* refactor(phase0): 不要ファイルの削除と補助スクリプトの整理 - 非推奨スクリプトを削除: train_controlnet.py, sdxl_train_control_net_lllite_old.py, networks/merge_lora_old.py, train_textual_inversion_XTI.py - 不要ディレクトリを削除: bitsandbytes_windows/, wuerstchen/ - XTI_hijack.py を gen_img_diffusers.py にインライン化して削除 - pytest 用 5–6 行スタブテストを削除(test_train.py 等 10 件) - 開発補助スクリプトを tools/dev/ へ移動: manual_test_anima_*.py, visualize_masks.py インペインティングテストランナー (run_*_inpainting_test.*) と密結合する _verify_inpainting_checkpoint.py / generate_inpainting_test_data.py / download_training_data.py は tests/ に維持。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase1a): library.subset を train_util.py から分離 BaseSubset / DreamBoothSubset / FineTuningSubset / ControlNetSubset の 4 クラスを 新規モジュール library/subset.py に移動。train_util.py 側は後方互換のため re-export shim を残す。 - library/subset.py: 新規(typing 以外の依存なし) - library/train_util.py: クラス定義 270 行を削除し re-export に置換 - library/config_util.py: subset クラスの import 元を library.subset に切替 動作仕様の変更なし。train_util.py 経由の既存 import は引き続き動作する。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase1b): library.caching を train_util.py から分離 VAE latent / text encoder output のキャッシュ関連 8 関数を新規モジュール library/caching.py に移動。train_util.py 側は後方互換のため re-export。 PR-1(dataset 系)の 2 つ目の PR。BaseDataset がこれらの caching 関数を 内部で呼び出すため、後続の dataset.py 抽出(PR-1c)に先立って caching を 独立させ、循環依存を回避する。 - library/caching.py: 新規 8 関数 - is_disk_cached_latents_is_expected - trim_and_resize_if_required - load_images_and_masks_for_caching - cache_batch_latents - cache_batch_text_encoder_outputs - cache_batch_text_encoder_outputs_sd3 - save_text_encoder_outputs_to_disk - load_text_encoder_outputs_from_disk - library/train_util.py: 上記 8 関数の定義を削除し re-export に置換 - library/strategy_base.py: caching.load_images_and_masks_for_caching を直接 import - finetune/prepare_buckets_latents.py: caching.* を直接 import train_util.py には BucketManager / load_image / HIGH_VRAM / get_hidden_states_sdxl が残るため、caching は循環回避のため関数内で `_tu()` 経由で参照する (PR-1c で dataset.py へ移動した後に整理予定)。 動作仕様の変更なし。両方向の import 順序で動作確認済み。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase1c): library.dataset を train_util.py から分離 データセット骨格となる以下の要素を新規モジュール library/dataset.py に移動。 train_util.py 側は後方互換のため re-export shim を残す。 PR-1(dataset 系)の 3 つ目の PR。約 1,800 行の最大級の抽出。 ## 移動した要素(library/dataset.py、約 1,960 行) 定数: - IMAGE_EXTENSIONS(pillow_avif / jxl の条件付き拡張含む) - IMAGE_TRANSFORMS - TEXT_ENCODER_OUTPUTS_CACHE_SUFFIX / _SD3 クラス: - ImageInfo(画像メタデータ) - BucketManager(アスペクト比 bucket) - BucketBatchIndex(NamedTuple) - AugHelper(color augmentation) - BaseDataset(DreamBooth/FineTuning/ControlNet 共通の抽象データセット、約 1,260 行) - DatasetGroup(torch.utils.data.ConcatDataset サブクラス) - MinimalDataset(ユーザー定義データセット用) 関数: - split_train_val - debug_dataset - glob_images / glob_images_pathlib - load_arbitrary_dataset - load_image ## 後方互換 DreamBoothDataset / FineTuningDataset / ControlNetDataset の 3 つは引き続き train_util.py に残る(PR-1d で移動予定)。BaseDataset を継承する関係で、 train_util 内のサブクラスは re-export 経由で BaseDataset を参照する。 ## 循環依存の整理 caching.py を更新: - _ds() ヘルパーを追加し、library.dataset の BucketManager / load_image / IMAGE_TRANSFORMS を遅延参照 - _tu() は HIGH_VRAM / get_hidden_states_sdxl 用に維持 - caching.py 内の重複 IMAGE_TRANSFORMS 定義を削除(library.dataset を単一の ソースに) ## 内部参照の切替 - tests/test_validation.py: from library.dataset import split_train_val - finetune/prepare_buckets_latents.py: dataset.BucketManager / dataset.ImageInfo を直接使用 学習スクリプト(train_*.py、fine_tune.py 等)の train_util.X 属性アクセスは shim 経由で動作するため、後続 PR で順次切替予定。 ## 動作確認 - ✅ library.dataset / caching / train_util / config_util / strategy_base 単独 import - ✅ 両方向の import 順序 - ✅ 全主要学習スクリプト(fine_tune, train_db, train_network, sdxl/sd3/flux/lumina/anima 系)の py_compile Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * fix(phase1c): dataset.py の glob エイリアス除去 import glob as _glob としていたため、glob_images / glob_images_pathlib 内の glob.glob(...) / glob.escape(...) 呼び出しが NameError になっていた。 元コードと同じ import glob に戻す。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * fix(phase1c): dataset.py に欠落していた import を追加 抽出時に top-level import が漏れていたため、BaseDataset のメソッドが 実行時 NameError になっていた: - tqdm: from tqdm import tqdm - re: import re - Future / ThreadPoolExecutor: from concurrent.futures import ... また、HIGH_VRAM の参照を _tu().HIGH_VRAM に修正(HIGH_VRAM は train_util に mutable global として残存しており、本モジュールには無いため)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase1d): DreamBooth/FineTuning/ControlNet データセットを分離 PR-1(dataset 系)の最終 PR。