LoRA制作向け VS Code セットアップテンプレート

便利な拡張機能（Extensions）

VS Codeを開いて、左側の「四角いアイコン」→「拡張機能」で検索して追加します。

キャプション（タグ）編集を楽にする拡張機能

キャプション（txt）を大量に編集する人は便利。

→ 特に「Sort Lines」は LoRA に最適。

設定（settings.json）

下の設定は、私の設定です。以下の設定を使用する場合は、VS Codeのメニューから
「ファイル」→「ユーザー設定」→「設定」→右上の 設定ファイル アイコン
をクリックして開き、下記を貼り付けます

{
  "files.autoSave": "afterDelay",
  "files.autoSaveDelay": 1000,
  "editor.fontSize": 14,
  "editor.wordWrap": "on",
  "editor.minimap.enabled": false,
  "editor.tabSize": 2,
  "files.trimTrailingWhitespace": true,
  "markdown.preview.breaks": true,
  "markdown.preview.fontSize": 14,
  "workbench.editor.enablePreview": false,
  "explorer.confirmDragAndDrop": false,
}

ポイント

• 自動保存を有効（1秒後に保存）
• Markdownプレビューを改行対応
• ファイル管理をシンプル化

各フォルダの用途メモ

ターミナル → python kohya_train.py など直接実行

LoRA作業/推奨フォルダ構成

LoRA作業フォルダをまるごとVS Codeで開ける環境にしておくと効率的です。

/MyLoRA_Project/
 ├─ images/        ← 学習画像
 ├─ captions/      ← 画像と同名のテキストタグ
 ├─ results/       ← 出力結果
 ├─ config/        ← Kohya_ss設定JSON
 └─ notes/         ← Markdownノートやメモ

例：notes/settings.mdの中身※詳細を下（リンク先）で解説

# robot_heart_v2 LoRA 学習メモ
- model: sd15
- batch size: 2
- steps: 5000
- learning rate: 1e-4
## タグ改善メモ
- "robot" → "android heart core" に置換

<span class="swl-fz u-fz-l">.<strong>Safetensor</strong></span>管理用のフォルダ構成＋テンプレMarkdown

Safetensor、サンプル画像、設定、プロンプトなど、メモを 一か所で整理。
VSCode で、すぐに参照可能な状態にまとめ、モデルごとの情報を 体系的に管理する方法。

フォルダ構成例

Civitai/
├─ models/                  ← モデル管理用フォルダ
│   ├─ xxx_LoRA/            ← モデルごとにフォルダ作成
│   │   ├─ xxx_LoRA.safetensors
│   │   ├─ sample1.png
│   │   └─ notes.md
│   ├─ yyy_LoRA/
│   │   ├─ yyy_LoRA.safetensors
│   │   ├─ sample1.png
│   │   └─ notes.md
├─ articles/                ← メモなど
│   └─ lora-guide.md
└─ assets/
    └─ images/              ← 画像など

notes.md テンプレート例

# モデル名: xxx_LoRA
## 基本情報
- ダウンロード日: 2025/10/15
- Civitai URL: [リンク](https://civitai.com/model/xxx)
- タイプ: LoRA / Hypernet / その他
- バージョン: v1.0
- 使用済み: ✅ / ❌
## 推奨プロンプト
- 「髪型詳細」「服装詳細」「ポーズ指定」など
- 注意点: 顔の角度によって崩れやすい
## メモ・感想
- 生成結果の特徴
- 改善したい点
- 成功したプロンプト例
## サンプル画像
![サンプル1](sample1.png)
![サンプル2](sample2.png)

• このテンプレをコピーして、モデルごとに notes.md を作る
• 画像や生成結果を同じフォルダに置けば、VSCodeで 一目で全情報を確認可能

config/metadata.json について

複数モデル管理 / 再学習予定の方は、metadata.json で学習設定を管理したり、
Kohya_ss の学習パラメータを JSON にまとめると、後で再学習や別プロジェクトでも使いやすくなります。

JSON の役割

• config/ フォルダに置く metadata.json は、学習に必要なパラメータを機械可読で保存するものです。

例：

{
  "network_module": "networks.lora",
  "dim": 16,
  "alpha": 16,
  "lr": "1e-4",
  "steps": 5000,
  "optimizer": "AdamW"
}

学習スクリプト（例：kohya_train.py）がこれを読み込むことで、設定を手動で入力する必要がなくなります。

notes.md との違い

• notes/ に置く notes.md は人間が読むメモ用
  • 生成プロンプト
  • 改善点
  • サンプル画像へのリンク
• 機械は基本的に読みません。

JSON 併用時のファイル構成例

/MyLoRA_Project/
 ├─ images/        ← 学習画像
 ├─ captions/      ← 画像と同名のテキストタグ
 ├─ results/       ← 出力結果
 ├─ config/
 │    └─ robot_heart_v2.json  ← metadata.json（学習設定）
 └─ notes/
      └─ robot_heart_v2.md    ← プロンプト・改善メモ

• 学習スクリプトは config/robot_heart_v2.json を読み込む
• 作者は notes/robot_heart_v2.md を見てプロンプトを確認・改善

コスパ×デザインで注目急上昇！BTOゲーミングPC【OZ GAMING】

LoRA作業におすすめの VSCode キーボードショートカット

編集スピードが爆速になるショートカット

→ LoRA作業は repetitive（繰り返し）なので ショートカットは最大の効率化ポイント

LoRA管理システム

CSVでLoRAを管理し、プロンプト用txtを自動生成するツールです。
txtファイルは、自動的にご自身のダウンロードフォルダに保存されます。

下の、LoRA名　
anime_style_v1
realistic_photo
watercolor_art は、参考例です。🗑️ボタンで削除 してご利用ください。（そのまま使ってもOKです）

拡張機能なしでVSCode で画像比較する方法

VSCode は「左右に並べた比較」ができる。

• ファイルを開く
• タブを右クリック → Compare with…
• もう一つの画像を選ぶ

生成比較に便利。

Git との連携（任意の効率化オプション）

あわせて読みたい

初心者でも迷わない！GitHub・Git・Git Bashの違いとインストール＆使い方完全ガイド 生成AIを使っていると、モデル配布やカスタムノードなどで頻繁にお世話になるGitHub。 ですが、使う機会は多くても「そもそも GitHub とは何ができる場所なのか？」と疑…

LoRAプロジェクトを Git でバージョン管理すると、設定変更履歴やタグ修正履歴を残せる。

ローカル管理だけの場合は、最低限これだけです。

git init
git add .
git commit -m "first commit"

notes や config の変更が自動で履歴になる

git init

git add .

git commit -m "first commit"

# リモートリポジトリを追加
git remote add origin https://github.com/ユーザー名/リポジトリ名.git

# コミットを送信
git push -u origin main

SSH設定（RunPod / Linux）を VSCode で永続化する方法

RunPodなどにファイルをアップロードする場合、 File Uploader（ブラウザのファイル転送） は
2024〜2025 にかけて高速化され、数百 MB〜数 GB でも安定して動くようになっていますが、以下に該当すると効果が大きいです。

✔ SSHポート転送が便利なケース

• 画像／モデルの転送速度が 3〜10 倍速い
• 途中停止しにくい（File Uploader の弱点）
• JupyterLab / ComfyUI をローカルUIのように扱える
• VS Code から直接 RunPod 内を編集できる
• rsync, scp など強力な CLI が使える

  RunPod や Linux に VSCode から SSH 接続して 永続化（設定を一度作れば毎回使える状態）する手順についてはこちらをクリックしてください。

前提

• RunPod 側で SSH アクセスが有効になっている
• 公開鍵認証を使う（推奨）
• VSCode に Remote – SSH 拡張 がインストール済み

---

SSH 鍵を作る（まだ作っていない場合）

ターミナルで実行：

ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"

• デフォルトパス ~/.ssh/id_ed25519 を使用する
• パスフレーズを設定する場合は入力（省略も可）

生成された 公開鍵（id_ed25519.pub） を RunPod に登録

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub user@runpod_ip

• または RunPod の管理画面から公開鍵を設定

---

SSHキーの設定方法の詳細はこちらの記事で書いています

RunPodのSSHキー設定とrsyncによる大容量ファイル転送まとめ【初心者向け】 SSHキー設定とrsyncによる大容量ファイル転送 SSHキーを設定すると出来る事 AI画像生成や大容量モデルの利用をRunPodなどのクラウドGPU上で行う場合、WebブラウザのUIだ…

VSCode で Remote – SSH を設定

1. VSCode 左下の緑アイコン → Remote-SSH: Connect to Host…
2. Add New SSH Host… を選択
3. SSH コマンドを入力

ssh -i ~/.ssh/id_ed25519 user@runpod_ip

4. 設定を保存する場所を聞かれたら config ファイル（通常 ~/.ssh/config）を選択

SSH config に追記される例

Host runpod
    HostName 123.45.67.89
    User ubuntu
    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519

• これで次回以降は ssh runpod で接続可能
• VSCode も「Connect to Host → runpod」で直接接続できる

---

永続化のメリット

• RunPod の IP が変わらない限り、設定を再入力する必要なし
• VSCode 内で ターミナル・ファイル編集・JupyterLab を一元化
• 大容量ファイルのアップロードや編集も File Uploader より安定して高速

ポイント

• 公開鍵認証にしておくと、毎回パスワード入力不要
• config に別名（Host）を付けると、複数のサーバーを簡単に切り替えられる
• 一度設定すれば VSCode の Remote-SSH から ワンクリックで接続できる永続化状態