This repository contains training, generation and utility scripts for Stable Diffusion.

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日本語版READMEはこちら

For easier use (GUI and PowerShell scripts etc...), please visit the repository maintained by bmaltais. Thanks to @bmaltais!

This repository contains the scripts for:

• DreamBooth training, including U-Net and Text Encoder
• Fine-tuning (native training), including U-Net and Text Encoder
• LoRA training
• Textual Inversion training
• Image generation
• Model conversion (supports 1.x and 2.x, Stable Diffision ckpt/safetensors and Diffusers)

The file does not contain requirements for PyTorch. Because the version of PyTorch depends on the environment, it is not included in the file. Please install PyTorch first according to the environment. See installation instructions below.

The scripts are tested with Pytorch 2.1.2. 2.0.1 and 1.12.1 is not tested but should work.

Most of the documents are written in Japanese.

English translation by darkstorm2150 is here. Thanks to darkstorm2150!

• Training guide - common : data preparation, options etc...
  • Chinese version
• SDXL training (English version)
• Dataset config
  • English version
• DreamBooth training guide
• Step by Step fine-tuning guide:
• Training LoRA
• Training Textual Inversion
• Image generation
• note.com Model conversion

Python 3.10.6 and Git:

• Python 3.10.6: https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe
• git: https://git-scm.com/download/win

Give unrestricted script access to powershell so venv can work:

• Open an administrator powershell window
• Type Set-ExecutionPolicy Unrestricted and answer A
• Close admin powershell window

Open a regular Powershell terminal and type the following inside:

git clone https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git
cd sd-scripts

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install --upgrade -r requirements.txt
pip install xformers==0.0.23.post1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

accelerate config

If python -m venv shows only python, change python to py.

Note: Now bitsandbytes==0.43.0, prodigyopt==1.0 and lion-pytorch==0.0.6 are included in the requirements.txt. If you'd like to use the another version, please install it manually.

This installation is for CUDA 11.8. If you use a different version of CUDA, please install the appropriate version of PyTorch and xformers. For example, if you use CUDA 12, please install pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 and pip install xformers==0.0.23.post1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121.

Answers to accelerate config:

- This machine
- No distributed training
- NO
- NO
- NO
- all
- fp16

If you'd like to use bf16, please answer bf16 to the last question.

Note: Some user reports ValueError: fp16 mixed precision requires a GPU is occurred in training. In this case, answer 0 for the 6th question: What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-separated list? [all]:

(Single GPU with id 0 will be used.)

When a new release comes out you can upgrade your repo with the following command:

cd sd-scripts
git pull
.\venv\Scripts\activate
pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt

Once the commands have completed successfully you should be ready to use the new version.

If you want to upgrade PyTorch, you can upgrade it with pip install command in Windows Installation section. xformers is also required to be upgraded when PyTorch is upgraded.

The implementation for LoRA is based on cloneofsimo's repo. Thank you for great work!

The LoRA expansion to Conv2d 3x3 was initially released by cloneofsimo and its effectiveness was demonstrated at LoCon by KohakuBlueleaf. Thank you so much KohakuBlueleaf!

The majority of scripts is licensed under ASL 2.0 (including codes from Diffusers, cloneofsimo's and LoCon), however portions of the project are available under separate license terms:

Memory Efficient Attention Pytorch: MIT

bitsandbytes: MIT

BLIP: BSD-3-Clause

• The dependent libraries are updated. Please see Upgrade and update the libraries.
  • Especially imagesize is newly added, so if you cannot update the libraries immediately, please install with pip install imagesize==1.4.1 separately.
  • bitsandbytes==0.43.0, prodigyopt==1.0, lion-pytorch==0.0.6 are included in the requirements.txt.
  • Also, the PyTorch version is updated to 2.1.2 (PyTorch does not need to be updated immediately). In the upgrade procedure, PyTorch is not updated, so please manually install or update torch, torchvision, xformers if necessary (see Upgrade PyTorch).
• When logging to wandb is enabled, the entire command line is exposed. Therefore, it is recommended to write the API key of wandb and the token of HuggingFace in the configuration file (.toml). Thanks to bghira for raising the issue.
  • A warning is displayed at the start of training if such information is included in the command line.
  • Also, if there is an absolute path, the path may be exposed, so it is recommended to specify a relative path or write it in the configuration file. In such cases, an INFO log is displayed.
  • See #1123 and PR #1240 for details.
• Colab seems to stop with log output. Try specifying --console_log_simple option in the training script to disable rich logging.
• Other improvements include the addition of masked loss, DeepSpeed support, dataset settings improvements, and image tagging improvements. See below for details.