BaseDataset を継承する 3 つの具象データセット クラスを、それぞれ独立したモジュールに移動。 ## 新規モジュール - library/dreambooth_dataset.py: DreamBoothDataset(約 379 行) - library/finetuning_dataset.py: FineTuningDataset(約 280 行) - library/controlnet_dataset.py: ControlNetDataset(約 279 行) ## 後方互換 train_util.py 側は約 760 行を削除し、3 クラスを re-export shim で維持: from library.dreambooth_dataset import DreamBoothDataset from library.finetuning_dataset import FineTuningDataset from library.controlnet_dataset import ControlNetDataset ## モジュール間依存 ControlNetDataset は内部で DreamBoothDataset / DreamBoothSubset を委譲先として 利用するため、library.controlnet_dataset → library.dreambooth_dataset の 依存がある。 ## PR-1 シリーズ完了 これで train_util.py からのデータセット系分割(PR-1a〜1d)が完了。 - library/subset.py(PR-1a, #2333) - library/caching.py(PR-1b, #2334) - library/dataset.py(PR-1c, #2335) - library/dreambooth_dataset.py / finetuning_dataset.py / controlnet_dataset.py (本 PR) train_util.py は 6,888 行 → 3,774 行に縮小(約 45% 削減)。 ## 動作確認 - ✅ 3 つの新規モジュール単独 import - ✅ 全 PR-1 系列の identity(library.* と train_util re-export が同じクラス) - ✅ 継承関係(DreamBoothDataset / FineTuningDataset / ControlNetDataset が BaseDataset のサブクラス) - ✅ 全主要学習スクリプト(fine_tune, train_db, train_network, sdxl/sd3/flux/ lumina/anima 系および各 control_net 系)の py_compile Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase2): 引数定義と設定ヘルパーを library/args.py に分離 train_util.py の add_*_arguments, verify_*, get_sanitized_config_or_none, read_config_from_file, resume_from_local_or_hf_if_specified の計 12 関数を library/args.py に移動。train_util.py は re-export shim として維持。 enable_high_vram は accelerator 系(PR-3 で accelerator_setup.py 行き)の ため train_util.py に残し、verify_training_args からは関数内 import で参照。 train_util.py: 3,774 → 2,600 行 (1,174 行削減) library/args.py: 1,221 行(新規) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase3a): hidden states 関連を library/hidden_states.py に分離 train_util.py の get_hidden_states / pool_workaround / get_hidden_states_sdxl を library/hidden_states.py に移動。train_util.py は re-export shim として維持。 caching.py は循環依存が無いため _tu() 経由ではなく直接 import に変更。 train_util.py: 2,600 → 2,449 行 library/hidden_states.py: 173 行(新規) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase3b): model I/O・hash・metadata 系を library/model_io.py に分離 train_util.py から以下を library/model_io.py に移動: - ハッシュ系: model_hash / calculate_sha256 / addnet_hash_legacy / addnet_hash_safetensors / precalculate_safetensors_hashes / get_git_revision_hash - attention 切替: replace_unet_modules - safetensors metadata: load_metadata_from_safetensors - ss_* metadata: SS_METADATA_KEY_* 定数 + SS_METADATA_MINIMUM_KEYS + build_minimum_network_metadata - SAI ModelSpec: get_sai_model_spec / get_sai_model_spec_dataclass - model loader: _load_target_model / load_target_model 計 13 関数 + 7 定数。train_util.py は re-export shim として維持。 networks/lora_interrogator.py が train_util._load_target_model を参照しているため shim にも _load_target_model を含める。 train_util.py: 2,449 → 2,103 行 library/model_io.py: 421 行(新規) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase3c): accelerator setup を library/accelerator_setup.py に分離 train_util.py から以下を library/accelerator_setup.py に移動: - HIGH_VRAM (mutable module-level flag) - enable_high_vram - prepare_dataset_args - prepare_accelerator - prepare_dtype - patch_accelerator_for_fp16_training train_util.py は関数の re-export shim を維持しつつ、HIGH_VRAM 属性アクセスは module-level __getattr__ で accelerator_setup.HIGH_VRAM へ動的転送する。 これにより train_util.HIGH_VRAM 形式の参照(外部スクリプト互換性)でも 最新値が読み取れる。 リポジトリ内コードは shim に依存しない方針に従い、HIGH_VRAM の参照を 新パス直接参照に切替: - library/args.py: enable_high_vram の参照 - library/caching.py: _tu().HIGH_VRAM → accelerator_setup.HIGH_VRAM (HIGH_VRAM のためだけに残っていた _tu() ヘルパーは削除) - library/dataset.py: 同上 (_tu() ヘルパー削除) - library/strategy_{sd,flux,sd3,lumina,anima,hunyuan_image}.py 6 ファイル: train_util.HIGH_VRAM → accelerator_setup.HIGH_VRAM train_util.py: 2,103 → 1,969 行 library/accelerator_setup.py: 186 行(新規) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase3d): optimizer / scheduler を library/optimizer.py に分離 train_util.py から以下を library/optimizer.py に移動: - get_optimizer (AdamW / 8bit / Lion / DAdaptation / Prodigy / Adafactor / schedule-free / 任意の module.Class 形式に対応する統合ディスパッチャ) - get_optimizer_train_eval_fn / is_schedulefree_optimizer / get_dummy_scheduler - get_scheduler_fix (LR scheduler ファクトリ) - append_lr_to_logs / append_lr_to_logs_with_names get_my_scheduler は noise scheduler でサンプリング系のため対象外(PR-4 で sampling.py 行きの予定)。 train_util.py は re-export shim を維持。tests/test_optimizer.py は明示 import していたため、shim 非依存方針に従い from library.optimizer import に切替。 