LoRA（Low-Rank Adaptation）によるモデル学習で、キャラクターと衣装の切り替えを実現するためのトリガーワード設定方法について解説します。この記事では、学習時の注意点やファイル整理方法についても触れます。
1. LoRA学習でキャラクターと衣装のトリガーワードを設定する方法
LoRA学習で複数の衣装を切り替えるには、キャラクター名と衣装を個別に識別できるようにトリガーワードを設定する必要があります。例えば、「キャラクター名_衣装名」といった形でタグを設定するのが一般的です。この方法で学習させると、生成時に特定のキャラクターと衣装を指定することができます。
具体的な設定例として、キャラクター名が「John」の衣装に関しては「John_制服」「John_私服」などのトリガーワードを使うことができます。こうすることで、特定の衣装を選択して生成することが可能になります。
2. 学習データのタグ選びと消すべきタグの選び方
学習データにおいて、タグ選びは非常に重要です。キャラクター名と衣装を識別するタグは、そのままモデルに学習させるべきですが、学習に不必要なタグは削除するべきです。
消すべきタグとしては、例えば、キャラクターと衣装の関連性が薄い、または誤ったタグ（「肌色_衣装名」など）を選ばないようにしましょう。また、衣装に関連しないオブジェクトタグや背景タグも無視するか除外するのが良いです。
3. 学習時の設定の注意点
学習時には、画像の解像度やタグの一貫性が結果に大きな影響を与えるため、設定を慎重に行う必要があります。タグが一致しない場合、生成される結果が不正確になることがあります。
学習時に注意すべき設定としては、画像フォルダ内の整理方法があります。例えば、「顔」と「その他」のようにフォルダを分けて学習データを整理することが有効です。これにより、顔の特徴を正確に学習させることができ、衣装や背景など他の要素と分けて学習することで、より精度高く学習させることが可能になります。
4. kohyaで学習させる際のファイル整理方法
kohyaを使用して学習させる際、画像データを「顔」と「その他」に分ける理由は、学習効率を上げるためです。顔部分に焦点を当てた学習を行うことで、より精度の高い顔認識が可能になります。
また、顔とその他を分けることで、衣装や背景などの要素に干渉することなく、個別の要素を学習することができ、最終的に高精度なモデルが得られます。
まとめ
LoRAによるキャラクターと衣装の学習は、適切なタグの設定とデータ整理が鍵となります。キャラクター名と衣装を区別するトリガーワードを使用し、学習データの整理方法にも工夫を加えることで、精度の高い結果を得ることができます。kohyaを利用する際は、学習データの整理をしっかり行い、最適なモデルを作成しましょう。
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