシュディレクトリを指定します。（作業中）
|
||||
|
||||
- `--seed` : 乱数seedを指定します。1枚生成時はその画像のseed、複数枚生成時は各画像のseedを生成するための乱数のseedになります（`--from_file`で複数画像生成するとき、`--seed`オプションを指定すると複数回実行したときに各画像が同じseedになります）。
|
||||
|
||||
- `--iter_same_seed` : プロンプトに乱数seedの指定がないとき、`--n_iter`の繰り返し内ではすべて同じseedを使います。`--from_file`で指定した複数のプロンプト間でseedを統一して比較するときに使います。
|
||||
|
||||
- `--diffusers_xformers` : Diffuserのxformersを使用します。
|
||||
|
||||
- `--opt_channels_last` : 推論時にテンソルのチャンネルを最後に配置します。場合によっては高速化されることがあります。
|
||||
|
||||
- `--network_show_meta` : 追加ネットワークのメタデータを表示します。
|
||||
|
||||
|
|
@ -1,5 +1,6 @@
|
|||
import torch
|
||||
import argparse
|
||||
import random
|
||||
import re
|
||||
from typing import List, Optional, Union
|
||||
|
||||
|
|
@ -342,3 +343,15 @@ def get_weighted_text_embeddings(
|
|||
text_embeddings = text_embeddings * (previous_mean / current_mean).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||
|
||||
return text_embeddings
|
||||
|
||||
|
||||
# https://wandb.ai/johnowhitaker/multires_noise/reports/Multi-Resolution-Noise-for-Diffusion-Model-Training--VmlldzozNjYyOTU2
|
||||
def pyramid_noise_like(noise, device, iterations=6, discount=0.3):
|
||||
b, c, w, h = noise.shape
|
||||
u = torch.nn.Upsample(size=(w, h), mode='bilinear').to(device)
|
||||
for i in range(iterations):
|
||||
r = random.random()*2+2 # Rather than always going 2x,
|
||||
w, h = max(1, int(w/(r**i))), max(1, int(h/(r**i)))
|
||||
noise += u(torch.randn(b, c, w, h).to(device)) * discount**i
|
||||
if w==1 or h==1: break # Lowest resolution is 1x1
|
||||
return noise/noise.std() # Scaled back to roughly unit variance
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,9 +1,8 @@
|
|||
from typing import *
|
||||
from typing import Union, BinaryIO
|
||||
from huggingface_hub import HfApi
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
import argparse
|
||||
import os
|
||||
|
||||
from library.utils import fire_in_thread
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -22,6 +22,7 @@ UNET_PARAMS_OUT_CHANNELS = 4
|
|||
UNET_PARAMS_NUM_RES_BLOCKS = 2
|
||||
UNET_PARAMS_CONTEXT_DIM = 768
|
||||
UNET_PARAMS_NUM_HEADS = 8
|
||||
# UNET_PARAMS_USE_LINEAR_PROJECTION = False
|
||||
|
||||
VAE_PARAMS_Z_CHANNELS = 4
|
||||
VAE_PARAMS_RESOLUTION = 256
|
||||
|
|
@ -34,6 +35,7 @@ VAE_PARAMS_NUM_RES_BLOCKS = 2
|
|||
# V2
|
||||
V2_UNET_PARAMS_ATTENTION_HEAD_DIM = [5, 10, 20, 20]
|
||||
V2_UNET_PARAMS_CONTEXT_DIM = 1024
|
||||
# V2_UNET_PARAMS_USE_LINEAR_PROJECTION = True
|
||||
|
||||
# Diffusersの設定を読み込むための参照モデル
|
||||
DIFFUSERS_REF_MODEL_ID_V1 = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
|
||||
|
|
@ -357,8 +359,9 @@ def convert_ldm_unet_checkpoint(v2, checkpoint, config):
|
|||
|
||||
new_checkpoint[new_path] = unet_state_dict[old_path]
|
||||
|
||||
# SDのv2では1*1のconv2dがlinearに変わっているので、linear->convに変換する
|
||||
if v2:
|
||||
# SDのv2では1*1のconv2dがlinearに変わっている
|
||||
# 誤って Diffusers 側を conv2d のままにしてしまったので、変換必要
|
||||
if v2 and not config.get('use_linear_projection', False):
|
||||
linear_transformer_to_conv(new_checkpoint)
|
||||
|
||||
return new_checkpoint
|
||||
|
|
@ -468,7 +471,7 @@ def convert_ldm_vae_checkpoint(checkpoint, config):
|
|||
return new_checkpoint
|
||||
|
||||
|
||||
def create_unet_diffusers_config(v2):
|
||||
def create_unet_diffusers_config(v2, use_linear_projection_in_v2=False):
|
||||
"""
|
||||
Creates a config for the diffusers based on the config of the LDM model.
|
||||
"""
|
||||
|
|
@ -500,7 +503,10 @@ def create_unet_diffusers_config(v2):
|
|||
layers_per_block=UNET_PARAMS_NUM_RES_BLOCKS,
|
||||
cross_attention_dim=UNET_PARAMS_CONTEXT_DIM if not v2 else V2_UNET_PARAMS_CONTEXT_DIM,
|
||||
attention_head_dim=UNET_PARAMS_NUM_HEADS if not v2 else V2_UNET_PARAMS_ATTENTION_HEAD_DIM,
|
||||
# use_linear_projection=UNET_PARAMS_USE_LINEAR_PROJECTION if not v2 else V2_UNET_PARAMS_USE_LINEAR_PROJECTION,
|
||||
)
|
||||
if v2 and use_linear_projection_in_v2:
|
||||
config["use_linear_projection"] = True
|
||||
|
||||
return config
|
||||
|
||||
|
|
@ -846,11 +852,11 @@ def load_checkpoint_with_text_encoder_conversion(ckpt_path, device="cpu"):
|
|||
|
||||
|
||||
# TODO dtype指定の動作が怪しいので確認する text_encoderを指定形式で作れるか未確認
|
||||
def load_models_from_stable_diffusion_checkpoint(v2, ckpt_path, device="cpu", dtype=None):
|
||||
def load_models_from_stable_diffusion_checkpoint(v2, ckpt_path, device="cpu", dtype=None, unet_use_linear_projection_in_v2=False):
|
||||
_, state_dict = load_checkpoint_with_text_encoder_conversion(ckpt_path, device)
