Anima用のLoRAを作成しCheckpointにマージする
Anima用のLoRA作成をしたので備忘録を残します。
パラメーターの検証はないので「とりあえず試したい」という方の役に立てればと思います。
Anima-LoRA-FactoryでLoraを学習する
複雑なパラメーター操作はなく、画像のタグ付けも行える簡単パッケージです。
Anima-LoRA-Factoryのインストール
リポジトリからZIPファイルをダウンロードします。
執筆時点では `Anima-LoRA-Factory-v2.3.zip` が最新でした。
ZIPファイルを展開したら `start.bat` を実行します。
Venv環境の構築、必要なライブラリのインストールなどをまとめてやってくれます。
下記のようなメッセージが表示されたら準備完了です。表示されたURLにアクセスしてください。
[Anima LoRA Factory] Starting backend server...
Access the GUI at http://localhost:8000＜トラブル対応＞ポートを変更したい
もし下記のようなメッセージが表示されたらポートが使用済みということになります。
ERROR: [Errno 10048] error while attempting to bind on address ('0.0.0.0', 8000): [winerror 10048] 通常、各ソケット アドレスに対してプロトコル、ネットワーク アドレス、またはポートのどれか 1 つのみを使用できます。
下記を編集すれば任意のポートに変更できます。
自分は 8000 👉️ 8080 に変更しました
start.bat
echo.
echo [Anima LoRA Factory] Starting backend server...
echo Access the GUI at http://localhost:8080
echo.
:: Start browser
start http://localhost:8080main.py
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)Anima-LoRA-Factoryを実行
ブラウザで開くと下記のような画面が表示されます。
STEP1: 画像フォルダの指定
フォルダ名のルールとか気にせず、好きなフォルダに画像をまとめてOKです。画像を用意したらSTEP1の画面から指定して、「次へ進む」をクリックします。
STEP2: 画像のタグ付け
「自動タグ付け」をクリックすると自動でタグ付けが始まります。モデルは `wd-v1-4-moat-tagger-v2` を使っているようです。
この画面の中で一括または個別に追加・削除ができます。
今回は画風LoRAを作りたかったのでタグはそのままにしました。
STEP3: 学習設定
各種モデルのほか学習設定が行えます。自分の画風Loraでは下記のように設定しました。
ベースモデル：anima_baseV10.safetensors
学習回数：5（画像を約200枚用意したので少なめにした）
学習率：5e-5
VRAM節約モード：高画質（RTX5090なのでVRAM余裕あり）
STEP4: トレーニング実行
「LoRA学習開始」をクリックしたらあとは待つだけです。
自分用画風LoRA完成！
適当に作ったわりにはいい感じです！
LoRAをCheckpointにマージする
SD LoRA Tools を使います。
SD LoRA Tools のインストール
ターミナルでいつもの手順を実行します。
# リポジトリを clone
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-lora-tools.git
# フォルダ内にVenv環境作成してアクティベート
cd sd-lora-tools
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
# 必要なライブラリをインストール
pip install .
# PyTorchは別途インストールらしい
pip install torchLoRAとCheckpointをマージ
python .\src\sd_lora_tools\merge_to_model.py --base_model {Checkpointのフォルダ}\anima_baseV10.safetensors --models {LoRAのフォルダ}\artist_da2el.safetensors --ratios 1 --save_to ./HiyokoAnima_v1.safetensors --device cuda --save_precision fp16パスやファイル名、LoRAの重みは各自で置き換えてください。
成功するとファイルが出力されます。
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FANZAやDLSiteなどでイラスト集を販売してますので興味ある方はぜひ。
下記のリンク先は lit.link （リンク集）です。
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