Skye Deskどの画像でも
同じ見た目に。
画像を整理し、LoRA をトレーニングし、結果を比較。すべてを静かな Mac アプリひとつで行えます。画像のずれの原因を見つけるチェック付き。リファレンス画像を使うワークフローは予定しています。
If you can take a photo, you can train an AI. How to shoot your photos
FIG 0.1アプリ本体のデザインをもとに HTML で再現した Skye Desk のウィンドウ：インポート、ヘルスチェック、キャプション、トレーニング、比較。ホバーで一時停止、クリックで次へ。 抽象的なサムネイル。
対象ユーザー
ひとつの対象を、一貫して。 どの画像でも同じ見た目が必要なチームとクリエイターへ。
LoRA をトレーニングする対象： 製品、キャラクター、スタイルなど何でも.
データセットにできるものなら何でもトレーニングできます。キャラクター、人物、製品、衣服、スタイル、エフェクト、素材、空間、パッケージ、食べ物、動物、建物。このサイトに載っている種類は例にすぎません。実在の人物をトレーニングするには、本人の同意が必要です。
ハイライト
Skye Desk でできること。 次に登場する機能も含めて。
画像に保存されたワークフロー
各画像に保存された ComfyUI ワークフローを読み取り、ベースモデルごとに画像を分類します。
次のベータで提供データセットのヘルスチェック
ほぼ重複した画像、トレーニングには小さすぎる画像、2通りに表記されたトリガーワードを、トレーニング前にマークします。
次のベータで提供Finder のように使えるデータセット
Return で名前変更、⌘⌫ で取り消し可能なゴミ箱移動、Finder のカラータグ。
次のベータで提供一括名前変更
新しい名前をすべて事前に確認。キャプションも連動し、1回で取り消せます。
次のベータで提供全プロジェクトを検索
キャプション、ファイル名、プロンプトで、プロジェクトをまたいで画像を探せます。
次のベータで提供実行を比較し、最終的な LoRA を選ぶ
2つのトレーニング実行を並べて比較し、残すほうをマークします。
次のベータで提供支出上限と自動停止
実行の終了時、アイドル時、上限到達時にクラウド GPU が停止します。
ベータ期間中に提供止まったところから再開
安価な GPU が回収されても、最後に保存したステップからトレーニングを続けます。
ベータ期間中に提供タグのバランスを確認
各タグが付いた画像の割合を表示し、偏りがひと目でわかります。
利用可能単語をまとめて置換
まずプレビュー。一括で取り消せます。
利用可能どの画像もプレビュー
Space を押し、← と → で移動します。
利用可能ブラインド比較
どちらがどちらか分からない状態で、良いほうを選びます。現在はデモサンプルで動作します。
利用可能
タイルにホバーまたはタップでデモを再生します。
01 整理
Finder のように動くデータセット。
画像をドラッグして追加、Space でプレビュー、Return で名前変更。問題はトレーニング前にマークされます。
ファイルを手作業で正しいフォルダにコピーするのは手間がかかり、ミスも起きがちです。
ファイルを Dataset（データセット）ページにドラッグするだけ。Skye Desk がプロジェクトにコピーします。
ガイドを読む：画像をインポートするにはアプリの外でファイルの名前変更・削除・タグ付けをすると、キャプションが取り残されます。
Return で名前変更、⌘⌫ でゴミ箱へ移動（取り消し可能）、Finder と同じカラータグも使えます。Finder での変更はすぐに反映されます。
IMG_4021 のような名前のファイルが何百もあると扱いにくくなります。
パターンを選び、適用前に新しい名前をすべて確認できます。キャプションも名前が変わり、1回の取り消しで一括で元に戻せます。
データセットの小さな問題が、気づかないうちに LoRA の質を下げます。
トリガーワードがない画像、トレーニングには小さすぎる画像、縦横比が極端な画像、ほかとほぼ同じ画像をマークし、それぞれに修正方法を示します。ほぼ重複した画像は、Mac 上で動くモデル（同意した場合のみダウンロード）で内容から見つけられます。画像がアップロードされることはありません。
