로라 태깅 작업(트레이닝 선작업)

Tagger : 인공지능이 이미지를 해석해 텍스트 프롬프트를 생성하는 확장 기능

https://github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger

GitHub - toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger: Labeling extension for Automatic1111's Web UI

해당 Git URL 복사해 확장기능에 추가할 수 있다 

재부팅하면 Tagger 탭이 활성화 되어 있음

이미지를 불러와 Interrogate 눌러주면, 우측의 차트로 자동으로 분석해준다

 

위 그림들 처럼 여러장을 태깅할 떄는 Batch from directory 에서 해당 폴더 경로를 넣어주고, 진행하면 된다

그러면 다음과 같이 이미지와 파일명이 같은 txt 파일이 생성되는데,

해당 Posion 성질의 텍스쳐를 예시로 들자면

no humans, black background, simple background, slime (substance), solo, green theme 이라는 프롬프트를 생성해냈다.

여기서 불필요한 부분은 없어보이고 poison 과 sticky 정도를 추가해주었다

(이미지에 따라 전혀 상관없는 pokemon 과 같은 프롬프트가 들어가 있기도 하는데, 이럴때는 지워주자)

기존 이미지와 생성된 txt 파일들은 dataset 이라는 폴더를 만들어 따로 관리해주고, 같은 위치에 학습에 관련된 train 폴더를 만들어준다

이후 로라 탭의 Tools 에 들어가 파라미터 값을 수정해주고, Prepare training data 를 눌러준다

 

instance prompt : 태깅이 끝났기 때문에 의미없음, asd 입력

class prompt : 동일, 보통 texture 입력

Training images: 로컬 이미지 경로 

Repeats : 몇번 학습 반복시킬지 결정 

Destination training directory : 결과를 저장 할 경로

Prepare training data을 마치면 다음과 같이 세개의 폴더가 생성된다

이 생성된 폴더를 활용해 로라 학습을 진행하게 된다