|
||||
|
||||
# Convert the UNet2DConditionModel model.
|
||||
unet_config = create_unet_diffusers_config(v2)
|
||||
unet_config = create_unet_diffusers_config(v2, unet_use_linear_projection_in_v2)
|
||||
converted_unet_checkpoint = convert_ldm_unet_checkpoint(v2, state_dict, unet_config)
|
||||
|
||||
unet = UNet2DConditionModel(**unet_config).to(device)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -19,6 +19,7 @@ from typing import (
|
|||
Union,
|
||||
)
|
||||
from accelerate import Accelerator
|
||||
import gc
|
||||
import glob
|
||||
import math
|
||||
import os
|
||||
|
|
@ -30,6 +31,7 @@ import toml
|
|||
|
||||
from tqdm import tqdm
|
||||
import torch
|
||||
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
|
||||
from torch.optim import Optimizer
|
||||
from torchvision import transforms
|
||||
from transformers import CLIPTokenizer
|
||||
|
|
@ -1883,7 +1885,7 @@ def add_optimizer_arguments(parser: argparse.ArgumentParser):
|
|||
"--optimizer_type",
|
||||
type=str,
|
||||
default="",
|
||||
help="Optimizer to use / オプティマイザの種類: AdamW (default), AdamW8bit, Lion, SGDNesterov, SGDNesterov8bit, DAdaptation, AdaFactor",
|
||||
help="Optimizer to use / オプティマイザの種類: AdamW (default), AdamW8bit, Lion, Lion8bit,SGDNesterov, SGDNesterov8bit, DAdaptation, AdaFactor",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# backward compatibility
|
||||
|
|
@ -2119,6 +2121,18 @@ def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth:
|
|||
default=None,
|
||||
help="enable noise offset with this value (if enabled, around 0.1 is recommended) / Noise offsetを有効にしてこの値を設定する（有効にする場合は0.1程度を推奨）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--multires_noise_iterations",
|
||||
type=int,
|
||||
default=None,
|
||||
help="enable multires noise with this number of iterations (if enabled, around 6-10 is recommended) / Multires noiseを有効にしてこのイテレーション数を設定する（有効にする場合は6-10程度を推奨）"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--multires_noise_discount",
|
||||
type=float,
|
||||
default=0.3,
|
||||
help="set discount value for multires noise (has no effect without --multires_noise_iterations) / Multires noiseのdiscount値を設定する（--multires_noise_iterations指定時のみ有効）",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--lowram",
|
||||
action="store_true",
|
||||
|
|
@ -2448,7 +2462,7 @@ def resume_from_local_or_hf_if_specified(accelerator, args):
|
|||
|
||||
|
||||
def get_optimizer(args, trainable_params):
|
||||
# "Optimizer to use: AdamW, AdamW8bit, Lion, SGDNesterov, SGDNesterov8bit, DAdaptation, Adafactor"
|
||||
# "Optimizer to use: AdamW, AdamW8bit, Lion, Lion8bit, SGDNesterov, SGDNesterov8bit, DAdaptation, Adafactor"
|
||||
|
||||
optimizer_type = args.optimizer_type
|
||||
if args.use_8bit_adam:
|
||||
|
|
@ -2526,6 +2540,22 @@ def get_optimizer(args, trainable_params):
|
|||
optimizer_class = lion_pytorch.Lion
|
||||
optimizer = optimizer_class(trainable_params, lr=lr, **optimizer_kwargs)
|
||||
|
||||
elif optimizer_type == "Lion8bit".lower():
|
||||
try:
|
||||
import bitsandbytes as bnb
|
||||
except ImportError:
|
||||
raise ImportError("No bitsandbytes / bitsandbytesがインストールされていないようです")
|
||||
|
||||
print(f"use 8-bit Lion optimizer | {optimizer_kwargs}")
|
||||
try:
|
||||
optimizer_class = bnb.optim.Lion8bit
|
||||
except AttributeError:
|
||||
raise AttributeError(
|
||||
"No Lion8bit. The version of bitsandbytes installed seems to be old. Please install 0.38.0 or later. / Lion8bitが定義されていません。インストールされているbitsandbytesのバージョンが古いようです。0.38.0以上をインストールしてください"
|
||||
)
|
||||
|
||||
optimizer = optimizer_class(trainable_params, lr=lr, **optimizer_kwargs)
|
||||
|
||||
elif optimizer_type == "SGDNesterov".lower():
|
||||
print(f"use SGD with Nesterov optimizer | {optimizer_kwargs}")
|
||||
if "momentum" not in optimizer_kwargs:
|
||||
|
|
@ -2850,7 +2880,7 @@ def prepare_dtype(args: argparse.Namespace):
|
|||
return weight_dtype, save_dtype
|
||||
|
||||
|
||||
def load_target_model(args: argparse.Namespace, weight_dtype, device="cpu"):
|
||||
def _load_target_model(args: argparse.Namespace, weight_dtype, device="cpu"):
|
||||
name_or_path = args.pretrained_model_name_or_path
|
||||
name_or_path = os.readlink(name_or_path) if os.path.islink(name_or_path) else name_or_path
|
||||
load_stable_diffusion_format = os.path.isfile(name_or_path) # determine SD or Diffusers
|
||||
|
|
@ -2879,6 +2909,36 @@ def load_target_model(args: argparse.Namespace, weight_dtype, device="cpu"):
|
|||
return text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format
|
||||
|
||||
|
||||
def transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet, network=None):
|
||||
# Transform text_encoder, unet and network from DistributedDataParallel
|
||||
return (model.module if type(model) == DDP else model for model in [text_encoder, unet, network] if model is not None)
|
||||
|
||||
|
||||
def load_target_model(args, weight_dtype, accelerator):
|
||||
# load models for each process
|
||||
for pi in range(accelerator.state.num_processes):
|
||||
if pi == accelerator.state.local_process_index:
|
||||
print(f"loading model for process {accelerator.state.local_process_index}/{accelerator.state.num_processes}")
|
||||
|
||||
text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format = _load_target_model(
|
||||
args, weight_dtype, accelerator.device if args.lowram else "cpu"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# work on low-ram device
|
||||
if args.lowram:
|
||||
text_encoder.to(accelerator.device)
|
||||
unet.to(accelerator.device)
|
||||
vae.to(accelerator.device)
|
||||
|
||||
gc.collect()
|
||||
torch.cuda.empty_cache()
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
|
||||
text_encoder, unet = transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
return text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format
|
||||
|
||||
|
||||
def patch_accelerator_for_fp16_training(accelerator):
|
||||
org_unscale_grads = accelerator.scaler._unscale_grads_
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -23,7 +23,7 @@ def interrogate(args):
|
|||