train_util.py: 1,969 → 1,379 行 library/optimizer.py: 637 行(新規) 累計 6,888 → 1,379 行(80% 削減、PR-3 完了) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4a): logging / tracker helpers を library/logging_util.py に分離 train_util.py から init_trackers と LossRecorder を library/logging_util.py へ切り出し、旧位置は re-export shim に置換。 呼び出し側はすべて train_util.init_trackers / train_util.LossRecorder の属性アクセスで利用しているため shim 経由で動作し、修正不要。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4a): 当リポジトリ内の参照を library.logging_util へ切替 train_util.init_trackers / train_util.LossRecorder を logging_util.* で 直接参照する形に変更。15 ファイルで logging_util の import 追加と 属性アクセスの置換を実施。 train_util.py 経由の re-export shim は fork 互換のため引き続き維持。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4b): loss / noise scheduling helpers を library/loss.py に分離 train_util.py から以下を library/loss.py に移動: - get_timesteps (バッチ単位の diffusion timestep サンプリング) - get_noise_noisy_latents_and_timesteps (noise offset / multires noise / IP noise 適用後のノイズ付き latents 生成) - get_huber_threshold_if_needed (Huber/Smooth-L1 用の per-timestep threshold スケジュール: exponential / snr / constant) - conditional_loss (l2 / l1 / huber / smooth_l1 のディスパッチャ) train_util.py は re-export shim を維持。当リポジトリ内 14 ファイルの呼び出し を loss_util.* (alias) に切替。loss というローカル変数名と衝突するため import library.loss as loss_util の形で導入。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4c): checkpoint 保存系を library/checkpoint_io.py に分離 train_util.py から以下を library/checkpoint_io.py に移動: - ファイル名テンプレート定数 (EPOCH_FILE_NAME / STEP_STATE_NAME 等 10 個) - default_if_none / get_epoch_ckpt_name / get_step_ckpt_name / get_last_ckpt_name (チェックポイント名ビルダ) - get_remove_epoch_no / get_remove_step_no (--save_last_n_epochs / --save_last_n_steps の rotate 計算) - save_sd_model_on_epoch_end_or_stepwise(_common) / save_sd_model_on_train_end(_common) (SD 1.x/2.x checkpoint 保存 + HF Hub upload + rotate) - save_and_remove_state_on_epoch_end / save_and_remove_state_stepwise / save_state_on_train_end (accelerator state 保存 + rotate) train_util.py は re-export shim を維持。当リポジトリ内 14 トップレベル スクリプトと library/{anima,flux,leco,lumina,sd3,sdxl}_train_util.py 6 ファイル の参照を checkpoint_io.* (alias) に切替。 train_util.py: 1,275 → 975 行 (250 行削減)。 library/checkpoint_io.py: 348 行 (新規)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4d): sample 画像生成系を library/sampling.py に分離 train_util.py から以下を library/sampling.py に移動 (498 行): - noise scheduler 定数 (SCHEDULER_LINEAR_START / _END / _TIMESTEPS / SCHEDLER_SCHEDULE) - get_my_scheduler (--sample_sampler 名 → diffusers Scheduler ファクトリ) - line_to_prompt_dict / load_prompts (.txt / .toml / .json プロンプト解析) - sample_images / sample_images_common / sample_image_inference (multi-GPU 分配・RNG 退避・inpainting 入力・W&B 画像 upload) train_util.py は re-export shim を維持。当リポジトリ内 16 トップレベル + 5 library/*_train_util.py = 21 ファイルの参照を sampling.* (alias) に切替。 循環依存対策: sampling.py → sdxl_lpw_stable_diffusion → sdxl_train_util → train_util → sampling のループになるため、SdxlStableDiffusionLongPromptWeightingPipeline は sample_image_inference 内で遅延 import (isinstance チェックでのみ使用)。 train_util.py: 975 → 555 行 (420 行削減)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): train_util.py の残置 import / コメント遺物を整理 - 旧本体時代の unused top-level imports 80件を削除 - F811 重複定義 2件を解消 (logging / UNet2DConditionModel) - replace_unet_modules / replace_vae_modules / load_latents_from_disk などのコメントアウト遺物を削除 - 各 shim block の noqa を F401, E402 へ更新 - clean_memory_on_device は strategy_lumina.py からの train_util.X 参照が残るため shim として維持 train_util.py 555 → 295 行 (47% 削減)、ruff check clean、pytest 150 passed Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): train_util.py の小ヘルパーと前処理クラスを再配置 - EPSILON / exists / default は参照ゼロのため完全削除(shim も置かない) - ImageLoadingDataset を finetune/image_loading_dataset.py 新設に移動 - 参照元 (finetune/prepare_buckets_latents.py / make_captions_by_git.py) の 2 箇所を新パス参照に書き換え - train_util shim は置かない(参照元が finetune/ 内に閉じているため) - collator_class を library/dataset.py に移動し train_util から re-export - 学習スクリプト 15 ファイルの train_util.collator_class 参照は shim 経由でそのまま動作するため書き換え不要 train_util.py 295 → 222 行、pytest 150 passed Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): 旧 cache_latents / cache_text_encoder_outputs 系メソッドを削除 学習スクリプト・tools/cache_*.py はすべて new_cache_latents / new_cache_text_encoder_outputs に切り替わっており、以下の旧 API はどこからも呼ばれていない。 - BaseDataset.cache_latents - BaseDataset.cache_text_encoder_outputs / _sd3 / _common - DatasetGroup.cache_latents / cache_text_encoder_outputs / _sd3 - ControlNetDataset.cache_latents 合計 224 行を削除。