Kohya_LoRA_param_GUI
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts のLoRA学習用のパラメータをGUI上で設定してコマンドラインに渡すWindows専用のGUIです。
gradioを使用するものと比べ以下のメリットがあります。
- python、gradioを使用しないためファイルサイズが小さく起動が早い
- Webアプリではなく従来のデスクトップアプリのため軽量
- 比較的コンパクトなUI
他の機能
- 学習パラメータのプリセットをXMLで保存/読込
- tensorboardの起動
- GUI終了時の設定を記憶、次回起動時に復元
- 複数LoRAの一括学習
- Dimのリサイズ
- sd-scriptsのインストール・更新
注意事項
簡易インストーラか手動でsd-scriptsのREADMEの方法でセットアップしている環境を前提としています。bmaltais氏のkohya_ssで作成した環境は非対応とします。
NVIDIA製グラフィックボードを搭載したパソコンでの動作を想定しています。
高DPIモニターではGUIの表示がぼやけます。ご了承ください。(スケーリングの挙動がおかしいので高dpi対応はやめた)
このソフトウェアは「現状のまま」提供され、一切の保証はありません。また、このソフトウェアを使用したことによる損害などについて開発者は一切の責任を負いません。自己責任でご利用ください。
このGUIはコマンドを生成し、sd-scriptsに渡しているだけであり直接の関係はありません。sd-scripts開発者にGUIについて問い合わせる行為はご遠慮ください。
「スマート アプリ コントロールが安全でない可能性のあるアプリをブロックしました」の対処
これは個人製作のアプリなどあまり認知されていないものをブロックするWindowsの機能です。
次のページを見て「スマート アプリ コントロール」をオフにしてください。
http://faq3.dospara.co.jp/faq/show/15260?category_id=1&site_domain=default
インストール方法
2つあります。好きなほうをご利用ください。
A.GUIの簡易インストーラーを使用する
v1.6以降でご利用いただけます。
0.あらかじめgitとPython 3.11をインストールしておく。これらはsd-scriptsが必要とするものです。
- この時点で理解できない・AUTOMATIC1111のインストールが難しい人は学習も難しいと思われます。
- CUDA Toolkitのインストールは不要です。PyTorchにCUDAランタイムが同梱されています。
1.releasesからkohya_lora_param_gui-x.x.x.zipをDLする
2.zipを解凍し、中にあるexeファイルをダブルクリックしてGUIを起動する。
このとき英語で.NET Runtimeのインストーラーをダウンロードするか聞かれたらはいを押してダウンロードしてインストールしてください。
3.GUIの上部にある「簡易インストーラー」をクリックして表示されるウィンドウに書いてある説明を読んでから、インストールボタンを押す。
B.手動インストール
簡易インストールがうまくいかないか違うバージョンのtorchを入れたい場合はこちら
1.sd-scriptsのREADMEの方法sd-scriptsの導入をする。※pip install xformersは不要
2.releasesからkohya_lora_gui-x.x.x.zipをDLする
3.zipを解凍してできたフォルダをsd-scriptsと同じ階層のフォルダに移動させる(sd-scriptsの中ではない!)
注意:ディレクトリの階層は次のようにします。また、sd-scriptsとGUIの親フォルダの名称にスペースや日本語などを使用しますと、不具合を引き起こすことがありますのでご注意ください。
※LECO、SD3、FLUX.1の学習機能は廃止しました。
起動方法
Kohya_lora_trainer.exeをダブルクリックする。ショートカット作ると便利かも?
動作環境
- Windows 10/11 21H2(x86-64)以降
なお、Armアーキテクチャ(Snapdragonなど)のCPUは非対応です。
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Python 3.11または3.12
それ以外のPythonではsd-scriptsが動作しない可能性があります。
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Git
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Turing以降のNVIDIA製GPU
Torch 2.8.0以降では、Volta以前のNVIDIA製GPUは非対応になります。さらに、2025年10月以降はNVIDIAによるドライバ更新は脆弱性修正のみとなります。
Intel ArcやAMD Radeon環境では手動でPyTorchをインストールしてください。xformersはPyTorch内蔵のsdpaに対する優位性がないためインストールは不要です。
- 最新のGPUドライバ
簡易インストーラーおよびvenv再生成ではCUDA 13.0用のPyTorchをインストールします。あらかじめバージョン580以降のドライバをインストールしてください。