print(f"loading SD model: {args.sd_model}")
|
||||
args.pretrained_model_name_or_path = args.sd_model
|
||||
args.vae = None
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args,weights_dtype, DEVICE)
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util._load_target_model(args,weights_dtype, DEVICE)
|
||||
|
||||
print(f"loading LoRA: {args.model}")
|
||||
network, weights_sd = lora.create_network_from_weights(1.0, args.model, vae, text_encoder, unet)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -24,9 +24,9 @@ def convert(args):
|
|||
is_save_ckpt = len(os.path.splitext(args.model_to_save)[1]) > 0
|
||||
|
||||
assert not is_load_ckpt or args.v1 != args.v2, f"v1 or v2 is required to load checkpoint / checkpointの読み込みにはv1/v2指定が必要です"
|
||||
assert (
|
||||
is_save_ckpt or args.reference_model is not None
|
||||
), f"reference model is required to save as Diffusers / Diffusers形式での保存には参照モデルが必要です"
|
||||
# assert (
|
||||
# is_save_ckpt or args.reference_model is not None
|
||||
# ), f"reference model is required to save as Diffusers / Diffusers形式での保存には参照モデルが必要です"
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
msg = "checkpoint" if is_load_ckpt else ("Diffusers" + (" as fp16" if args.fp16 else ""))
|
||||
|
|
@ -34,7 +34,7 @@ def convert(args):
|
|||
|
||||
if is_load_ckpt:
|
||||
v2_model = args.v2
|
||||
text_encoder, vae, unet = model_util.load_models_from_stable_diffusion_checkpoint(v2_model, args.model_to_load)
|
||||
text_encoder, vae, unet = model_util.load_models_from_stable_diffusion_checkpoint(v2_model, args.model_to_load, unet_use_linear_projection_in_v2=args.unet_use_linear_projection)
|
||||
else:
|
||||
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
|
||||
args.model_to_load, torch_dtype=load_dtype, tokenizer=None, safety_checker=None
|
||||
|
|
@ -61,7 +61,7 @@ def convert(args):
|
|||
)
|
||||
print(f"model saved. total converted state_dict keys: {key_count}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"copy scheduler/tokenizer config from: {args.reference_model}")
|
||||
print(f"copy scheduler/tokenizer config from: {args.reference_model if args.reference_model is not None else 'default model'}")
|
||||
model_util.save_diffusers_checkpoint(
|
||||
v2_model, args.model_to_save, text_encoder, unet, args.reference_model, vae, args.use_safetensors
|
||||
)
|
||||
|
|
@ -76,6 +76,9 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
|
|||
parser.add_argument(
|
||||
"--v2", action="store_true", help="load v2.0 model (v1 or v2 is required to load checkpoint) / 2.0のモデルを読み込む"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--unet_use_linear_projection", action="store_true", help="When saving v2 model as Diffusers, set U-Net config to `use_linear_projection=true` (to match stabilityai's model) / Diffusers形式でv2モデルを保存するときにU-Netの設定を`use_linear_projection=true`にする（stabilityaiのモデルと合わせる）"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--fp16",
|
||||
action="store_true",
|
||||
|
|
@ -100,7 +103,7 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
|
|||
"--reference_model",
|
||||
type=str,
|
||||
default=None,
|
||||
help="reference model for schduler/tokenizer, required in saving Diffusers, copy schduler/tokenizer from this / scheduler/tokenizerのコピー元のDiffusersモデル、Diffusers形式で保存するときに必要",
|
||||
help="scheduler/tokenizerのコピー元Diffusersモデル、Diffusers形式で保存するときに使用される、省略時は`runwayml/stable-diffusion-v1-5` または `stabilityai/stable-diffusion-2-1` / reference Diffusers model to copy scheduler/tokenizer config from, used when saving as Diffusers format, default is `runwayml/stable-diffusion-v1-5` or `stabilityai/stable-diffusion-2-1`",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--use_safetensors",
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -563,6 +563,7 @@ masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking b
|
|||
- 過去のバージョンの--use_8bit_adam指定時と同じ
|
||||
- Lion : https://github.com/lucidrains/lion-pytorch
|
||||
- 過去のバージョンの--use_lion_optimizer指定時と同じ
|
||||
- Lion8bit : 引数は同上
|
||||
- SGDNesterov : [torch.optim.SGD](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.SGD.html), nesterov=True
|
||||
- SGDNesterov8bit : 引数は同上
|
||||
- DAdaptation : https://github.com/facebookresearch/dadaptation
|
||||
|
|
|
|||
12
train_db.py
12
train_db.py
|
|
@ -23,7 +23,7 @@ from library.config_util import (
|
|||
BlueprintGenerator,
|
||||
)
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings, pyramid_noise_like
|
||||
|
||||
|
||||
def train(args):
|
||||
|
|
@ -92,7 +92,7 @@ def train(args):
|
|||
weight_dtype, save_dtype = train_util.prepare_dtype(args)
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format = train_util.load_target_model(args, weight_dtype)
|
||||
text_encoder, vae, unet, load_stable_diffusion_format = train_util.load_target_model(args, weight_dtype, accelerator)
|
||||
|
||||
# verify load/save model formats
|
||||
if load_stable_diffusion_format:
|
||||
|
|
@ -196,6 +196,9 @@ def train(args):
|
|||
else:
|
||||
unet, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(unet, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler)
|
||||
|
||||
# transform DDP after prepare
|
||||
text_encoder, unet = train_util.transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
if not train_text_encoder:
|
||||
text_encoder.to(accelerator.device, dtype=weight_dtype) # to avoid 'cpu' vs 'cuda' error
|
||||
|
||||
|
|
@ -270,6 +273,8 @@ def train(args):
|
|||
if args.noise_offset:
|
||||
# https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
|
||||
noise += args.noise_offset * torch.randn((latents.shape[0], latents.shape[1], 1, 1), device=latents.device)
|
||||
elif args.multires_noise_iterations:
|
||||
noise = pyramid_noise_like(noise, latents.device, args.multires_noise_iterations, args.multires_noise_discount)
|
||||
|
||||
# Get the text embedding for conditioning
|
||||
with torch.set_grad_enabled(global_step < args.stop_text_encoder_training):
|
||||
|
|
@ -297,7 +302,8 @@ def train(args):
|
|||
noisy_latents = noise_scheduler.add_noise(latents, noise, timesteps)
|
||||
|
||||
# Predict the noise residual
|