pytest 全 150 件パス + 実機スモークテスト確認済。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): caching.py の連鎖デッド関数と未使用 import を整理 PR #2348 で BaseDataset.cache_text_encoder_outputs_common 等が削除された結果、 それらからのみ呼ばれていた caching.py 内の以下が完全にデッドになったため削除。 - cache_batch_text_encoder_outputs - cache_batch_text_encoder_outputs_sd3 - save_text_encoder_outputs_to_disk - load_text_encoder_outputs_from_disk これに伴う未使用 import の整理: - library/caching.py: sd3_utils / get_hidden_states_sdxl の import 削除 - library/dataset.py: cache_batch_* / is_disk_cached_latents_is_expected の import 削除、 古いコメント遺物 1 行削除 - library/{controlnet,dreambooth,finetuning}_dataset.py: caching からの旧 import ブロック 全削除、TEXT_ENCODER_OUTPUTS_CACHE_SUFFIX* も未使用のため削除 - library/train_util.py: 削除済み関数の re-export 5 行削除(fork 側も new_* に 移行する必要があるため shim 維持の意義なし) 合計 -121 / +4 行。pytest 全 150 件パス。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): caching_mode 系のデッドコードを削除 strategy パターン導入以降、DatasetGroup.set_caching_mode は外部から呼ばれて おらず、self.caching_mode は永遠に None。連鎖して以下が完全にデッドコード化 していたため削除。 - BaseDataset.set_caching_mode / DatasetGroup.set_caching_mode - self.caching_mode 属性 (init=None) - BaseDataset.__getitem__ 内の caching_mode 分岐 - BaseDataset.get_item_for_caching - BaseDataset.get_input_ids - self.tokenizers / self.tokenizer_max_length 属性が BaseDataset で 一度も代入されておらず、呼ばれた時点で AttributeError になる構造で、 実行されていないことの裏付けにもなっていた 加えて、上記参照を含むコメントアウト遺物を削除し、MinimalDataset の docstring 内例の self.get_input_ids 参照を strategy ベース (self.tokenize_strategy.tokenize) に更新。 合計 -154/+1 行。pytest 全 150 件パス。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(cleanup): SdxlNetworkTrainer.get_text_cond のデッドコードを削除 `SdxlNetworkTrainer.get_text_cond` はリポジトリ内のどこからも呼ばれていない デッドコードとなっていた(SDXL の text encoder 出力取得は `strategy_sdxl.SdxlTextEncodingStrategy` 経由に完全移行済)。これを削除する。 連鎖的にデッド化する `library.hidden_states.get_hidden_states_sdxl` は、 fork 側で `train_util.get_hidden_states_sdxl` を直接参照している可能性に 配慮し、関数本体・shim ともに残す。代わりに「もはや当リポジトリからは 呼ばれておらず、将来削除候補である」旨をモジュール docstring と関数直前の コメントに明記した。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase2-1): NetworkTrainer.train() からメタデータ構築を _build_metadata() に分離 - 約 230 行のメタデータ構築ブロック(基本設定 / データセット / モデルハッシュ / minimum_metadata 抽出)を専用メソッドに切り出し - train() 内のインライン処理を 17 行のメソッド呼び出しに置換 - サブクラスの update_metadata フックは現状の (metadata, args) シグネチャを維持 - 動作仕様は変更なし。dump 比較で session_id / training_started_at 以外の差分がないことを確認 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * fix: split_train_val をインポート * refactor(phase2-2): step版/epoch版 validation の重複を _run_validation_loop() に統合 - 重複していた validation ブロック (step 版 67 行 + epoch 版 70 行) を共通メソッドに集約 - mode: Literal["step", "epoch"] 引数で tqdm desc / progress postfix / log キー名 / log 送信関数 (step_logging vs epoch_logging) を切替 - on_step_start と args.min/max_timestep 代入の順序を step 版に統一 (元の epoch 版は順序が逆だったが、ベース/全サブクラスの on_step_start は args.min_timestep を参照しないため実質的影響なし) - epoch 版にあった avr_loss 中間変数は削除し loss_recorder.moving_average を直接利用 (step 版の書き方に揃える) - 呼出側 (train() 内) は setup (optimizer_eval_fn / network.eval / switch_rng_state) と teardown (restore_rng_state / args 復元 / optimizer_train_fn / network.train / progress_bar.unpause) を保持 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase2-3): save_model/remove_model クロージャを method 化 train_network.py の train() 内にあった save_model / remove_model クロージャを _save_model / _remove_model メソッドに昇格。設計方針(案 C): - 不変な state: self._metadata / self._minimum_metadata に格上げ - 呼び出し局所の値: args / accelerator / save_dtype / ckpt_name 等を kw-only 引数 で受け取る(_run_validation_loop のシグネチャ流儀を踏襲) これに伴い _build_metadata() は返り値を廃止し self._metadata / self._minimum_metadata を直接設定する形に変更。train() 内に残存していた metadata["ss_epoch"] / metadata["ss_training_finished_at"] のローカル参照も self._metadata[...] に置換。 検証: py_compile OK / AST 未解決名チェック clean / 全サブクラス (sdxl/flux/sd3/lumina/anima/hunyuan_image) import OK / pytest 150 passed。 動作ロジックは同型変換のため不変。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <[email protected]> * refactor(phase4e): train_util shim 経由の内部参照を直 import に切替 リポジトリ内の train_util.* 属性アクセス約 500 箇所 (69 ファイル) を canonical モジュール (dataset / caching / args / optimizer / model_io / checkpoint_io / accelerator_setup / hidden_states / loss / sampling / logging_util / device_utils 等) への直 import に変換。 - モジュール修飾は `import library.X as X`、ローカル変数と衝突する モジュールは loss_util / optimizer_util / args_util / dataset_util を使用 - クラス・定数は from-import (例: from library.dataset import DatasetGroup) - config_util.py の相対 import (from .train_util import ...) も dataset / dreambooth_dataset / finetuning_dataset / controlnet_dataset へ分解 - strategy_anima / strategy_flux / strategy_hunyuan_image / strategy_sd3 に 欠落していた accelerator_setup の import を追加 (HIGH_VRAM 参照の既存バグ修正) - test_lumina_train_network.py の patch 対象を library.model_io へ更新 - leco_train_util.py の未使用 train_util import を削除 train_util.py の re-export shim は fork 互換のため引き続き維持。 内部からの参照は gen_img_diffusers.py の load_tokenizer (shim に存在しない 既存の壊れた参照) を除きゼロになった。 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * doc: 01-overview.md をリファクタ後のモジュール構成に更新 train_util.py 分割後の 15 モジュールの所在マップと import 規約 (直 import / エイリアス / shim の位置付け) を AI 向け context に追記。 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * fix: code-review 指摘のクラッシュ 3 件と import 重複を修正 - finetune/prepare_buckets_latents.py, make_captions_by_git.py: `from finetune.image_loading_dataset import ...` は finetune/ が パッケージでないため script 実行時に ModuleNotFoundError になる。 既存の make_captions.py と同じ sys.path.append + 同階層 import に変更 - prepare_buckets_latents.py: モジュールエイリアス dataset がローカル変数 `dataset = ImageLoadingDataset(...)` に遮蔽され UnboundLocalError に なっていた問題を修正 (二重 import を削除し dataset_util に統一) - prepare_buckets_latents.py: is_disk_cached_latents_is_expected に 欠けていた第 4 引数 alpha_mask=False を追加 (dev 由来の既存バグ、 --skip_existing 指定時に TypeError) - train_network.py: phase4e 変換で二重挿入された import ブロック (lines 42-49) と from-import 内の sai_model_spec 重複を削除 検証: 両スクリプトの --help 実行 OK、compileall OK、pytest 150 passed Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * fix: code-review 指摘 5-7 (doc 残存・stale docstring・未使用 import) を解消 - docs/train_README-ja.md / zh.md: 廃止済み XTI:P+ (train_textual_inversion_XTI.py) への言及を削除し、廃止の注記を追加 - library/dataset.py: docstring の「specializations は train_util にあり PR-1d で移動予定」という stale な記述を、移動済みの 3 モジュール (dreambooth/finetuning/controlnet_dataset) を指す記述に更新 - gen_img.py / sdxl_gen_img.py / hunyuan_image_train_network.py: 使用箇所ゼロの train_util import を削除 (実使用は sdxl_train_util のみ)。 リポジトリ全体をスイープし他に未使用 train_util import が無いことを確認 検証: import スモーク OK、pytest 150 passed Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * fix: code-review 指摘 8 (dataset 系 3 モジュールの未使用 import) を一掃 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * fix: code-review 指摘 9 (model_io の diffusers/model_util/original_unet を遅延 import 化) networks/ 配下の軽量 CLI が hashing/metadata ヘルパーのためだけに model_io を import する際の起動時間を約 2.7 秒短縮。 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * refactor: code-review 指摘 10 (caching<->dataset 双方向依存を utils への葉モジュール化で解消) - IMAGE_TRANSFORMS / load_image / get_crop_ltrb / trim_and_resize_if_required を library/utils.py へ移動 (dataset.py / caching.py からは再 export で互換維持、 BucketManager.get_crop_ltrb は委譲 staticmethod として存続) - caching.py の _ds() 遅延アクセサを撤去し utils 直 import に - strategy_base.py の関数内 `from library import caching` を top-level に昇格 - utils.py の未使用関数 swap_weight_devices / weighs_to_device を削除 (custom_offloading_utils.py に使用中の別実装があり、こちらは孤立した古いコピー) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <[email protected]> * docs: fine-tuning メタデータファイル仕様を新設し、既存 README から誘導 finetuning_dataset.py が読み込む契約 (caption/tags/image_size、json/jsonl 両形式、画像パス解決・キャッシュ関係) を docs/dataset_metadata.md に仕様化。 config_README-en/ja の metadata_file 説明からリンクし、train_README-ja/zh の 陳腐化した「メタデータファイルの作成」節を仕様への誘導に置き換え。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <[email protected]> --------- Co-authored-by: Claude Opus 4.7 <[email protected]>
27 KiB
--dataset_config で渡すことができる設定ファイルに関する説明です。
概要
設定ファイルを渡すことにより、ユーザが細かい設定を行えるようにします。
- 複数のデータセットが設定可能になります
- 例えば
resolutionをデータセットごとに設定して、それらを混合して学習できます。 - DreamBooth の手法と fine tuning の手法の両方に対応している学習方法では、DreamBooth 方式と fine tuning 方式のデータセットを混合することが可能です。
- 例えば
- サブセットごとに設定を変更することが可能になります
- データセットを画像ディレクトリ別またはメタデータ別に分割したものがサブセットです。いくつかのサブセットが集まってデータセットを構成します。
keep_tokensやflip_aug等のオプションはサブセットごとに設定可能です。一方、resolutionやbatch_sizeといったオプションはデータセットごとに設定可能で、同じデータセットに属するサブセットでは値が共通になります。詳しくは後述します。
設定ファイルの形式は JSON か TOML を利用できます。記述のしやすさを考えると TOML を利用するのがオススメです。以下、TOML の利用を前提に説明します。
TOML で記述した設定ファイルの例です。
[general]
shuffle_caption = true
caption_extension = '.txt'
keep_tokens = 1
# これは DreamBooth 方式のデータセット
[[datasets]]
resolution = 512
batch_size = 4
keep_tokens = 2
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
class_tokens = 'hoge girl'
# このサブセットは keep_tokens = 2 (所属する datasets の値が使われる)
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\fuga'
class_tokens = 'fuga boy'
keep_tokens = 3