• train_network.py and sdxl_train_network.py are modified to record some dataset settings in the metadata of the trained model (caption_prefix, caption_suffix, keep_tokens_separator, secondary_separator, enable_wildcard).
• Fixed a bug that U-Net and Text Encoders are included in the state in train_network.py and sdxl_train_network.py. The saving and loading of the state are faster, the file size is smaller, and the memory usage when loading is reduced.
• DeepSpeed is supported. PR #1101 and #1139 Thanks to BootsofLagrangian! See PR #1101 for details.
• The masked loss is supported in each training script. PR #1207 See Masked loss for details.
• The options --noise_offset_random_strength and --ip_noise_gamma_random_strength are added to each training script. These options can be used to vary the noise offset and ip noise gamma in the range of 0 to the specified value. PR #1177 Thanks to KohakuBlueleaf!
• The options --save_state_on_train_end are added to each training script. PR #1168 Thanks to gesen2egee!
• The options --sample_every_n_epochs and --sample_every_n_steps in each training script now display a warning and ignore them when a number less than or equal to 0 is specified. Thanks to S-Del for raising the issue.

• The English version of the dataset settings documentation is added. PR #1175 Thanks to darkstorm2150!
• The .toml file for the dataset config is now read in UTF-8 encoding. PR #1167 Thanks to Horizon1704!
• Fixed a bug that the last subset settings are applied to all images when multiple subsets of regularization images are specified in the dataset settings. The settings for each subset are correctly applied to each image. PR #1205 Thanks to feffy380!
• Some features are added to the dataset subset settings.
  • secondary_separator is added to specify the tag separator that is not the target of shuffling or dropping.
    • Specify secondary_separator=";;;". When you specify secondary_separator, the part is not shuffled or dropped.
  • enable_wildcard is added. When set to true, the wildcard notation {aaa|bbb|ccc} can be used. The multi-line caption is also enabled.
  • keep_tokens_separator is updated to be used twice in the caption. When you specify keep_tokens_separator="|||", the part divided by the second ||| is not shuffled or dropped and remains at the end.
  • The existing features caption_prefix and caption_suffix can be used together. caption_prefix and caption_suffix are processed first, and then enable_wildcard, keep_tokens_separator, shuffling and dropping, and secondary_separator are processed in order.
  • See Dataset config for details.
• The dataset with DreamBooth method supports caching image information (size, caption). PR #1178 and #1206 Thanks to KohakuBlueleaf! See DreamBooth method specific options for details.

• The support for v3 repositories is added to tag_image_by_wd14_tagger.py (--onnx option only). PR #1192 Thanks to sdbds!
  • Onnx may need to be updated. Onnx is not installed by default, so please install or update it with pip install onnx==1.15.0 onnxruntime-gpu==1.17.1 etc. Please also check the comments in requirements.txt.
• The model is now saved in the subdirectory as --repo_id in tag_image_by_wd14_tagger.py . This caches multiple repo_id models. Please delete unnecessary files under --model_dir.
• Some options are added to tag_image_by_wd14_tagger.py.
  • Some are added in PR #1216 Thanks to Disty0!
  • Output rating tags --use_rating_tags and --use_rating_tags_as_last_tag
  • Output character tags first --character_tags_first
  • Expand character tags and series --character_tag_expand
  • Specify tags to output first --always_first_tags
  • Replace tags --tag_replacement
  • See Tagging documentation for details.
• Fixed an error when specifying --beam_search and a value of 2 or more for --num_beams in make_captions.py.

The masked loss is supported in each training script. To enable the masked loss, specify the --masked_loss option.

The feature is not fully tested, so there may be bugs. If you find any issues, please open an Issue.

ControlNet dataset is used to specify the mask. The mask images should be the RGB images. The pixel value 255 in R channel is treated as the mask (the loss is calculated only for the pixels with the mask), and 0 is treated as the non-mask. The pixel values 0-255 are converted to 0-1 (i.e., the pixel value 128 is treated as the half weight of the loss). See details for the dataset specification in the LLLite documentation.