||||
noise_pred = unet(noisy_latents, timesteps, encoder_hidden_states).sample
|
||||
with accelerator.autocast():
|
||||
noise_pred = unet(noisy_latents, timesteps, encoder_hidden_states).sample
|
||||
|
||||
if args.v_parameterization:
|
||||
# v-parameterization training
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,162 @@
|
|||
这是DreamBooth的指南。
|
||||
|
||||
请同时查看[关于学习的通用文档](./train_README-zh.md)。
|
||||
|
||||
# 概要
|
||||
|
||||
DreamBooth是一种将特定主题添加到图像生成模型中进行学习，并使用特定识别子生成它的技术。论文链接。
|
||||
|
||||
具体来说，它可以将角色和绘画风格等添加到Stable Diffusion模型中进行学习，并使用特定的单词（例如`shs`）来调用（呈现在生成的图像中）。
|
||||
|
||||
脚本基于Diffusers的DreamBooth，但添加了以下功能（一些功能已在原始脚本中得到支持）。
|
||||
|
||||
脚本的主要功能如下：
|
||||
|
||||
- 使用8位Adam优化器和潜在变量的缓存来节省内存（与Shivam Shrirao版相似）。
|
||||
- 使用xformers来节省内存。
|
||||
- 不仅支持512x512，还支持任意尺寸的训练。
|
||||
- 通过数据增强来提高质量。
|
||||
- 支持DreamBooth和Text Encoder + U-Net的微调。
|
||||
- 支持以Stable Diffusion格式读写模型。
|
||||
- 支持Aspect Ratio Bucketing。
|
||||
- 支持Stable Diffusion v2.0。
|
||||
|
||||
# 训练步骤
|
||||
|
||||
请先参阅此存储库的README以进行环境设置。
|
||||
|
||||
## 准备数据
|
||||
|
||||
请参阅[有关准备训练数据的说明](./train_README-zh.md)。
|
||||
|
||||
## 运行训练
|
||||
|
||||
运行脚本。以下是最大程度地节省内存的命令（实际上，这将在一行中输入）。请根据需要修改每行。它似乎需要约12GB的VRAM才能运行。
|
||||
```
|
||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_db.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
|
||||
--dataset_config=<数据准备时创建的.toml文件>
|
||||
--output_dir=<训练模型的输出目录>
|
||||
--output_name=<训练模型输出时的文件名>
|
||||
--save_model_as=safetensors
|
||||
--prior_loss_weight=1.0
|
||||
--max_train_steps=1600
|
||||
--learning_rate=1e-6
|
||||
--optimizer_type="AdamW8bit"
|
||||
--xformers
|
||||
--mixed_precision="fp16"
|
||||
--cache_latents
|
||||
--gradient_checkpointing
|
||||
```
|
||||
`num_cpu_threads_per_process` 通常应该设置为1。
|
||||
|
||||
`pretrained_model_name_or_path` 指定要进行追加训练的基础模型。可以指定 Stable Diffusion 的 checkpoint 文件（.ckpt 或 .safetensors）、Diffusers 的本地模型目录或模型 ID（如 "stabilityai/stable-diffusion-2"）。
|
||||
|
||||
`output_dir` 指定保存训练后模型的文件夹。在 `output_name` 中指定模型文件名，不包括扩展名。使用 `save_model_as` 指定以 safetensors 格式保存。
|
||||
|
||||
在 `dataset_config` 中指定 `.toml` 文件。初始批处理大小应为 `1`，以减少内存消耗。
|
||||
|
||||
`prior_loss_weight` 是正则化图像损失的权重。通常设为1.0。
|
||||
|
||||
将要训练的步数 `max_train_steps` 设置为1600。在这里，学习率 `learning_rate` 被设置为1e-6。
|
||||
|
||||
为了节省内存，设置 `mixed_precision="fp16"`（在 RTX30 系列及更高版本中也可以设置为 `bf16`）。同时指定 `gradient_checkpointing`。
|
||||
|
||||
为了使用内存消耗较少的 8bit AdamW 优化器（将模型优化为适合于训练数据的状态），指定 `optimizer_type="AdamW8bit"`。
|
||||
|
||||
指定 `xformers` 选项，并使用 xformers 的 CrossAttention。如果未安装 xformers 或出现错误（具体情况取决于环境，例如使用 `mixed_precision="no"`），则可以指定 `mem_eff_attn` 选项以使用省内存版的 CrossAttention（速度会变慢）。
|
||||
|
||||
为了节省内存，指定 `cache_latents` 选项以缓存 VAE 的输出。
|
||||
|
||||
如果有足够的内存，请编辑 `.toml` 文件将批处理大小增加到大约 `4`（可能会提高速度和精度）。此外，取消 `cache_latents` 选项可以进行数据增强。
|
||||
|
||||
### 常用选项
|
||||
|
||||
对于以下情况，请参阅“常用选项”部分。
|
||||
|
||||
- 学习 Stable Diffusion 2.x 或其衍生模型。
|
||||
- 学习基于 clip skip 大于等于2的模型。
|
||||
- 学习超过75个令牌的标题。
|
||||
|
||||
### 关于DreamBooth中的步数
|
||||
|
||||
为了实现省内存化，该脚本中每个步骤的学习次数减半（因为学习和正则化的图像在训练时被分为不同的批次）。
|
||||
|
||||
要进行与原始Diffusers版或XavierXiao的Stable Diffusion版几乎相同的学习，请将步骤数加倍。
|
||||
|
||||
（虽然在将学习图像和正则化图像整合后再打乱顺序，但我认为对学习没有太大影响。）
|
||||
|
||||
关于DreamBooth的批量大小
|
||||
|
||||
与像LoRA这样的学习相比，为了训练整个模型，内存消耗量会更大（与微调相同）。
|
||||
|
||||
关于学习率
|
||||
|
||||
在Diffusers版中，学习率为5e-6，而在Stable Diffusion版中为1e-6，因此在上面的示例中指定了1e-6。
|
||||
|
||||
当使用旧格式的数据集指定命令行时
|
||||
|
||||
使用选项指定分辨率和批量大小。命令行示例如下。
|
||||
```
|
||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_db.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
|
||||
--train_data_dir=<训练数据的目录>
|
||||
--reg_data_dir=<正则化图像的目录>
|
||||
--output_dir=<训练后模型的输出目录>
|
||||
--output_name=<训练后模型输出文件的名称>
|
||||
--prior_loss_weight=1.0
|
||||
--resolution=512
|
||||
--train_batch_size=1
|
||||
--learning_rate=1e-6
|
||||
--max_train_steps=1600
|
||||
--use_8bit_adam
|
||||
--xformers
|
||||
--mixed_precision="bf16"
|
||||
--cache_latents
|
||||
--gradient_checkpointing
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用训练好的模型生成图像
|
||||
|
||||
训练完成后，将在指定的文件夹中以指定的名称输出safetensors文件。
|
||||
|
||||
对于v1.4/1.5和其他派生模型，可以在此模型中使用Automatic1111先生的WebUI进行推断。请将其放置在models\Stable-diffusion文件夹中。
|
||||
|
||||
对于使用v2.x模型在WebUI中生成图像的情况，需要单独的.yaml文件来描述模型的规格。对于v2.x base，需要v2-inference.yaml，对于768/v，则需要v2-inference-v.yaml。请将它们放置在相同的文件夹中，并将文件扩展名之前的部分命名为与模型相同的名称。
|
||||
|
||||
|
||||
每个yaml文件都在[Stability AI的SD2.0存储库](https://github.com/Stability-AI/stablediffusion/tree/main/configs/stable-diffusion)……之中。
|
||||
|
||||
# DreamBooth的其他主要选项
|
||||
|
||||
有关所有选项的详细信息，请参阅另一份文档。
|
||||
|
||||
## 不在中途开始对文本编码器进行训练 --stop_text_encoder_training
|
||||
|
||||
如果在stop_text_encoder_training选项中指定一个数字，则在该步骤之后，将不再对文本编码器进行训练，只会对U-Net进行训练。在某些情况下，可能会期望提高精度。
|
||||
|
||||
（我们推测可能会有时候仅仅文本编码器会过度学习，而这样做可以避免这种情况，但详细影响尚不清楚。）
|
||||
|
||||
## 不进行分词器的填充 --no_token_padding
|
||||
|
||||
如果指定no_token_padding选项，则不会对分词器的输出进行填充（与Diffusers版本的旧DreamBooth相同）。
|
||||
|
||||
<!--
|
||||
如果使用分桶（bucketing）和数据增强（augmentation），则使用示例如下：
|
||||
```
|
||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 8 train_db.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型的目录>
|
||||
--train_data_dir=<训练数据的目录>
|
||||
--reg_data_dir=<正则化图像的目录>
|
||||
--output_dir=<训练后模型的输出目录>
|
||||
--resolution=768,512
|
||||
--train_batch_size=20 --learning_rate=5e-6 --max_train_steps=800
|
||||
--use_8bit_adam --xformers --mixed_precision="bf16"
|
||||
--save_every_n_epochs=1 --save_state --save_precision="bf16"
|
||||
--logging_dir=logs
|
||||
--enable_bucket --min_bucket_reso=384 --max_bucket_reso=1280
|
||||
--color_aug --flip_aug --gradient_checkpointing --seed 42
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
-->
|
||||
|
|
@ -1,4 +1,3 @@
|
|||
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
|
||||
import importlib
|
||||
import argparse
|
||||
import gc
|
||||
|
|
@ -26,7 +25,7 @@ from library.config_util import (
|
|||
)
|
||||
import library.huggingface_util as huggingface_util
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, get_weighted_text_embeddings, pyramid_noise_like