[[datasets.subsets]]
is_reg = true
image_dir = 'C:\reg'
class_tokens = 'human'
keep_tokens = 1
# これは fine tuning 方式のデータセット
[[datasets]]
resolution = [768, 768]
batch_size = 2
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\piyo'
metadata_file = 'C:\piyo\piyo_md.json'
# このサブセットは keep_tokens = 1 (general の値が使われる)
この例では、3 つのディレクトリを DreamBooth 方式のデータセットとして 512x512 (batch size 4) で学習させ、1 つのディレクトリを fine tuning 方式のデータセットとして 768x768 (batch size 2) で学習させることになります。
データセット・サブセットに関する設定
データセット・サブセットに関する設定は、登録可能な箇所がいくつかに分かれています。
[general]- 全データセットまたは全サブセットに適用されるオプションを指定する箇所です。
- データセットごとの設定及びサブセットごとの設定に同名のオプションが存在していた場合には、データセット・サブセットごとの設定が優先されます。
[[datasets]]datasetsはデータセットに関する設定の登録箇所になります。各データセットに個別に適用されるオプションを指定する箇所です。- サブセットごとの設定が存在していた場合には、サブセットごとの設定が優先されます。
[[datasets.subsets]]datasets.subsetsはサブセットに関する設定の登録箇所になります。各サブセットに個別に適用されるオプションを指定する箇所です。
先程の例における、画像ディレクトリと登録箇所の対応に関するイメージ図です。
C:\
├─ hoge -> [[datasets.subsets]] No.1 ┐ ┐
├─ fuga -> [[datasets.subsets]] No.2 |-> [[datasets]] No.1 |-> [general]
├─ reg -> [[datasets.subsets]] No.3 ┘ |
└─ piyo -> [[datasets.subsets]] No.4 --> [[datasets]] No.2 ┘
画像ディレクトリがそれぞれ1つの [[datasets.subsets]] に対応しています。そして [[datasets.subsets]] が1つ以上組み合わさって1つの [[datasets]] を構成します。[general] には全ての [[datasets]], [[datasets.subsets]] が属します。
登録箇所ごとに指定可能なオプションは異なりますが、同名のオプションが指定された場合は下位の登録箇所にある値が優先されます。先程の例の keep_tokens オプションの扱われ方を確認してもらうと理解しやすいかと思います。
加えて、学習方法が対応している手法によっても指定可能なオプションが変化します。
- DreamBooth 方式専用のオプション
- fine tuning 方式専用のオプション
- caption dropout の手法が使える場合のオプション
DreamBooth の手法と fine tuning の手法の両方とも利用可能な学習方法では、両者を併用することができます。 併用する際の注意点として、DreamBooth 方式なのか fine tuning 方式なのかはデータセット単位で判別を行っているため、同じデータセット中に DreamBooth 方式のサブセットと fine tuning 方式のサブセットを混在させることはできません。 つまり、これらを併用したい場合には異なる方式のサブセットが異なるデータセットに所属するように設定する必要があります。
プログラムの挙動としては、後述する metadata_file オプションが存在していたら fine tuning 方式のサブセットだと判断します。
そのため、同一のデータセットに所属するサブセットについて言うと、「全てが metadata_file オプションを持つ」か「全てが metadata_file オプションを持たない」かのどちらかになっていれば問題ありません。
以下、利用可能なオプションを説明します。コマンドライン引数と名称が同一のオプションについては、基本的に説明を割愛します。他の README を参照してください。
全学習方法で共通のオプション
学習方法によらずに指定可能なオプションです。
データセット向けオプション
データセットの設定に関わるオプションです。datasets.subsets には記述できません。
| オプション名 | 設定例 | [general] |
[[datasets]] |
|---|---|---|---|
batch_size |
1 |
o | o |
bucket_no_upscale |
true |
o | o |
bucket_reso_steps |
64 |
o | o |
enable_bucket |
true |
o | o |
max_bucket_reso |
1024 |
o | o |
min_bucket_reso |
128 |
o | o |
resolution |
256, [512, 512] |
o | o |
skip_image_resolution |
768, [512, 768] |
o | o |
batch_size- コマンドライン引数の
--train_batch_sizeと同等です。
- コマンドライン引数の
max_bucket_reso,min_bucket_reso- bucketの最大、最小解像度を指定します。
bucket_reso_stepsで割り切れる必要があります。
- bucketの最大、最小解像度を指定します。
skip_image_resolution- 指定した解像度(面積)以下の画像をスキップします。
'サイズ'または[幅, 高さ]で指定します。コマンドライン引数の--skip_image_resolutionと同等です。 - 同じ画像ディレクトリを異なる解像度の複数のデータセットで使い回す場合に、低解像度の元画像を高解像度のデータセットから除外するために使用します。
- 指定した解像度(面積)以下の画像をスキップします。
これらの設定はデータセットごとに固定です。 つまり、データセットに所属するサブセットはこれらの設定を共有することになります。 例えば解像度が異なるデータセットを用意したい場合は、上に挙げた例のように別々のデータセットとして定義すれば別々の解像度を設定可能です。
サブセット向けオプション
サブセットの設定に関わるオプションです。
| オプション名 | 設定例 | [general] |
[[datasets]] |
[[dataset.subsets]] |
|---|---|---|---|---|
color_aug |
false |
o | o | o |
face_crop_aug_range |
[1.0, 3.0] |
o | o | o |
flip_aug |
true |
o | o | o |
keep_tokens |
2 |
o | o | o |
num_repeats |
10 |
o | o | o |
random_crop |
false |
o | o | o |
shuffle_caption |
true |
o | o | o |
caption_prefix |
“masterpiece, best quality, ” |
o | o | o |
caption_suffix |
“, from side” |
o | o | o |
caption_separator |
(通常は設定しません) | o | o | o |
keep_tokens_separator |
`“ | ”` | ||
secondary_separator |
“;;;” |
o | o | o |
enable_wildcard |
true |
o | o | o |
resize_interpolation |
(通常は設定しません) | o | o | o |
-
num_repeats- サブセットの画像の繰り返し回数を指定します。fine tuning における
--dataset_repeatsに相当しますが、num_repeatsはどの学習方法でも指定可能です。
- サブセットの画像の繰り返し回数を指定します。fine tuning における
-
caption_prefix,caption_suffix- キャプションの前、後に付与する文字列を指定します。シャッフルはこれらの文字列を含めた状態で行われます。
keep_tokensを指定する場合には注意してください。
- キャプションの前、後に付与する文字列を指定します。シャッフルはこれらの文字列を含めた状態で行われます。
-
caption_separator- タグを区切る文字列を指定します。デフォルトは
,です。このオプションは通常は設定する必要はありません。
- タグを区切る文字列を指定します。デフォルトは
-
keep_tokens_separator- キャプションで固定したい部分を区切る文字列を指定します。たとえば
aaa, bbb ||| ccc, ddd, eee, fff ||| ggg, hhhのように指定すると、aaa, bbbとggg, hhhの部分はシャッフル、drop されず残ります。間のカンマは不要です。結果としてプロンプトはaaa, bbb, eee, ccc, fff, ggg, hhhやaaa, bbb, fff, ccc, eee, ggg, hhhなどになります。
- キャプションで固定したい部分を区切る文字列を指定します。たとえば
-
secondary_separator- 追加の区切り文字を指定します。この区切り文字で区切られた部分は一つのタグとして扱われ、シャッフル、drop されます。その後、
