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リポジトリについて
Stable Diffusionの学習、画像生成、その他のスクリプトを入れたリポジトリです。
README in English ←更新情報はこちらにあります
GUIやPowerShellスクリプトなど、より使いやすくする機能がbmaltais氏のリポジトリで提供されています（英語です）のであわせてご覧ください。bmaltais氏に感謝します。
以下のスクリプトがあります。
- DreamBooth、U-NetおよびText Encoderの学習をサポート
- fine-tuning、同上
- 画像生成
- モデル変換（Stable Diffision ckpt/safetensorsとDiffusersの相互変換）
使用法について
当リポジトリ内およびnote.comに記事がありますのでそちらをご覧ください（将来的にはすべてこちらへ移すかもしれません）。
- DreamBoothの学習について
- fine-tuningのガイド: BLIPによるキャプショニングと、DeepDanbooruまたはWD14 taggerによるタグ付けを含みます
- LoRAの学習について
- Textual Inversionの学習について
- note.com 画像生成スクリプト
- note.com モデル変換スクリプト
Windowsでの動作に必要なプログラム
Python 3.10.6およびGitが必要です。
- Python 3.10.6: https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe
- git: https://git-scm.com/download/win
PowerShellを使う場合、venvを使えるようにするためには以下の手順でセキュリティ設定を変更してください。 （venvに限らずスクリプトの実行が可能になりますので注意してください。）
- PowerShellを管理者として開きます。
- 「Set-ExecutionPolicy Unrestricted」と入力し、Yと答えます。
- 管理者のPowerShellを閉じます。
Ubuntu環境でのインストール
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
bash ubuntu_setup.sh
をコマンドプロンプトで実行し、tkをインストールし、accelerateの質問をWindowsと同じように答えます。
./gui.shでGUIを実行します。
Windows環境でのインストール
以下の例ではPyTorchは1.12.1／CUDA 11.6版をインストールします。CUDA 11.3版やPyTorch 1.13を使う場合は適宜書き換えください。
（なお、python -m venv～の行で「python」とだけ表示された場合、py -m venv～のようにpythonをpyに変更してください。）
通常の（管理者ではない）PowerShellを開き以下を順に実行します。
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
accelerate config
コマンドプロンプトでは以下になります。
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
copy /y .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
copy /y .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
copy /y .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
accelerate config
（注:python -m venv venv のほうが python -m venv --system-site-packages venv より安全そうなため書き換えました。globalなpythonにパッケージがインストールしてあると、後者だといろいろと問題が起きます。）
accelerate configの質問には以下のように答えてください。（bf16で学習する場合、最後の質問にはbf16と答えてください。）
※0.15.0から日本語環境では選択のためにカーソルキーを押すと落ちます（……）。数字キーの0、1、2……で選択できますので、そちらを使ってください。
- This machine
- No distributed training
- NO
- NO
- NO
- all
- fp16
※場合によって ValueError: fp16 mixed precision requires a GPU というエラーが出ることがあるようです。この場合、6番目の質問（
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-separated list? [all]:）に「0」と答えてください。（id 0のGPUが使われます。）
PyTorchとxformersのバージョンについて
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。
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。
cd sd-scripts
git pull
.\venv\Scripts\activate
pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt
コマンドが成功すれば新しいバージョンが使用できます。
謝意
LoRAの実装はcloneofsimo氏のリポジトリを基にしたものです。感謝申し上げます。
ライセンス
スクリプトのライセンスはASL 2.0ですが（Diffusersおよびcloneofsimo氏のリポジトリ由来のものも同様）、一部他のライセンスのコードを含みます。
Memory Efficient Attention Pytorch: MIT
bitsandbytes: MIT
BLIP: BSD-3-Clause