クレジット：

このスクリプトパッケージは bdsqlsz によるものです

コアには kohya-ss/sd-scripts (github.com) を使用してください

元のスクリプトは Akegarasu/lora-scripts: LoRA 学習スクリプト、kohya-ss のトレーナーを使用したディフュージョンモデル用 (github.com)

使用方法：

0、(Windows) venv が動作するよう、PowerShell にスクリプト実行の制限を解除してください：

• 管理者権限で PowerShell ウィンドウを開きます

• Set-ExecutionPolicy Unrestricted を入力し、A と回答します

• 管理者 PowerShell ウィンドウを閉じます

1、好きな方法でこのファイルを展開してください（venv を含む他の学習プログラムと一緒に展開することをお勧めします）

アップデートする場合は、install-cn-qinglong.ps を再度実行し、N と入力してください

2、Windows では install-cn-qinglong.ps1 を実行してください（Linux の場合はコマンドラインを使用）

自動的に環境がインストールされます（既に venv がある場合は上書きしてください）

3、データセットを /input ディレクトリに配置してください

フォーマット例：
./input/2_lora/(データセット画像)

4、tagger.ps1 を実行してタグ付けを自動で行います（Linux の場合は tagger.sh を使用）

5、必要に応じてデータセットを編集してください

6、学習スクリプトを編集してください（train_8Glora または train_16G_DB）（Linux の場合は train_tacanime を使用）

以下のみ変更してください

1. train_mode（lora、db、sdxl_lora、sdxl_db、cn3l）

2. pretrained_model

3. train_data_dir

　フォーマット：./input/

4. 解像度（SDXL は 1024×1024、SD1.5 は 576×576）

5. バケットの最大・最小リゾリューション（SDXL：640～1536、SD1.5：256～1024）

6. オプティマイザ（SDXL：バッチサイズ1なら adaFactor、バッチサイズ4なら PagedAdamW8bit）

上記以外の項目は、不明な場合は変更しないでください

お役に立てたら、とても嬉しいです～

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