caption_separatorに置き換えられます。たとえばaaa;;;bbb;;;cccのように指定すると、aaa,bbb,cccに置き換えられるか、まとめて drop されます。
- 追加の区切り文字を指定します。この区切り文字で区切られた部分は一つのタグとして扱われ、シャッフル、drop されます。その後、
-
enable_wildcard- ワイルドカード記法および複数行キャプションを有効にします。ワイルドカード記法、複数行キャプションについては後述します。
-
resize_interpolation- 画像のリサイズ時に使用する補間方法を指定します。通常は指定しなくて構いません。
lanczos,nearest,bilinear,linear,bicubic,cubic,area,boxが指定可能です。デフォルト(未指定時)は、縮小時はarea、拡大時はlanczosになります。このオプションを指定すると、拡大時・縮小時とも同じ補間方法が使用されます。lanczos、boxを指定するとPILが、それ以外を指定するとOpenCVが使用されます。
- 画像のリサイズ時に使用する補間方法を指定します。通常は指定しなくて構いません。
DreamBooth 方式専用のオプション
DreamBooth 方式のオプションは、サブセット向けオプションのみ存在します。
サブセット向けオプション
DreamBooth 方式のサブセットの設定に関わるオプションです。
| オプション名 | 設定例 | [general] |
[[datasets]] |
[[dataset.subsets]] |
|---|---|---|---|---|
image_dir |
‘C:\hoge’ |
- | - | o(必須) |
caption_extension |
".txt" |
o | o | o |
class_tokens |
“sks girl” |
- | - | o |
cache_info |
false |
o | o | o |
is_reg |
false |
- | - | o |
まず注意点として、 image_dir には画像ファイルが直下に置かれているパスを指定する必要があります。従来の DreamBooth の手法ではサブディレクトリに画像を置く必要がありましたが、そちらとは仕様に互換性がありません。また、5_cat のようなフォルダ名にしても、画像の繰り返し回数とクラス名は反映されません。これらを個別に設定したい場合、num_repeats と class_tokens で明示的に指定する必要があることに注意してください。
image_dir- 画像ディレクトリのパスを指定します。指定必須オプションです。
- 画像はディレクトリ直下に置かれている必要があります。
class_tokens- クラストークンを設定します。
- 画像に対応する caption ファイルが存在しない場合にのみ学習時に利用されます。利用するかどうかの判定は画像ごとに行います。
class_tokensを指定しなかった場合に caption ファイルも見つからなかった場合にはエラーになります。
cache_info- 画像サイズ、キャプションをキャッシュするかどうかを指定します。指定しなかった場合は
falseになります。キャッシュはimage_dirにmetadata_cache.jsonというファイル名で保存されます。 - キャッシュを行うと、二回目以降のデータセット読み込みが高速化されます。数千枚以上の画像を扱う場合には有効です。
- 画像サイズ、キャプションをキャッシュするかどうかを指定します。指定しなかった場合は
is_reg- サブセットの画像が正規化用かどうかを指定します。指定しなかった場合は
falseとして、つまり正規化画像ではないとして扱います。
- サブセットの画像が正規化用かどうかを指定します。指定しなかった場合は
fine tuning 方式専用のオプション
fine tuning 方式のオプションは、サブセット向けオプションのみ存在します。
サブセット向けオプション
fine tuning 方式のサブセットの設定に関わるオプションです。
| オプション名 | 設定例 | [general] |
[[datasets]] |
[[dataset.subsets]] |
|---|---|---|---|---|
image_dir |
‘C:\hoge’ |
- | - | o |
metadata_file |
'C:\piyo\piyo_md.json' |
- | - | o(必須) |
image_dir- 画像ディレクトリのパスを指定します。DreamBooth の手法の方とは異なり指定は必須ではありませんが、設定することを推奨します。
- 指定する必要がない状況としては、メタデータファイルの生成時に
--full_pathを付与して実行していた場合です。
- 指定する必要がない状況としては、メタデータファイルの生成時に
- 画像はディレクトリ直下に置かれている必要があります。
- 画像ディレクトリのパスを指定します。DreamBooth の手法の方とは異なり指定は必須ではありませんが、設定することを推奨します。
metadata_file- サブセットで利用されるメタデータファイルのパスを指定します。指定必須オプションです。
- コマンドライン引数の
--in_jsonと同等です。 - メタデータファイルの形式(学習スクリプトが読み込むフィールド)については、fine-tuning メタデータファイル仕様 を参照してください。
- コマンドライン引数の
- サブセットごとにメタデータファイルを指定する必要がある仕様上、ディレクトリを跨いだメタデータを1つのメタデータファイルとして作成することは避けた方が良いでしょう。画像ディレクトリごとにメタデータファイルを用意し、それらを別々のサブセットとして登録することを強く推奨します。
- サブセットで利用されるメタデータファイルのパスを指定します。指定必須オプションです。
caption dropout の手法が使える場合に指定可能なオプション
caption dropout の手法が使える場合のオプションは、サブセット向けオプションのみ存在します。 DreamBooth 方式か fine tuning 方式かに関わらず、caption dropout に対応している学習方法であれば指定可能です。
サブセット向けオプション
caption dropout が使えるサブセットの設定に関わるオプションです。
| オプション名 | [general] |
[[datasets]] |
[[dataset.subsets]] |
|---|---|---|---|
caption_dropout_every_n_epochs |
o | o | o |
caption_dropout_rate |
o | o | o |
caption_tag_dropout_rate |
o | o | o |
重複したサブセットが存在する時の挙動
DreamBooth 方式のデータセットの場合、その中にある image_dir が同一のサブセットは重複していると見なされます。
fine tuning 方式のデータセットの場合は、その中にある metadata_file が同一のサブセットは重複していると見なされます。
データセット中に重複したサブセットが存在する場合、2個目以降は無視されます。
一方、異なるデータセットに所属している場合は、重複しているとは見なされません。
例えば、以下のように同一の image_dir を持つサブセットを別々のデータセットに入れた場合には、重複していないと見なします。
これは、同じ画像でも異なる解像度で学習したい場合に役立ちます。
# 別々のデータセットに存在している場合は重複とは見なされず、両方とも学習に使われる
[[datasets]]
resolution = 512
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
[[datasets]]
resolution = 768
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
なお、マルチ解像度データセットでは skip_image_resolution を使用して、元の画像サイズが小さい画像を高解像度データセットから除外できます。これにより、低解像度画像のデータセット間での重複を防ぎ、学習品質を向上させることができます。また、小さい画像を除外するフィルターとしても機能します。
[general]
enable_bucket = true
bucket_no_upscale = true
max_bucket_reso = 1536
[[datasets]]
resolution = 768
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
[[datasets]]
resolution = 1024
skip_image_resolution = 768
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
[[datasets]]
resolution = 1280
skip_image_resolution = 1024
[[datasets.subsets]]
image_dir = 'C:\hoge'
この例では、1024 解像度のデータセットでは元の画像サイズが 768x768 以下の画像がスキップされ、1280 解像度のデータセットでは 1024x1024 以下の画像がスキップされます。
コマンドライン引数との併用
設定ファイルのオプションの中には、コマンドライン引数のオプションと役割が重複しているものがあります。
以下に挙げるコマンドライン引数のオプションは、設定ファイルを渡した場合には無視されます。
--train_data_dir--reg_data_dir--in_json
以下に挙げるコマンドライン引数のオプションは、コマンドライン引数と設定ファイルで同時に指定された場合、コマンドライン引数の値よりも設定ファイルの値が優先されます。特に断りがなければ同名のオプションとなります。
