Copita
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このツールは、1枚の画像からSDXL / Anima向けの画風LoRAを作るためのものです。

最初にやること
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事前準備
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CopitaはPython本体を同梱していません。
setup_first_time.bat は、PCに入っているPython 3.11 / 3.10を探して、Copita専用のPython環境を自動で作ります。
見つからない場合は、公式Python 3.11をダウンロードして、この配布フォルダ内の python フォルダへ入れてからセットアップを続けます。
PC全体の既定Pythonが3.12や3.13でも問題ありません。
Forge NeoやStability MatrixのPython環境とは分離されます。

Python 3.11 / 3.10が入っていないPCでも、初回セットアップ時にCopita用のPython 3.11を自動で用意します。
PCのPATH、既定Python、Forge Neo、Stability Matrixの環境は変更しません。

自分でPythonを入れる場合は、Microsoft Store版ではなく、公式のWindows用インストーラーを使うのがおすすめです。
配布フォルダ直下の python\python.exe または Copita\python\python.exe に置くと、セットアップ時に優先して使われます。
既にPython 3.12 / 3.13で Copita\.venv が作られていた場合、次回セットアップ時にPython 3.11 / 3.10で作り直します。

Gitは通常不要です。
配布版には、学習に必要なsd-scriptsを同梱しています。

1. setup_first_time.bat をダブルクリックします。
   初回だけ必要です。時間がかかります。

2. start_copita.bat をダブルクリックします。
   ブラウザでツール画面が開きます。

3. 「保存先」に、普段使っているLoRAフォルダを入れます。
   例: stable-diffusion-webui\models\Lora
   フォルダボタンから選べます。
   一度「保存先を記憶」を押すと、次回から同じ場所に保存されます。

4. 「modelsフォルダ」に、普段使っている親のmodelsフォルダを入れます。
   例: G:\Data\Models
   中の StableDiffusion / TextEncoders / VAE を自動で読み込みます。

5. 「学習画像」を入れます。

6. 「プロンプト作成」を押します。
   画像生成AIへの指示文、danbooruタグ案、ネガティブタグ案が出ます。

7. 画像生成AIに、元画像と指示文を渡して比較画像を作ります。
   人物、ポーズ、服、構図が大きく変わっていないか確認してください。

8. 作った比較画像を「比較画像」に入れます。

9. 「種類」で SDXL または Anima を選び、表示されたモデルを確認します。
   Animaでは、Qwen3とVAEも候補に出ます。

10. 「学習開始」を押します。

11. 完成したLoRAは、指定したLoRA保存先フォルダに入ります。
   念のため Copita\output にもコピーされます。
   必要ならエクスプローラーで保存先フォルダを開いて確認してください。

学習でGPUが使えない場合
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CPU版PyTorchで動いている可能性があります。
いったんツールの黒い画面を閉じてから、setup_first_time.bat をもう一度実行してください。
終わったら start_copita.bat を起動し直します。

比較画像なしでは学習できません。
必ず画像生成AIで比較画像を作ってから学習してください。