プロジェクトが多いと、画像の場所や残りの作業を忘れてしまいます。
キャプション、ファイル名、プロンプトで全プロジェクトを検索。各プロジェクトには次のステップが表示されます。
02 キャプション
キャプションをすばやく、一貫して。
多く使われている単語を確認し、1回で取り消せる一括置換を行い、トリガーワードの表記をそろえます。
ほとんどの画像の背景が同じだと、AI は背景まで学習してしまいます。
データセットの概要を開くと、各タグが付いた画像の割合がわかります。タグをクリックすると該当する画像が表示されます。
ガイドを読む：種類別のキャプションのコツwren、Wren_、wren-bird は、AI にとって3つの別の単語です。
トリガーワード（対象を呼び出す単語）の異なる表記を見つけ、1回でそろえます。
AI が書いたキャプションは、大量のファイルとして届きます。
4つの形式のいずれかでキャプションパックをインポート。各キャプションはファイル名で画像と照合されます。
ガイドを読む：自分の AI でキャプションを作るには一括インポートで、良いキャプションが上書きされることがあります。
新旧のキャプションを並べて確認し、チェックしたものだけを残せます。先にバックアップが作成されます。
03 トレーニング
一貫性への2つの方法。
今すぐ LoRA をトレーニングできます。プリセット、開始前のチェック、支出上限付き。代わりにリファレンス画像を使う方法は予定しています。
トレーニングツールごとに、求められるファイル構成が違います。
画像とキャプションを、AI Toolkit または OneTrainer 用の1つの ZIP として書き出します。
ガイドを読む：トレーニング用 ZIP を書き出すにはGPU にお金を払う前に、流れ全体を見ておきたいものです。
ステップ数を設定し、時間と費用の見積もりを確認し、サンプル付きのシミュレーション実行を見られます。レンタルや課金は発生しません。
ガイドを読む：トレーニングを開始するには適した設定は、キャラクター、製品、スタイルで異なります。
LoRA の種類を選ぶと、用意された設定と実行前のチェックリストが使えます。チェックリストはアドバイスであり、スコアではありません。
止め忘れた GPU は課金され続けます。
実行ごとに上限を設定。トレーニングの終了時、アイドル時、上限到達時に GPU が停止します。
安価な GPU は実行途中で回収されることがあります。
その場合も、新しい GPU で最後に保存したステップからトレーニングを続けます。
1〜2枚の画像なら、トレーニングまでは必要ありません。
デザインシートからリファレンスセットを作ってチェックし、リファレンス画像を受け付ける画像ツールで使えます。両方の方法を Skye Desk に比較させ、提案を受けることもできます。
04 比較
うまくいくバージョンを選ぶ。
どれがどれか分からない状態でサンプルを比較し、実行同士を比較し、画像に埋め込まれた設定を残せます。
どのバージョンか分かっていると、選択が左右されます。
トレーニングステップを見ずに各ペアの良いほうを選び、ランキングを確認します。現在はデモサンプルで動作します。
ガイドを読む：チェックポイントを比較するにはどのファイルが良いものだったか、すぐ分からなくなります。
Projects（プロジェクト）ページで2つのトレーニング実行を並べて比較し、ベースモデルを確認しながら一方を最終的な LoRA としてマークします。
良い設定は、古い画像の中に埋もれています。
Skye Desk は画像に保存された ComfyUI ワークフローを読み取り、ベースモデル（LoRA を追加する AI モデル）ごとにまとめます。
生成した画像では、ロゴや柄、顔の形が気づかないうちに失われることがあります。
新しい画像を対象と比較し、ずれている画像や余計な文字・ロゴが入った画像をマークします。残すか外すかはあなたが決めます。
自分でトレーニングする人のために。 3つの約束。
- FIG 0.1
For everyone
No code and no jargon: start with photos from your phone. Skye Desk fills in the settings; people who know the details can open the advanced options at any time.