|
||||
|
||||
|
||||
# TODO 他のスクリプトと共通化する
|
||||
|
|
@ -144,24 +143,7 @@ def train(args):
|
|||
weight_dtype, save_dtype = train_util.prepare_dtype(args)
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
for pi in range(accelerator.state.num_processes):
|
||||
# TODO: modify other training scripts as well
|
||||
if pi == accelerator.state.local_process_index:
|
||||
print(f"loading model for process {accelerator.state.local_process_index}/{accelerator.state.num_processes}")
|
||||
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(
|
||||
args, weight_dtype, accelerator.device if args.lowram else "cpu"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# work on low-ram device
|
||||
if args.lowram:
|
||||
text_encoder.to(accelerator.device)
|
||||
unet.to(accelerator.device)
|
||||
vae.to(accelerator.device)
|
||||
|
||||
gc.collect()
|
||||
torch.cuda.empty_cache()
|
||||
accelerator.wait_for_everyone()
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype, accelerator)
|
||||
|
||||
# モデルに xformers とか memory efficient attention を組み込む
|
||||
train_util.replace_unet_modules(unet, args.mem_eff_attn, args.xformers)
|
||||
|
|
@ -279,6 +261,9 @@ def train(args):
|
|||
else:
|
||||
network, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(network, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler)
|
||||
|
||||
# transform DDP after prepare (train_network here only)
|
||||
text_encoder, unet, network = train_util.transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet, network)
|
||||
|
||||
unet.requires_grad_(False)
|
||||
unet.to(accelerator.device, dtype=weight_dtype)
|
||||
text_encoder.requires_grad_(False)
|
||||
|
|
@ -288,20 +273,11 @@ def train(args):
|
|||
text_encoder.train()
|
||||
|
||||
# set top parameter requires_grad = True for gradient checkpointing works
|
||||
if type(text_encoder) == DDP:
|
||||
text_encoder.module.text_model.embeddings.requires_grad_(True)
|
||||
else:
|
||||
text_encoder.text_model.embeddings.requires_grad_(True)
|
||||
text_encoder.text_model.embeddings.requires_grad_(True)
|
||||
else:
|
||||
unet.eval()
|
||||
text_encoder.eval()
|
||||
|
||||
# support DistributedDataParallel
|
||||
if type(text_encoder) == DDP:
|
||||
text_encoder = text_encoder.module
|
||||
unet = unet.module
|
||||
network = network.module
|
||||
|
||||
|
||||
network.prepare_grad_etc(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
if not cache_latents:
|
||||
|
|
@ -366,6 +342,8 @@ def train(args):
|
|||
"ss_seed": args.seed,
|
||||
"ss_lowram": args.lowram,
|
||||
"ss_noise_offset": args.noise_offset,
|
||||
"ss_multires_noise_iterations": args.multires_noise_iterations,
|
||||
"ss_multires_noise_discount": args.multires_noise_discount,
|
||||
"ss_training_comment": args.training_comment, # will not be updated after training
|
||||
"ss_sd_scripts_commit_hash": train_util.get_git_revision_hash(),
|
||||
"ss_optimizer": optimizer_name + (f"({optimizer_args})" if len(optimizer_args) > 0 else ""),
|
||||
|
|
@ -612,6 +590,8 @@ def train(args):
|
|||
if args.noise_offset:
|
||||
# https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
|
||||
noise += args.noise_offset * torch.randn((latents.shape[0], latents.shape[1], 1, 1), device=latents.device)
|
||||
elif args.multires_noise_iterations:
|
||||
noise = pyramid_noise_like(noise, latents.device, args.multires_noise_iterations, args.multires_noise_discount)
|
||||
|
||||
# Sample a random timestep for each image
|
||||
timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (b_size,), device=latents.device)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,466 @@
|
|||
# 关于LoRA的学习。
|
||||
|
||||
[LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2106.09685)（arxiv）、[LoRA](https://github.com/microsoft/LoRA)（github）这是应用于Stable Diffusion“稳定扩散”的内容。
|
||||
|
||||
[cloneofsimo先生的代码仓库](https://github.com/cloneofsimo/lora) 我们非常感謝您提供的参考。非常感謝。
|
||||
|
||||
通常情況下，LoRA只适用于Linear和Kernel大小为1x1的Conv2d，但也可以將其擴展到Kernel大小为3x3的Conv2d。
|
||||
|
||||
Conv2d 3x3的扩展最初是由 [cloneofsimo先生的代码仓库](https://github.com/cloneofsimo/lora)
|
||||
而KohakuBlueleaf先生在[LoCon](https://github.com/KohakuBlueleaf/LoCon)中揭示了其有效性。我们深深地感谢KohakuBlueleaf先生。
|
||||
|
||||
看起来即使在8GB VRAM上也可以勉强运行。
|
||||
|
||||
请同时查看关于[学习的通用文档](./train_README-zh.md)。
|
||||
# 可学习的LoRA 类型
|
||||
|
||||
支持以下两种类型。以下是本仓库中自定义的名称。
|
||||
|
||||
1. __LoRA-LierLa__：(用于 __Li__ n __e__ a __r__ __La__ yers 的 LoRA，读作 "Liela")
|
||||
|
||||
适用于 Linear 和卷积层 Conv2d 的 1x1 Kernel 的 LoRA
|
||||
|
||||
2. __LoRA-C3Lier__：(用于具有 3x3 Kernel 的卷积层和 __Li__ n __e__ a __r__ 层的 LoRA，读作 "Seria")
|
||||
|
||||
除了第一种类型外，还适用于 3x3 Kernel 的 Conv2d 的 LoRA
|
||||
|
||||
与 LoRA-LierLa 相比，LoRA-C3Lier 可能会获得更高的准确性，因为它适用于更多的层。
|
||||
|
||||
在训练时，也可以使用 __DyLoRA__（将在后面介绍）。
|
||||
|
||||
## 请注意与所学模型相关的事项。
|
||||
|
||||
LoRA-LierLa可以用于AUTOMATIC1111先生的Web UI LoRA功能。
|
||||
|
||||
要使用LoRA-C3Liar并在Web UI中生成，请使用此处的[WebUI用extension](https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks)。
|
||||
|
||||
在此存储库的脚本中，您还可以预先将经过训练的LoRA模型合并到Stable Diffusion模型中。
|
||||
|
||||
请注意，与cloneofsimo先生的存储库以及d8ahazard先生的[Stable-Diffusion-WebUI的Dreambooth扩展](https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension)不兼容，因为它们进行了一些功能扩展（如下文所述）。
|
||||
|
||||
# 学习步骤
|
||||
|
||||
请先参考此存储库的README文件并进行环境设置。
|
||||
|
||||
## 准备数据
|
||||
|
||||
请参考 [关于准备学习数据](./train_README-zh.md)。
|
||||
|
||||
## 网络训练
|
||||
|
||||
使用`train_network.py`。
|
||||
|
||||
在`train_network.py`中，使用`--network_module`选项指定要训练的模块名称。对于LoRA模块，它应该是`network.lora`，请指定它。
|
||||
|
||||
请注意，学习率应该比通常的DreamBooth或fine tuning要高，建议指定为`1e-4`至`1e-3`左右。
|
||||
|
||||
以下是命令行示例。
|
||||
|
||||
```
|
||||
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
|
||||
--pretrained_model_name_or_path=<.ckpt或.safetensord或Diffusers版模型目录>
|
||||
--dataset_config=<数据集配置的.toml文件>
|
||||
--output_dir=<训练过程中的模型输出文件夹>
|
||||
--output_name=<训练模型输出时的文件名>
|
||||
--save_model_as=safetensors
|
||||
--prior_loss_weight=1.0
|
||||
--max_train_steps=400
|
||||
--learning_rate=1e-4
|
||||
--optimizer_type="AdamW8bit"
|
||||
--xformers
|
||||
--mixed_precision="fp16"