| コマンドライン引数のオプション | 優先される設定ファイルのオプション |
|---|---|
--bucket_no_upscale |
|
--bucket_reso_steps |
|
--caption_dropout_every_n_epochs |
|
--caption_dropout_rate |
|
--caption_extension |
|
--caption_tag_dropout_rate |
|
--color_aug |
|
--dataset_repeats |
num_repeats |
--enable_bucket |
|
--face_crop_aug_range |
|
--flip_aug |
|
--keep_tokens |
|
--min_bucket_reso |
|
--random_crop |
|
--resolution |
|
--shuffle_caption |
|
--skip_image_resolution |
|
--train_batch_size |
batch_size |
エラーの手引き
現在、外部ライブラリを利用して設定ファイルの記述が正しいかどうかをチェックしているのですが、整備が行き届いておらずエラーメッセージがわかりづらいという問題があります。 将来的にはこの問題の改善に取り組む予定です。
次善策として、頻出のエラーとその対処法について載せておきます。 正しいはずなのにエラーが出る場合、エラー内容がどうしても分からない場合は、バグかもしれないのでご連絡ください。
voluptuous.error.MultipleInvalid: required key not provided @ ...: 指定必須のオプションが指定されていないというエラーです。指定を忘れているか、オプション名を間違って記述している可能性が高いです。...の箇所にはエラーが発生した場所が載っています。例えばvoluptuous.error.MultipleInvalid: required key not provided @ data['datasets'][0]['subsets'][0]['image_dir']のようなエラーが出たら、0 番目のdatasets中の 0 番目のsubsetsの設定にimage_dirが存在しないということになります。
voluptuous.error.MultipleInvalid: expected int for dictionary value @ ...: 指定する値の形式が不正というエラーです。値の形式が間違っている可能性が高いです。intの部分は対象となるオプションによって変わります。この README に載っているオプションの「設定例」が役立つかもしれません。voluptuous.error.MultipleInvalid: extra keys not allowed @ ...: 対応していないオプション名が存在している場合に発生するエラーです。オプション名を間違って記述しているか、誤って紛れ込んでいる可能性が高いです。
その他
複数行キャプション
enable_wildcard = true を設定することで、複数行キャプションも同時に有効になります。キャプションファイルが複数の行からなる場合、ランダムに一つの行が選ばれてキャプションとして利用されます。
1girl, hatsune miku, vocaloid, upper body, looking at viewer, microphone, stage
a girl with a microphone standing on a stage
detailed digital art of a girl with a microphone on a stage
ワイルドカード記法と組み合わせることも可能です。
メタデータファイルでも同様に複数行キャプションを指定することができます。メタデータの .json 内には、\n を使って改行を表現してください。キャプションファイルが複数行からなる場合、merge_captions_to_metadata.py を使うと、この形式でメタデータファイルが作成されます。
メタデータのタグ (tags) は、キャプションの各行に追加されます。
{
"/path/to/image.png": {
"caption": "a cartoon of a frog with the word frog on it\ntest multiline caption1\ntest multiline caption2",
"tags": "open mouth, simple background, standing, no humans, animal, black background, frog, animal costume, animal focus"
},
...
}
この場合、実際のキャプションは a cartoon of a frog with the word frog on it, open mouth, simple background ... または test multiline caption1, open mouth, simple background ...、 test multiline caption2, open mouth, simple background ... 等になります。
設定ファイルの記述例:追加の区切り文字、ワイルドカード記法、keep_tokens_separator 等
[general]
flip_aug = true
color_aug = false
resolution = [1024, 1024]
[[datasets]]
batch_size = 6
enable_bucket = true
bucket_no_upscale = true
caption_extension = ".txt"
keep_tokens_separator= "|||"
shuffle_caption = true
caption_tag_dropout_rate = 0.1
secondary_separator = ";;;" # subset 側に書くこともできます / can be written in the subset side
enable_wildcard = true # 同上 / same as above
[[datasets.subsets]]
image_dir = "/path/to/image_dir"
num_repeats = 1
# ||| の前後はカンマは不要です(自動的に追加されます) / No comma is required before and after ||| (it is added automatically)
caption_prefix = "1girl, hatsune miku, vocaloid |||"
# ||| の後はシャッフル、drop されず残ります / After |||, it is not shuffled or dropped and remains
# 単純に文字列として連結されるので、カンマなどは自分で入れる必要があります / It is simply concatenated as a string, so you need to put commas yourself
caption_suffix = ", anime screencap ||| masterpiece, rating: general"
キャプション記述例、secondary_separator 記法:secondary_separator = ";;;" の場合
1girl, hatsune miku, vocaloid, upper body, looking at viewer, sky;;;cloud;;;day, outdoors
sky;;;cloud;;;day の部分はシャッフル、drop されず sky,cloud,day に置換されます。シャッフル、drop が有効な場合、まとめて(一つのタグとして)処理されます。つまり vocaloid, 1girl, upper body, sky,cloud,day, outdoors, hatsune miku (シャッフル)や vocaloid, 1girl, outdoors, looking at viewer, upper body, hatsune miku (drop されたケース)などになります。
キャプション記述例、ワイルドカード記法: enable_wildcard = true の場合
1girl, hatsune miku, vocaloid, upper body, looking at viewer, {simple|white} background
ランダムに simple または white が選ばれ、simple background または white background になります。
1girl, hatsune miku, vocaloid, {{retro style}}
タグ文字列に { や } そのものを含めたい場合は {{ や }} のように二つ重ねてください(この例では実際に学習に用いられるキャプションは {retro style} になります)。
キャプション記述例、keep_tokens_separator 記法: keep_tokens_separator = "|||" の場合
1girl, hatsune miku, vocaloid ||| stage, microphone, white shirt, smile ||| best quality, rating: general
1girl, hatsune miku, vocaloid, microphone, stage, white shirt, best quality, rating: general や 1girl, hatsune miku, vocaloid, white shirt, smile, stage, microphone, best quality, rating: general などになります。