この記事はN/S高等学校 Advent Calendar 2022の13日目です。
N高生です。普段はBlenderでモデリングをしています。

はじめに

Stable Diffusion2.0がリリースされ人物画像の生成能力が上がったらしいので試してみたいと思い触れてみました。
ついでならファインチューニングもやってみて誰かを無限に生成したいな、と思ったのでS高校長に許可をもらいやってみました。感謝。

Stable Diffusionとは

Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）は、2022年に公開されたディープラーニング（深層学習）のtext-to-imageモデルである。主にテキスト入力に基づく画像生成（text-to-image）に使用されるが、他にもインペインティング、アウトペインティング、テキストプロンプトによって誘導される画像に基づく画像生成（image-to-image）にも使用される

[参考]
ウィキペディア

ということで、話題の画像生成AIです。

ファインチューニングとは

既存のモデル(ここではStablediffusion)に数枚の画像を追加学習させて新しい概念を学習させることです。
なので数枚画像があれば特定の人物や絵柄に寄せることができます。
Twitterなどで話題になっていたWiafu DiffutionなどはStable Diffusionをファインチューニングしたものです。

ファインチューニングには純粋な追加学習やDreambooth, Hypernetwork, DreamArtistなど様々な手法がありますが今回はDreamboothで行います。

環境

GPU: RTX 3060
RAM: 16G
Docker 20.10.21
dreambooth-gui v0.1.9 - alpha
stable-diffusion-webui

Dreambooth-GUIのインストール

stable-diffusion-webuiの追加機能にもDreamboothはあるのですがVRAMが足らず途中で落ちてしまうためこちらを使用します。(11/30 時点)
こちらはVRAMが10Gでもぎりぎり動くそうです。
dreambooth-guiのInstallに沿って進めていきます。

Dockerをインストール
WSL2をインストール
dreambooth-guiをインストール

学習元の準備

画像を10枚用意し学習したい人物以外の背景部分を白で塗りつぶします。
背景を白で塗りつぶすと学習を強くしたときに単純な背景になりやすいようですが今回は行いました。
そして背景部分に変な塗り残しがあるとそのミスも学習してしまうのできれいに切り抜くようにします。

実行

Dockerを起動しそのあとdreambooth-guiを起動します。
どちらも管理者権限で実行します。

そして用意した学習画像を読み込みます。

Config Trainerのタブで学習設定を行います

Model モデルを選択します
Instance prompt 学習する物の名前を決めます。既にある名前は避けることが望ましいです。
Class prompt どんなものなのかを決めます。
Training Steps どのくらい学習するのかを決めます。今回は1000でやります。
このステップを上げると再現性が上がっていきますが、一定の値を超えると過学習状態になってしまい出力される画像が崩壊してしまうので注意が必要です。