• 依存ライブラリが更新されました。アップグレード を参照しライブラリを更新してください。
  • 特に imagesize が新しく追加されていますので、すぐにライブラリの更新ができない場合は pip install imagesize==1.4.1 で個別にインストールしてください。
  • bitsandbytes==0.43.0、prodigyopt==1.0、lion-pytorch==0.0.6 が requirements.txt に含まれるようになりました。
  • また PyTorch のバージョンを 2.1.2 に更新しました。PyTorch はすぐに更新する必要はありません。更新時は、アップグレードの手順では PyTorch が更新されませんので、torch、torchvision、xformers を手動でインストールしてください。
• wandb へのログ出力が有効の場合、コマンドライン全体が公開されます。そのため、コマンドラインに wandb の API キーや HuggingFace のトークンなどが含まれる場合、設定ファイル（.toml）への記載をお勧めします。問題提起していただいた bghira 氏に感謝します。
  • このような場合には学習開始時に警告が表示されます。
  • また絶対パスの指定がある場合、そのパスが公開される可能性がありますので、相対パスを指定するか設定ファイルに記載することをお勧めします。このような場合は INFO ログが表示されます。
  • 詳細は #1123 および PR #1240 をご覧ください。
• Colab での動作時、ログ出力で停止してしまうようです。学習スクリプトに --console_log_simple オプションを指定し、rich のロギングを無効してお試しください。
• その他、マスクロス追加、DeepSpeed 対応、データセット設定の改善、画像タグ付けの改善などがあります。詳細は以下をご覧ください。

• train_network.py および sdxl_train_network.py で、学習したモデルのメタデータに一部のデータセット設定が記録されるよう修正しました（caption_prefix、caption_suffix、keep_tokens_separator、secondary_separator、enable_wildcard）。
• train_network.py および sdxl_train_network.py で、state に U-Net および Text Encoder が含まれる不具合を修正しました。state の保存、読み込みが高速化され、ファイルサイズも小さくなり、また読み込み時のメモリ使用量も削減されます。
• DeepSpeed がサポートされました。PR #1101 、#1139 BootsofLagrangian 氏に感謝します。詳細は PR #1101 をご覧ください。
• 各学習スクリプトでマスクロスをサポートしました。PR #1207 詳細は Masked loss をご覧ください。
• 各学習スクリプトに、noise offset、ip noise gammaを、それぞれ 0~指定した値の範囲で変動させるオプション --noise_offset_random_strength および --ip_noise_gamma_random_strength が追加されました。 PR #1177 KohakuBlueleaf 氏に感謝します。
• 各学習スクリプトに、学習終了時に state を保存する --save_state_on_train_end オプションが追加されました。 PR #1168 gesen2egee 氏に感謝します。
• 各学習スクリプトで --sample_every_n_epochs および --sample_every_n_steps オプションに 0 以下の数値を指定した時、警告を表示するとともにそれらを無視するよう変更しました。問題提起していただいた S-Del 氏に感謝します。

• データセット設定の .toml ファイルが UTF-8 encoding で読み込まれるようになりました。PR #1167 Horizon1704 氏に感謝します。
• データセット設定で、正則化画像のサブセットを複数指定した時、最後のサブセットの各種設定がすべてのサブセットの画像に適用される不具合が修正されました。それぞれのサブセットの設定が、それぞれの画像に正しく適用されます。PR #1205 feffy380 氏に感謝します。
• データセットのサブセット設定にいくつかの機能を追加しました。
  • シャッフルの対象とならないタグ分割識別子の指定 secondary_separator を追加しました。secondary_separator=";;;" のように指定します。secondary_separator で区切ることで、その部分はシャッフル、drop 時にまとめて扱われます。
  • enable_wildcard を追加しました。true にするとワイルドカード記法 {aaa|bbb|ccc} が使えます。また複数行キャプションも有効になります。
  • keep_tokens_separator をキャプション内に 2 つ使えるようにしました。たとえば keep_tokens_separator="|||" と指定したとき、1girl, hatsune miku, vocaloid ||| stage, mic ||| best quality, rating: general とキャプションを指定すると、二番目の ||| で分割された部分はシャッフル、drop されず末尾に残ります。
  • 既存の機能 caption_prefix と caption_suffix とあわせて使えます。caption_prefix と caption_suffix は一番最初に処理され、その後、ワイルドカード、keep_tokens_separator、シャッフルおよび drop、secondary_separator の順に処理されます。
  • 詳細は データセット設定 をご覧ください。
• DreamBooth 方式の DataSet で画像情報（サイズ、キャプション）をキャッシュする機能が追加されました。PR #1178、#1206 KohakuBlueleaf 氏に感謝します。詳細は データセット設定 をご覧ください。
• データセット設定の英語版ドキュメント が追加されました。PR #1175 darkstorm2150 氏に感謝します。