|
||||
--cache_latents
|
||||
--gradient_checkpointing
|
||||
--save_every_n_epochs=1
|
||||
--network_module=networks.lora
|
||||
```
|
||||
|
||||
在这个命令行中，LoRA-LierLa将会被训练。
|
||||
|
||||
LoRA的模型将会被保存在通过`--output_dir`选项指定的文件夹中。关于其他选项和优化器等，请参阅[学习的通用文档](./train_README-zh.md)中的“常用选项”。
|
||||
|
||||
此外，还可以指定以下选项：
|
||||
|
||||
* `--network_dim`
|
||||
* 指定LoRA的RANK（例如：`--network_dim=4`）。默认值为4。数值越大表示表现力越强，但需要更多的内存和时间来训练。而且不要盲目增加此数值。
|
||||
* `--network_alpha`
|
||||
* 指定用于防止下溢并稳定训练的alpha值。默认值为1。如果与`network_dim`指定相同的值，则将获得与以前版本相同的行为。
|
||||
* `--persistent_data_loader_workers`
|
||||
* 在Windows环境中指定可大幅缩短epoch之间的等待时间。
|
||||
* `--max_data_loader_n_workers`
|
||||
* 指定数据读取进程的数量。进程数越多，数据读取速度越快，可以更有效地利用GPU，但会占用主存。默认值为“`8`或`CPU同步执行线程数-1`的最小值”，因此如果主存不足或GPU使用率超过90％，则应将这些数字降低到约`2`或`1`。
|
||||
* `--network_weights`
|
||||
* 在训练之前读取预训练的LoRA权重，并在此基础上进行进一步的训练。
|
||||
* `--network_train_unet_only`
|
||||
* 仅启用与U-Net相关的LoRA模块。在类似fine tuning的学习中指定此选项可能会很有用。
|
||||
* `--network_train_text_encoder_only`
|
||||
* 仅启用与Text Encoder相关的LoRA模块。可能会期望Textual Inversion效果。
|
||||
* `--unet_lr`
|
||||
* 当在U-Net相关的LoRA模块中使用与常规学习率（由`--learning_rate`选项指定）不同的学习率时，应指定此选项。
|
||||
* `--text_encoder_lr`
|
||||
* 当在Text Encoder相关的LoRA模块中使用与常规学习率（由`--learning_rate`选项指定）不同的学习率时，应指定此选项。可能最好将Text Encoder的学习率稍微降低（例如5e-5）。
|
||||
* `--network_args`
|
||||
* 可以指定多个参数。将在下面详细说明。
|
||||
|
||||
当未指定`--network_train_unet_only`和`--network_train_text_encoder_only`时（默认情况），将启用Text Encoder和U-Net的两个LoRA模块。
|
||||
|
||||
# 其他的学习方法
|
||||
|
||||
## 学习 LoRA-C3Lier
|
||||
|
||||
请使用以下方式
|
||||
|
||||
```
|
||||
--network_args "conv_dim=4"
|
||||
```
|
||||
|
||||
DyLoRA是在这篇论文中提出的[DyLoRA: Parameter Efficient Tuning of Pre-trained Models using Dynamic Search-Free Low-Rank Adaptation](https://arxiv.org/abs/2210.07558)，
|
||||
[其官方实现可在这里找到](https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA)。
|
||||
|
||||
根据论文，LoRA的rank并不是越高越好，而是需要根据模型、数据集、任务等因素来寻找合适的rank。使用DyLoRA，可以同时在指定的维度(rank)下学习多种rank的LoRA，从而省去了寻找最佳rank的麻烦。
|
||||
|
||||
本存储库的实现基于官方实现进行了自定义扩展（因此可能存在缺陷）。
|
||||
|
||||
### 本存储库DyLoRA的特点
|
||||
|
||||
DyLoRA训练后的模型文件与LoRA兼容。此外，可以从模型文件中提取多个低于指定维度(rank)的LoRA。
|
||||
|
||||
DyLoRA-LierLa和DyLoRA-C3Lier均可训练。
|
||||
|
||||
### 使用DyLoRA进行训练
|
||||
|
||||
请指定与DyLoRA相对应的`network.dylora`，例如 `--network_module=networks.dylora`。
|
||||
|
||||
此外，通过 `--network_args` 指定例如`--network_args "unit=4"`的参数。`unit`是划分rank的单位。例如，可以指定为`--network_dim=16 --network_args "unit=4"`。请将`unit`视为可以被`network_dim`整除的值（`network_dim`是`unit`的倍数）。
|
||||
|
||||
如果未指定`unit`，则默认为`unit=1`。
|
||||
|
||||
以下是示例说明。
|
||||
|
||||
```
|
||||
--network_module=networks.dylora --network_dim=16 --network_args "unit=4"
|
||||
|
||||
--network_module=networks.dylora --network_dim=32 --network_alpha=16 --network_args "unit=4"
|
||||
```
|
||||
|
||||
对于DyLoRA-C3Lier，需要在 `--network_args` 中指定 `conv_dim`，例如 `conv_dim=4`。与普通的LoRA不同，`conv_dim`必须与`network_dim`具有相同的值。以下是一个示例描述：
|
||||
|
||||
```
|
||||
--network_module=networks.dylora --network_dim=16 --network_args "conv_dim=16" "unit=4"
|
||||
|
||||
--network_module=networks.dylora --network_dim=32 --network_alpha=16 --network_args "conv_dim=32" "conv_alpha=16" "unit=8"
|
||||
```
|
||||
|
||||
例如，当使用dim=16、unit=4（如下所述）进行学习时，可以学习和提取4个rank的LoRA，即4、8、12和16。通过在每个提取的模型中生成图像并进行比较，可以选择最佳rank的LoRA。
|
||||
|
||||
其他选项与普通的LoRA相同。
|
||||
|
||||
*`unit`是本存储库的独有扩展，在DyLoRA中，由于预计相比同维度（rank）的普通LoRA，学习时间更长，因此将分割单位增加。
|
||||
|
||||
### 从DyLoRA模型中提取LoRA模型
|
||||
|
||||
请使用`networks`文件夹中的`extract_lora_from_dylora.py`。指定`unit`单位后，从DyLoRA模型中提取LoRA模型。
|
||||
|
||||
例如，命令行如下：
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
python networks\extract_lora_from_dylora.py --model "foldername/dylora-model.safetensors" --save_to "foldername/dylora-model-split.safetensors" --unit 4
|
||||
```
|
||||
|
||||
`--model` 参数用于指定DyLoRA模型文件。`--save_to` 参数用于指定要保存提取的模型的文件名（rank值将附加到文件名中）。`--unit` 参数用于指定DyLoRA训练时的`unit`。
|
||||
|
||||
## 分层学习率
|
||||
|
||||
请参阅PR＃355了解详细信息。
|
||||
|
||||
您可以指定完整模型的25个块的权重。虽然第一个块没有对应的LoRA，但为了与分层LoRA应用等的兼容性，将其设为25个。此外，如果不扩展到conv2d3x3，则某些块中可能不存在LoRA，但为了统一描述，请始终指定25个值。
|
||||
|
||||
请在 `--network_args` 中指定以下参数。
|
||||
|
||||
- `down_lr_weight`：指定U-Net down blocks的学习率权重。可以指定以下内容：
|
||||
- 每个块的权重：指定12个数字，例如`"down_lr_weight=0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1"`
|
||||
- 从预设中指定：例如`"down_lr_weight=sine"`（使用正弦曲线指定权重）。可以指定sine、cosine、linear、reverse_linear、zeros。另外，添加 `+数字` 时，可以将指定的数字加上（变为0.25〜1.25）。
|
||||
- `mid_lr_weight`：指定U-Net mid block的学习率权重。只需指定一个数字，例如 `"mid_lr_weight=0.5"`。
|
||||
- `up_lr_weight`：指定U-Net up blocks的学习率权重。与down_lr_weight相同。
|
||||
- 省略指定的部分将被视为1.0。另外，如果将权重设为0，则不会创建该块的LoRA模块。
|
||||
- `block_lr_zero_threshold`：如果权重小于此值，则不会创建LoRA模块。默认值为0。
|
||||
|
||||
### 分层学习率命令行指定示例：
|
||||
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
--network_args "down_lr_weight=0.5,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0,1.0,1.0,1.5,1.5,1.5,1.5" "mid_lr_weight=2.0" "up_lr_weight=1.5,1.5,1.5,1.5,1.0,1.0,1.0,1.0,0.5,0.5,0.5,0.5"
|
||||
|
||||
--network_args "block_lr_zero_threshold=0.1" "down_lr_weight=sine+.5" "mid_lr_weight=1.5" "up_lr_weight=cosine+.5"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Hierarchical Learning Rate指定的toml文件示例：
|
||||
|
||||
```toml
|
||||
network_args = [ "down_lr_weight=0.5,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0,1.0,1.0,1.5,1.5,1.5,1.5", "mid_lr_weight=2.0", "up_lr_weight=1.5,1.5,1.5,1.5,1.0,1.0,1.0,1.0,0.5,0.5,0.5,0.5",]
|
||||
|
||||
network_args = [ "block_lr_zero_threshold=0.1", "down_lr_weight=sine+.5", "mid_lr_weight=1.5", "up_lr_weight=cosine+.5", ]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 层次结构维度（rank）
|
||||
|
||||
您可以指定完整模型的25个块的维度（rank）。与分层学习率一样，某些块可能不存在LoRA，但请始终指定25个值。
|
||||
|
||||
请在 `--network_args` 中指定以下参数：
|
||||
|
||||
- `block_dims`：指定每个块的维度（rank）。指定25个数字，例如 `"block_dims=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"`。
|
||||
- `block_alphas`：指定每个块的alpha。与block_dims一样，指定25个数字。如果省略，将使用network_alpha的值。
|
||||
- `conv_block_dims`：将LoRA扩展到Conv2d 3x3，并指定每个块的维度（rank）。
|
||||
- `conv_block_alphas`：在将LoRA扩展到Conv2d 3x3时指定每个块的alpha。如果省略，将使用conv_alpha的值。