- FIG 0.2
設計からプライベート
画像とキャプションは Mac に保存されたままです。クラウド実行を始めない限り、何もアップロードされません。
- FIG 0.3
支出を管理
Set a limit before a cloud run. The GPU – the rented computer that trains – stops when the run ends, sits idle or reaches the limit.
利用可能、ガイド付き
すべての機能にガイドがあります。 まずはこちらから。
- ORGANISE · GUIDE画像、フォルダ、ZIP をドラッグして追加ファイルを Dataset（データセット）ページにドラッグします。利用可能→
- ORGANISE · GUIDESpace でプレビュー画像を選んで Space を押します。利用可能→
- CAPTION · GUIDEすべてのキャプションの単語を置換検索と置換では、各変更をまず確認できます。利用可能→
- CAPTION · GUIDEタグのバランスを確認データセットの概要を開くと、各タグが付いた画像の割合がわかります。タグをクリックすると該当する画像が表示されます。利用可能→
- CAPTION · GUIDEどの AI のキャプションも取り込める4つの形式のいずれかでキャプションパックをインポートします。利用可能→
- TRAIN · GUIDEトレーニングパッケージ画像とキャプションを、AI Toolkit または OneTrainer 用の1つの ZIP として書き出します。利用可能→
- TRAIN · GUIDEデモモードでトレーニングを試すステップ数を設定し、時間と費用の見積もりを確認し、サンプル付きのシミュレーション実行を見られます。利用可能→
- COMPARE · GUIDEブラインド比較トレーニングステップを見ずに各ペアの良いほうを選び、ランキングを確認します。利用可能→
LoRA が学習できるものを見る。 10種類、トレーニング写真と結果付き。
Questions people ask first. Short answers.
無料ですか？
はい。Skye Desk はパブリックベータの期間中は無料です。GPU の利用料金は、RunPod などレンタル先のサービスに直接お支払いいただきます。Skye Desk は手数料を受け取りません。ベータ終了後に変更がある場合は、ベータユーザーに事前にお知らせします。
画像は何枚必要ですか？
通常は、1つの被写体について質が良くバリエーションのある画像が15〜30枚です。多ければ良いとは限りません。ほぼ同じ画像やぼやけた画像は LoRA の質を下げます。Skye Desk は現在キャプションの欠落を知らせます。次のベータでは、重複・小さすぎる画像・極端な縦横比を確認するヘルスチェックが加わります。
参照画像ではなく LoRA をトレーニングするのはなぜですか
どちらも被写体の一貫性を保つ良い方法です。1〜2 枚の画像なら、ChatGPT や Gemini などのツールに参照画像を渡すのが手軽で、十分に機能します。LoRA がより確実なのは、ロゴ、柄、刻印、キャラクターの特徴など、同じ細部を保った画像が数十枚、数百枚必要な場合です。また、画像を自分のコンピューターに置いておきたい場合、1 枚ごとの課金を避けたい場合、オンラインサービスにリクエストを断られるのを避けたい場合にも向いています。Skye Desk は現在 LoRA のトレーニングを支援しています。参照画像を扱う Reference Kit と、ご自身の被写体で両方の方法を比較する機能は予定しています。
Skye Desk はコンテンツクリエイター向けですか
はい。1 人のキャラクターやペルソナを多くの投稿で同じ見た目に保ちたい場合に向いています。現在は、データセットを準備して LoRA トレーニングに備えることができます。Creator mode（クリエイターモード）は、Character（キャラクター）とその投稿の Series（シリーズ）を中心にしたシンプルなワークスペースで、予定段階のためまだアプリにはありません。実在の人物をトレーニングするには、その人の同意が必要です。
パブリックベータ期間中は無料。 最初のビルドを入手。
Mac 版のダウンロード開始時に、一度だけメールでお知らせします。Skye Desk はパブリックベータ期間中は無料です。