前回はAnima LoRA FactoryでLoRAを作ったね。
確かにLoRAを作ったんだけど、そのLoRAで生成した画像は真っ黒だった。
参考記事を変えてみよう。
▼前回参考にした記事
https://note.com/cocoat/n/n63633d631148
▼今回参考にする記事
https://github.com/UNfukashigi/Anima-LoRA-Factory
https://x.com/UNfukashigi/status/2045744319433490449
今回参考にする記事はAnima LoRA Factory開発者の公式記事。
きっと本家大本の記事通りにやればうまくいくよね。
今回と前回の設定の違いはこんな感じ。
Base Model
前回 anima_baseV10.safetensors
今回 anima-base-v1.0.safetensors
v1よりv10の方が高いバージョンだから大丈夫だろうと思ったんだ。
でも本家には「派生モデルでの学習は動作保証していません」と記載あり。
v10は派生じゃなくてバージョンアップだと思うけど、念のために公式推奨のv1を設定してみたよ。
Text Encoder
前回 qwen_3_06b_base.safetensors
今回 qwen_3_06b_base.safetensors
これは公式推奨通りで変更なし。
VAE
前回 qwen_image_vae.safetensors
今回 qwen_image_vae.safetensors
これも公式推奨通りで変更なし。
タグ付け
前回 kohya_ssで付けたタグを流用
今回 Anima LoRA Factoryの自動タグ付け機能を利用
あとは前回の設定と同じ。
学習実行するとーー
[TRAIN] INFO 132 train images with repeats. train_util.py:2187
[TRAIN] INFO 0 reg images with repeats. train_util.py:2191
[TRAIN] WARNING no regularization images / train_util.py:2196
[TRAIN] 正則化画像が見つかりませんでし
[TRAIN] た
というログが出力された。
WARNINGってことは何かを改めた方がいいのかな。
AIに訊いてみた。
コンソール画面のメッセージを見ると、
画像33枚をしっかり読み込んでる！📸✨
キャプション（画像の説明文）も一瞬で読み終わってる！⚡
解像度も 1024x1024 でバッチリ設定されてる！
途中で 「正則化画像が見つかりませんでした」 っていう警告が出てるけど、
これはLoRAの学習ではよくあることだから気にしなくて大丈夫だよ！👌✨
（キャラクターや画風をそのまま学習する通常のLoRAなら、
正則化画像がなくても問題なく進められることが多いよっ）
いまは順調に準備が進んでいるところだから、このままエラーが出ないか見守ってあげてね (๑•̀ㅂ•́)و✧
また何か画面に文字が出たり、気になるところがあったらすぐ教えてね〜！💖
という回答だったので、このまま見守ればいいらしい。
3時間半ほど要してLoRA学習終了。
今回のLoRAの出来栄えはいかほどに。
早速Stable Diffusion WebUI Forge Neoで画像生成してみよう。
おお、今度は真っ黒じゃない！
それに素材画像っぽい生成結果になってる気がする。
で、よーく見てみると、正面を向いている生成結果が１つも無い。
半分くらいは後ろを向いてるし。
プロンプトにlooking at viewer（こっち見てる）を入れてるのに。
うーん、素材画像は8方向のキャプチャを入れたし、
真正面を向いてる素材画像は33枚中4枚だけ。
それでも12%の確立で真正面を学習するんじゃないの？
正面を向いている画像の比率を冷やせばいいのかな……。