|
||||
|
||||
### 层次结构维度（rank）命令行指定示例：
|
||||
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2"
|
||||
|
||||
--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2" "conv_block_dims=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"
|
||||
|
||||
--network_args "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2" "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 层级别dim(rank) toml文件指定示例：
|
||||
|
||||
```toml
|
||||
network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2",]
|
||||
|
||||
network_args = [ "block_dims=2,4,4,4,8,8,8,8,12,12,12,12,16,12,12,12,12,8,8,8,8,4,4,4,2", "block_alphas=2,2,2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,8,6,6,6,6,4,4,4,4,2,2,2,2",]
|
||||
```
|
||||
|
||||
# Other scripts
|
||||
这些是与LoRA相关的脚本，如合并脚本等。
|
||||
|
||||
关于合并脚本
|
||||
您可以使用merge_lora.py脚本将LoRA的训练结果合并到稳定扩散模型中，也可以将多个LoRA模型合并。
|
||||
|
||||
合并到稳定扩散模型中的LoRA模型
|
||||
合并后的模型可以像常规的稳定扩散ckpt一样使用。例如，以下是一个命令行示例：
|
||||
|
||||
```
|
||||
python networks\merge_lora.py --sd_model ..\model\model.ckpt
|
||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-merged.safetensors
|
||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors --ratios 0.8
|
||||
```
|
||||
|
||||
请使用 Stable Diffusion v2.x 模型进行训练并进行合并时，需要指定--v2选项。
|
||||
|
||||
使用--sd_model选项指定要合并的 Stable Diffusion 模型文件（仅支持 .ckpt 或 .safetensors 格式，目前不支持 Diffusers）。
|
||||
|
||||
使用--save_to选项指定合并后模型的保存路径（根据扩展名自动判断为 .ckpt 或 .safetensors）。
|
||||
|
||||
使用--models选项指定已训练的 LoRA 模型文件，也可以指定多个，然后按顺序进行合并。
|
||||
|
||||
使用--ratios选项以0~1.0的数字指定每个模型的应用率（将多大比例的权重反映到原始模型中）。例如，在接近过度拟合的情况下，降低应用率可能会使结果更好。请指定与模型数量相同的比率。
|
||||
|
||||
当指定多个模型时，格式如下：
|
||||
|
||||
|
||||
```
|
||||
python networks\merge_lora.py --sd_model ..\model\model.ckpt
|
||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-merged.safetensors
|
||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors --ratios 0.8 0.5
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 将多个LoRA模型合并
|
||||
|
||||
将多个LoRA模型逐个应用于SD模型与将多个LoRA模型合并后再应用于SD模型之间，由于计算顺序的不同，会得到微妙不同的结果。
|
||||
|
||||
例如，下面是一个命令行示例：
|
||||
|
||||
```
|
||||
python networks\merge_lora.py
|
||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-style1-merged.safetensors
|
||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors --ratios 0.6 0.4
|
||||
```
|
||||
|
||||
--sd_model选项不需要指定。
|
||||
|
||||
通过--save_to选项指定合并后的LoRA模型的保存位置（.ckpt或.safetensors，根据扩展名自动识别）。
|
||||
|
||||
通过--models选项指定学习的LoRA模型文件。可以指定三个或更多。
|
||||
|
||||
通过--ratios选项以0~1.0的数字指定每个模型的比率（反映多少权重来自原始模型）。如果将两个模型一对一合并，则比率将是“0.5 0.5”。如果比率为“1.0 1.0”，则总重量将过大，可能会产生不理想的结果。
|
||||
|
||||
在v1和v2中学习的LoRA，以及rank（维数）或“alpha”不同的LoRA不能合并。仅包含U-Net的LoRA和包含U-Net+文本编码器的LoRA可以合并，但结果未知。
|
||||
|
||||
### 其他选项
|
||||
|
||||
* 精度
|
||||
* 可以从float、fp16或bf16中选择合并计算时的精度。默认为float以保证精度。如果想减少内存使用量，请指定fp16/bf16。
|
||||
* save_precision
|
||||
* 可以从float、fp16或bf16中选择在保存模型时的精度。默认与精度相同。
|
||||
|
||||
## 合并多个维度不同的LoRA模型
|
||||
|
||||
将多个LoRA近似为一个LoRA（无法完全复制）。使用'svd_merge_lora.py'。例如，以下是命令行的示例。
|
||||
```
|
||||
python networks\svd_merge_lora.py
|
||||
--save_to ..\lora_train1\model-char1-style1-merged.safetensors
|
||||
--models ..\lora_train1\last.safetensors ..\lora_train2\last.safetensors
|
||||
--ratios 0.6 0.4 --new_rank 32 --device cuda
|
||||
```
|
||||
`merge_lora.py`和主要选项相同。以下选项已添加：
|
||||
|
||||
- `--new_rank`
|
||||
- 指定要创建的LoRA rank。
|
||||
- `--new_conv_rank`
|
||||
- 指定要创建的Conv2d 3x3 LoRA的rank。如果省略，则与`new_rank`相同。
|
||||
- `--device`
|
||||
- 如果指定为`--device cuda`，则在GPU上执行计算。处理速度将更快。
|
||||
|
||||
## 在此存储库中生成图像的脚本中
|
||||
|
||||
请在`gen_img_diffusers.py`中添加`--network_module`和`--network_weights`选项。其含义与训练时相同。
|
||||
|
||||
通过`--network_mul`选项，可以指定0~1.0的数字来改变LoRA的应用率。
|
||||
|
||||
## 请参考以下示例，在Diffusers的pipeline中生成。
|
||||
|
||||
所需文件仅为networks/lora.py。请注意，该示例只能在Diffusers版本0.10.2中正常运行。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import torch
|
||||
from diffusers import StableDiffusionPipeline
|
||||
from networks.lora import LoRAModule, create_network_from_weights
|
||||
from safetensors.torch import load_file
|
||||
|
||||
# if the ckpt is CompVis based, convert it to Diffusers beforehand with tools/convert_diffusers20_original_sd.py. See --help for more details.
|
||||
|
||||
model_id_or_dir = r"model_id_on_hugging_face_or_dir"
|
||||
device = "cuda"
|
||||
|
||||
# create pipe
|
||||
print(f"creating pipe from {model_id_or_dir}...")
|
||||
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id_or_dir, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16)
|
||||
pipe = pipe.to(device)
|
||||
vae = pipe.vae
|
||||
text_encoder = pipe.text_encoder
|
||||
unet = pipe.unet
|
||||
|
||||
# load lora networks
|
||||
print(f"loading lora networks...")
|
||||
|
||||
lora_path1 = r"lora1.safetensors"
|
||||
sd = load_file(lora_path1) # If the file is .ckpt, use torch.load instead.
|
||||
network1, sd = create_network_from_weights(0.5, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network1.apply_to(text_encoder, unet)
|
||||
network1.load_state_dict(sd)
|
||||
network1.to(device, dtype=torch.float16)
|
||||
|
||||
# # You can merge weights instead of apply_to+load_state_dict. network.set_multiplier does not work
|
||||
# network.merge_to(text_encoder, unet, sd)
|
||||
|
||||
lora_path2 = r"lora2.safetensors"
|
||||
sd = load_file(lora_path2)
|
||||
network2, sd = create_network_from_weights(0.7, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network2.apply_to(text_encoder, unet)
|
||||
network2.load_state_dict(sd)
|
||||
network2.to(device, dtype=torch.float16)
|
||||
|
||||
lora_path3 = r"lora3.safetensors"
|
||||
sd = load_file(lora_path3)
|
||||
network3, sd = create_network_from_weights(0.5, None, vae, text_encoder,unet, sd)
|
||||
network3.apply_to(text_encoder, unet)
|
||||
network3.load_state_dict(sd)
|
||||
network3.to(device, dtype=torch.float16)
|
||||
|
||||
# prompts
|
||||
prompt = "masterpiece, best quality, 1girl, in white shirt, looking at viewer"
|
||||
negative_prompt = "bad quality, worst quality, bad anatomy, bad hands"
|
||||
|
||||
# exec pipe
|
||||
print("generating image...")
