LoRAモデルとは？
LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模な言語モデルや画像生成AIモデルを、特定のタスクやデータセットに効率的に適応させるための技術です。特に、Stable Diffusionのような画像生成AIで注目を集めています。
わかりやすく言うと、例えば、まず自分の手持ちのお気に入りの人物写真画像からデータセットを作り、その性質をベースモデルに継承させたカスタムモデルさんを一旦生成します。そのカスタムモデルさんにプロンプトetcで指示を出して、好きな衣装を着せたり好きなポーズを取らせたりして好きなアングルで好きに画像生成出来る。というイメージです。生成キャラの外見を自分好みにカスタム出来てかつ何枚画像生成しても統一感が割と出る訳です。
LoRAの仕組み
従来、大規模なモデルをファインチューニングする場合、モデル全体の重みを更新する必要があり、計算コストが非常に高かったり、モデルの性能が不安定になることがありました。
LoRAは、この問題を解決するために、モデルの重みを直接変更するのではなく、低ランクの行列を導入することで、モデルの特定の部分を微調整するという手法を採用しています。
具体的には、以下のステップでLoRAは機能します。
- ベースモデルの準備: 事前学習済みの大規模なモデルを準備します。
- 低ランク行列の挿入: モデルの特定の層に、低ランクの行列を挿入します。この行列は、元のモデルの重みを少しだけ変更するためのものです。
- ファインチューニング: 挿入された低ランク行列のパラメータのみを更新し、元のモデルの重みは固定したまま、ファインチューニングを行います。
LoRAのメリット
- 計算コストの削減: モデル全体の重みを更新する必要がないため、計算コストが大幅に削減されます。
- 高速なファインチューニング: 少ないデータ量でも、短時間でファインチューニングが可能です。
- モデルの安定性: 元のモデルの性能を維持しつつ、特定のタスクに特化させることができます。
- ストレージの効率化: 保存する必要があるのは、低ランク行列のパラメータのみであるため、ストレージの効率化が図れます。
LoRAの活用例
- 画像生成AI: Stable Diffusionなど、画像生成AIにおいて、特定のスタイルや特徴を持つ画像を生成するためのモデルを作成する。例えばSeaArtですとまずAIModelをクリックします。CreateDatasetボタンをクリックします。ポップアップ画面が表示されるのでデータセットの名前例えば少女Aと自分で決めてそれを入力します。次にカテゴリー例えばreallsticcharacterを選択します。CreateDatasetボタンをクリックします。データセットが作成されます。この作成したデータセットの上にカーソルを移動するとEditDatasetと書かれたテキストが表示されるのでクリックします。ここにLoRAを作成する為の元画像をアップロードします。プラス記号を囲んでいる正方形の上に画像をドラッグアンドドロップするとアップロードが開始されます。複数画像一括アップロード出来ます。右上のStarttrainingをクリックします。データセットトレーニングが開始されます。数分から数時間掛かります。データセットトレーニングが完了するとLoRA設定画面が表示されます。LoRAName少女Aを入力します。基本モデルを選択します。例えばBRA（BeautifulReallsticAsians)V5とかです。確認ボタンをクリックします。このLoRAトレーニングにも数分から数時間掛かります。LoRAトレーニングが完了するとTrainingcompletedというメッセージが表示されます。確認ボタンをクリックします。この生成されたLoRAを使用します。AIイラスト生成をクリックします。すると画像生成画面に移動します。モデルが（BeautifulReallsticAsians)V5になっていることを確認します。LoRAをクリックします。するとLoRAの選択画面が表示されます。MyLoRAをクリックします。先ほど生成したMyLoRAを選択します。後はプロンプトを入力し紙飛行機ボタンをクリックするだけです。画像生成には数分掛かります。同一人物をプロンプト次第で服装を換えたりポーズを変えたり出来ます。
- 自然言語処理: 大規模言語モデルを、特定のドメインやタスクに特化させる。
- 音声認識: 音声認識モデルを、特定の話者やノイズ環境に適応させる。
LoRAのまとめ
LoRAは、大規模なモデルを効率的にカスタマイズするための強力なツールです。少ない計算資源で、高品質なモデルを構築することができます。特に、画像生成AIの分野では、LoRAを用いて、様々なクリエイティブな表現が可能になっています。
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