conceptmod tutorial - fire (updated ++ term) - train any lora with just text, no data required

2000ステップでトレーニング済み：
#|fire%{random_prompt}, fire:-0.1|fire++:guidance=2

アニメーションでは、トリガーワード fire を使用し、lora strength を 0.0～1.1 の範囲で設定してください

以下に手順を示します：
RunPod を利用するには、https://runpod.io/gsc?template=8y3jhbola2&ref=xf9c949d へアクセス

1. ポッドの作成

3090 を選択しました。20 GB 以上の RAM が必要です。
ボリュームの暗号化は不要です。コンテナディスクはデフォルトで 5 GB、ボリュームディスクは 50 GB と設定されており、これらは問題ありません。
続行 をクリックしてください。

conceptmod のダウンロードが数分かかります。Connect ボタンが有効化されれば、次のステップに進める状態です。

2. Web コンソールにログイン

"Connect"、SSH、または "Start web console" を選択して接続してください。

ログイン後、依存関係のインストール（約1分）を行った後、ようこそメッセージが表示されます。

3. トレーニング対象のベースモデルのチェックポイントをアップロードする

注意：safetensors 形式のチェックポイントを使用してください。

https://github.com/runpod/runpodctl を利用

ローカル環境で：

runpodctl send mycheckpoint.safetensors

ポッド上で：

cd /workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
runpodctl receive <送信した時のコード>

注意：scp、wget、またはクラウドストレージの添付機能を使ってもモデルの転送が可能です。

4. フレーズでトレーニング（1000ステップで約3時間）

cd /workspace/sd-scripts

python3 train-scripts/train-esd.py --prompt "#|fire%{random_prompt}, fire:-0.1|fire++:guidance=2" --train_method selfattn --ckpt_path /workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/mycheckpoint.safetensors

300ステップごとに保存され、約1時間ごとの間隔になります。

_
フレーズの選択_

以下のモデルから、変更したいものを探してください：https://civitai.com/tag/conceptmod?model=58873&sort=Newest

5. LoRA の抽出
bash /workspace/conceptmod/docker/extract_lora.sh /workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/.safetensors

引数には (3) で使用したベースチェックポイントを指定してください。

6. (オプション) WebUI で LoRA をテストする

現在、モデル（およびトレーニング中の中間成果物）は WebUI 内で LoRA として利用可能になっています。まず (3) のベースモデルを選択し、LoRA を適用することで適切な strength を確認してください。

シードを固定して、LoRA strength の変化がモデルに与える影響を手動で確認できます。

使いやすくするための手順：

cd /workspace/stable-diffusion-webui/Lora
mv compvis-word_firefire%\{random_prompt\}-0.1-metho.safetensors fire.safetensors

7. (オプション) LoRA の変化をアニメーションで確認する

選択 a）指定したプロンプトでアニメーションを作成する場合：
python3 lora_anim.py -s 0.0 -e 0.7 -l "fire" -p "fire prompt"

-s：開始する LoRA strength
-e：終了する LoRA strength
-l "fire"：使用する LoRA
-p "fire prompt"：使用するプロンプト

選択 b）上位 80,000 件のプロンプトを取得し、トリガーワード（たとえばここでのプレビューなど）を追加するアニメーションを作成する場合：
python3 lora_anim.py -s 0.0 -e 0.7 -l "fire" -lp ", fire"

プロンプトのデフォルトは https://huggingface.co/datasets/Gustavosta/Stable-Diffusion-Prompts です。

-lp ", fire"：トリガーワード

**
多数の動画を継続的に生成する場合：**

while true; do python3 lora_anim.py -s 0.0 -e 0.7 -l "fire" -lp ", fire"; done

Ctrl + C で停止できます。生成されたアニメーションは v4 ディレクトリに mpv 形式で保存されます。

**
動画の転送：**

ポッド上で：

runpodctl send v4

ローカル環境で：

runpodctl receive <送信時のコード>

8. LoRA のダウンロード

ポッド上で：

runpodctl send /workspace/stable-diffusion-webui/models/Lora/

ローカル環境で：

runpodctl receive <送信時のコード>

9. ポッドの停止と終了（お金の支払いを停止）
https://runpod.io/console.pods にアクセスし、実行中のポッドを停止・終了してください。

10. LoRA を Civitai に投稿し、タグに conceptmod を追加する

5つ星評価をもらうために、トレーニングに使用したフレーズを含めてください。

https://civitai.com/tag/conceptmod?model=58873&sort=Newest