• tag_image_by_wd14_tagger.py で v3 のリポジトリがサポートされました（--onnx 指定時のみ有効）。 PR #1192 sdbds 氏に感謝します。
  • Onnx のバージョンアップが必要になるかもしれません。デフォルトでは Onnx はインストールされていませんので、pip install onnx==1.15.0 onnxruntime-gpu==1.17.1 等でインストール、アップデートしてください。requirements.txt のコメントもあわせてご確認ください。
• tag_image_by_wd14_tagger.py で、モデルを--repo_id のサブディレクトリに保存するようにしました。これにより複数のモデルファイルがキャッシュされます。--model_dir 直下の不要なファイルは削除願います。
• tag_image_by_wd14_tagger.py にいくつかのオプションを追加しました。
  • 一部は PR #1216 で追加されました。Disty0 氏に感謝します。
  • レーティングタグを出力する --use_rating_tags および --use_rating_tags_as_last_tag
  • キャラクタタグを最初に出力する --character_tags_first
  • キャラクタタグとシリーズを展開する --character_tag_expand
  • 常に最初に出力するタグを指定する --always_first_tags
  • タグを置換する --tag_replacement
  • 詳細は タグ付けに関するドキュメント をご覧ください。
• make_captions.py で --beam_search を指定し --num_beams に2以上の値を指定した時のエラーを修正しました。

各学習スクリプトでマスクロスをサポートしました。マスクロスを有効にするには --masked_loss オプションを指定してください。

機能は完全にテストされていないため、不具合があるかもしれません。その場合は Issue を立てていただけると助かります。

マスクの指定には ControlNet データセットを使用します。マスク画像は RGB 画像である必要があります。R チャンネルのピクセル値 255 がロス計算対象、0 がロス計算対象外になります。0-255 の値は、0-1 の範囲に変換されます（つまりピクセル値 128 の部分はロスの重みが半分になります）。データセットの詳細は LLLite ドキュメント をご覧ください。

Please read Releases for recent updates. 最近の更新情報は Release をご覧ください。

The LoRA supported by train_network.py has been named to avoid confusion. The documentation has been updated. The following are the names of LoRA types in this repository.

1. LoRA-LierLa : (LoRA for Li n e a r La yers)

   LoRA for Linear layers and Conv2d layers with 1x1 kernel

2. LoRA-C3Lier : (LoRA for C olutional layers with 3 x3 Kernel and Li n e a r layers)

   In addition to 1., LoRA for Conv2d layers with 3x3 kernel

LoRA-LierLa is the default LoRA type for train_network.py (without conv_dim network arg). LoRA-LierLa can be used with our extension for AUTOMATIC1111's Web UI, or with the built-in LoRA feature of the Web UI.

To use LoRA-C3Lier with Web UI, please use our extension.

train_network.py がサポートするLoRAについて、混乱を避けるため名前を付けました。ドキュメントは更新済みです。以下は当リポジトリ内の独自の名称です。

1. LoRA-LierLa : (LoRA for Li n e a r La yers、リエラと読みます)

   Linear 層およびカーネルサイズ 1x1 の Conv2d 層に適用されるLoRA

2. LoRA-C3Lier : (LoRA for C olutional layers with 3 x3 Kernel and Li n e a r layers、セリアと読みます)

   1.に加え、カーネルサイズ 3x3 の Conv2d 層に適用されるLoRA

LoRA-LierLa はWeb UI向け拡張、またはAUTOMATIC1111氏のWeb UIのLoRA機能で使用することができます。

LoRA-C3Lierを使いWeb UIで生成するには拡張を使用してください。

A prompt file might look like this, for example

# prompt 1
masterpiece, best quality, (1girl), in white shirts, upper body, looking at viewer, simple background --n low quality, worst quality, bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 768 --h 768 --d 1 --l 7.5 --s 28

# prompt 2
masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking back --n (low quality, worst quality), bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 576 --h 832 --d 2 --l 5.5 --s 40

Lines beginning with # are comments. You can specify options for the generated image with options like --n after the prompt. The following can be used.

• --n Negative prompt up to the next option.
• --w Specifies the width of the generated image.
• --h Specifies the height of the generated image.
• --d Specifies the seed of the generated image.
• --l Specifies the CFG scale of the generated image.
• --s Specifies the number of steps in the generation.

The prompt weighting such as ( ) and [ ] are working.

プロンプトファイルは例えば以下のようになります。

# prompt 1
masterpiece, best quality, (1girl), in white shirts, upper body, looking at viewer, simple background --n low quality, worst quality, bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 768 --h 768 --d 1 --l 7.5 --s 28

# prompt 2
masterpiece, best quality, 1boy, in business suit, standing at street, looking back --n (low quality, worst quality), bad anatomy,bad composition, poor, low effort --w 576 --h 832 --d 2 --l 5.5 --s 40

# で始まる行はコメントになります。--n のように「ハイフン二個＋英小文字」の形でオプションを指定できます。以下が使用可能できます。

• --n Negative prompt up to the next option.
• --w Specifies the width of the generated image.
• --h Specifies the height of the generated image.
• --d Specifies the seed of the generated image.
• --l Specifies the CFG scale of the generated image.
• --s Specifies the number of steps in the generation.

( ) や [ ] などの重みづけも動作します。