|
||||
with torch.autocast("cuda"):
|
||||
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
|
||||
|
||||
# if not merged, you can use set_multiplier
|
||||
# network1.set_multiplier(0.8)
|
||||
# and generate image again...
|
||||
|
||||
# save image
|
||||
image.save(r"by_diffusers..png")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 从两个模型的差异中创建LoRA模型。
|
||||
|
||||
[参考讨论链接](https://github.com/cloneofsimo/lora/discussions/56)這是參考實現的結果。數學公式沒有改變（我並不完全理解，但似乎使用奇異值分解進行了近似）。
|
||||
|
||||
将两个模型（例如微调原始模型和微调后的模型）的差异近似为LoRA。
|
||||
|
||||
### 脚本执行方法
|
||||
|
||||
请按以下方式指定。
|
||||
|
||||
```
|
||||
python networks\extract_lora_from_models.py --model_org base-model.ckpt
|
||||
--model_tuned fine-tuned-model.ckpt
|
||||
--save_to lora-weights.safetensors --dim 4
|
||||
```
|
||||
|
||||
--model_org 选项指定原始的Stable Diffusion模型。如果要应用创建的LoRA模型，则需要指定该模型并将其应用。可以指定.ckpt或.safetensors文件。
|
||||
|
||||
--model_tuned 选项指定要提取差分的目标Stable Diffusion模型。例如，可以指定经过Fine Tuning或DreamBooth后的模型。可以指定.ckpt或.safetensors文件。
|
||||
|
||||
--save_to 指定LoRA模型的保存路径。--dim指定LoRA的维数。
|
||||
|
||||
生成的LoRA模型可以像已训练的LoRA模型一样使用。
|
||||
|
||||
当两个模型的文本编码器相同时，LoRA将成为仅包含U-Net的LoRA。
|
||||
|
||||
### 其他选项
|
||||
|
||||
- `--v2`
|
||||
- 如果使用v2.x的稳定扩散模型，请指定此选项。
|
||||
- `--device`
|
||||
- 指定为 ``--device cuda`` 可在GPU上执行计算。这会使处理速度更快（即使在CPU上也不会太慢，大约快几倍）。
|
||||
- `--save_precision`
|
||||
- 指定LoRA的保存格式为“float”、“fp16”、“bf16”。如果省略，将使用float。
|
||||
- `--conv_dim`
|
||||
- 指定后，将扩展LoRA的应用范围到Conv2d 3x3。指定Conv2d 3x3的rank。
|
||||
-
|
||||
## 图像大小调整脚本
|
||||
|
||||
（稍后将整理文件，但现在先在这里写下说明。）
|
||||
|
||||
在 Aspect Ratio Bucketing 的功能扩展中，现在可以将小图像直接用作教师数据，而无需进行放大。我收到了一个用于前处理的脚本，其中包括将原始教师图像缩小的图像添加到教师数据中可以提高准确性的报告。我整理了这个脚本并加入了感谢 bmaltais 先生。
|
||||
|
||||
### 执行脚本的方法如下。
|
||||
原始图像以及调整大小后的图像将保存到转换目标文件夹中。调整大小后的图像将在文件名中添加“+512x512”之类的调整后的分辨率（与图像大小不同）。小于调整大小后分辨率的图像将不会被放大。
|
||||
|
||||
```
|
||||
python tools\resize_images_to_resolution.py --max_resolution 512x512,384x384,256x256 --save_as_png
|
||||
--copy_associated_files 源图像文件夹目标文件夹
|
||||
```
|
||||
|
||||
在元画像文件夹中的图像文件将被调整大小以达到指定的分辨率（可以指定多个），并保存到目标文件夹中。除图像外的文件将被保留为原样。
|
||||
|
||||
请使用“--max_resolution”选项指定调整大小后的大小，使其达到指定的面积大小。如果指定多个，则会在每个分辨率上进行调整大小。例如，“512x512，384x384，256x256”将使目标文件夹中的图像变为原始大小和调整大小后的大小×3共计4张图像。
|
||||
|
||||
如果使用“--save_as_png”选项，则会以PNG格式保存。如果省略，则默认以JPEG格式（quality=100）保存。
|
||||
|
||||
如果使用“--copy_associated_files”选项，则会将与图像相同的文件名（例如标题等）的文件复制到调整大小后的图像文件的文件名相同的位置，但不包括扩展名。
|
||||
|
||||
### 其他选项
|
||||
|
||||
- divisible_by
|
||||
- 将图像中心裁剪到能够被该值整除的大小（分别是垂直和水平的大小），以便调整大小后的图像大小可以被该值整除。
|
||||
- interpolation
|
||||
- 指定缩小时的插值方法。可从``area、cubic、lanczos4``中选择，默认为``area``。
|
||||
|
||||
|
||||
# 追加信息
|
||||
|
||||
## 与cloneofsimo的代码库的区别
|
||||
|
||||
截至2022年12月25日，本代码库将LoRA应用扩展到了Text Encoder的MLP、U-Net的FFN以及Transformer的输入/输出投影中，从而增强了表现力。但是，内存使用量增加了，接近了8GB的限制。
|
||||
|
||||
此外，模块交换机制也完全不同。
|
||||
|
||||
## 关于未来的扩展
|
||||
|
||||
除了LoRA之外，我们还计划添加其他扩展，以支持更多的功能。
|
||||
|
|
@ -20,7 +20,7 @@ from library.config_util import (
|
|||
BlueprintGenerator,
|
||||
)
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, pyramid_noise_like
|
||||
|
||||
imagenet_templates_small = [
|
||||
"a photo of a {}",
|
||||
|
|
@ -98,7 +98,7 @@ def train(args):
|
|||
weight_dtype, save_dtype = train_util.prepare_dtype(args)
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype)
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype, accelerator)
|
||||
|
||||
# Convert the init_word to token_id
|
||||
if args.init_word is not None:
|
||||
|
|
@ -280,6 +280,9 @@ def train(args):
|
|||
text_encoder, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler
|
||||
)
|
||||
|
||||
# transform DDP after prepare
|
||||
text_encoder, unet = train_util.transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
index_no_updates = torch.arange(len(tokenizer)) < token_ids[0]
|
||||
# print(len(index_no_updates), torch.sum(index_no_updates))
|
||||
orig_embeds_params = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight.data.detach().clone()
|
||||
|
|
@ -386,6 +389,8 @@ def train(args):
|
|||
if args.noise_offset:
|
||||
# https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
|
||||
noise += args.noise_offset * torch.randn((latents.shape[0], latents.shape[1], 1, 1), device=latents.device)
|
||||
elif args.multires_noise_iterations:
|
||||
noise = pyramid_noise_like(noise, latents.device, args.multires_noise_iterations, args.multires_noise_discount)
|
||||
|
||||
# Sample a random timestep for each image
|
||||
timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (b_size,), device=latents.device)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -20,7 +20,7 @@ from library.config_util import (
|
|||
BlueprintGenerator,
|
||||
)
|
||||
import library.custom_train_functions as custom_train_functions
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight
|
||||
from library.custom_train_functions import apply_snr_weight, pyramid_noise_like
|
||||
from XTI_hijack import unet_forward_XTI, downblock_forward_XTI, upblock_forward_XTI
|
||||
|
||||
imagenet_templates_small = [
|
||||
|
|
@ -104,7 +104,7 @@ def train(args):
|
|||
weight_dtype, save_dtype = train_util.prepare_dtype(args)
|
||||
|
||||
# モデルを読み込む
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype)
|
||||
text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype, accelerator)
|
||||
|
||||
# Convert the init_word to token_id
|
||||
if args.init_word is not None:
|
||||
|
|
@ -314,6 +314,9 @@ def train(args):
|
|||
text_encoder, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler
|
||||
)
|
||||
|
||||
# transform DDP after prepare
|
||||
text_encoder, unet = train_util.transform_if_model_is_DDP(text_encoder, unet)
|
||||
|
||||
index_no_updates = torch.arange(len(tokenizer)) < token_ids_XTI[0]
|
||||
# print(len(index_no_updates), torch.sum(index_no_updates))
|
||||
orig_embeds_params = unwrap_model(text_encoder).get_input_embeddings().weight.data.detach().clone()
|
||||
|
|
@ -425,6 +428,8 @@ def train(args):
|
|||
if args.noise_offset:
|
||||
# https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise
|
||||
noise += args.noise_offset * torch.randn((latents.shape[0], latents.shape[1], 1, 1), device=latents.device)
|
||||
elif args.multires_noise_iterations:
|
||||
noise = pyramid_noise_like(noise, latents.device, args.multires_noise_iterations, args.multires_noise_discount)
|
||||
|
||||
# Sample a random timestep for each image
|
||||
timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (b_size,), device=latents.device)
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue