◇ Stable DiffusionのWebで遊べるもの （えっちな絵は無理だけどスマホでも可能）
https://huggingface.co/spaces/hakurei/waifu-diffusion-demo [link]
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion [link] (txt2img)
https://huggingface.co/spaces/huggingface/diffuse-the-rest [link] (img2img)
◇ Stable DiffusionをローカルまたはGoogle Colabに環境構築
・web UI (AUTOMATIC1111版) ※多機能 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui [link]
機能の解説はWikiを参照 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features [link]
・NMKD ※導入が比較的容易 https://nmkd.itch.io/t2i-gui [link]
◇ Stable Diffusionで使えるモデルデータ
・Waifu-Diffusion https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion [link]
・Trinart　 https://huggingface.co/naclbit/trinart_stable_diffusion_v2 [link]
◇ Stable Diffusion以外
・ERNIE-ViLG https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/ERNIE-ViLG [link]
・MidJorney https://www.midjourney.com/home/ [link]
・Craiyon https://www.craiyon.com/ [link] (顔を描くのは苦手)

デカパイ感謝

毎回スレ画のデカパイが可愛くて困る

AMD用はまだか…

スレ画クオリティすげえ

>AMD用はまだか…
あきらめろ……

>>AMD用はまだか…
>あきらめろ……
待ってるより次のPC用の資金準備する方が早いわな

AMDのWindowsでGUIを使いたいとなると現状無理だけどどれか妥協すればできるんじゃなかったかな

AMDのGPU売った資金で買い替えた方が早いのでは

https://may.2chan.net/b/res/1033054373.htm [link]

>ckptからdiffuser形式にする方法ってどんなのがあるのだろうか
ckpt to diffusersでググると出てくるよ
匿名のやつとかはそれに加えてちょっと工夫が必要

>ckptからdiffuser形式にする方法ってどんなのがあるのだろうか
俺はColabで学習させたときは
https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py [link]
を使ってた

>AMD用はまだか…
Radeon用のなかったっけ…微妙なのかな

モデルが増えるのに合わせてデモも増えていってるから気軽に試したい時ありがたい
いろいろなモデル試せるやつとかNARUTOのやつとか
https://huggingface.co/spaces/anzorq/finetuned_diffusion [link]
https://huggingface.co/spaces/lambdalabs/text-to-naruto [link]

midjourneyでも未だ手指は安定しないのか
俺が思っている以上に難しい問題なんだろうな

たておつです
>でも絵柄自体は結構好きだし色の選び方はさすがである
水面もキレイ…

RadeonはGUIいつになるかわからないしそもそもパフォーマンスが良くないのでさっさとRTX買ったほうが幸せになれる
俺はそうした

>wikiの学習ベンチマークやってみたら300ステップでこうなったんだけどこの場合素材が足りないってことなのかな？
みてきたけどノーマライズも入れないで5e-4はいくらなんでもレートが高すぎるとおもうな……

>AMD用はまだか…
Linuxで動かしたら

>逆手にとってmidjourney先生に手の怪物を描かせてみた
右上ゴッドハンドが6人居そうだな

>1667883594093.png
むしろ過学習拡散？の時にこうなりがちの気がする

AI触るのは相変わらず楽しいけど最近アップする価値も無いようなものしかできてなくてつらい

Nvdiaがよほどやらかさない限り今の優位性はなくならないだろうからな

わかるよ、誰でもできることで価値を生み出すのは難しい、どうやってこのレースに挑めばいいか分からなくなるから

>ふたなりの指定してないんだけど…でも便利だね君
セルフパイズリすげぇ…

dreambooth guiと1111のエクステンション？のDBはどっちがいいんです？

>Linuxで動かしたら
ubuntu導入まではしたけど慣れない事を手探りで進めるには物凄くエネルギーを要する

>AI触るのは相変わらず楽しいけど最近アップする価値も無いようなものしかできてなくてつらい
例えば同じ様な画像を無言で連投されると反応に困るが
そうでなければ好きなように貼って好きなように雑談すりゃいいのだ
誰かがそうだねしてくれるかもしれないぞ

1111拡張のDBってVRAMどんぐらい要るの？

>新しいモデル出たら色々試してみるけど
>結局最後はWD1.2に戻るな…
SDでこんなんも出来るんだな
テキストとか知りたいわね

ankle deep in onsen
がNAIみたいにエロちっくにならない…
ま！いいか！

>>DBはTIやHNに比べて結果得るのが早いよな
>ワンコと仲良くできたのも今んとこ唯一DB学習だけだ……
結局学習の成否って呪文次第のとこある気がする

DB学習も1111で出来ればなあ

>結局学習の成否って呪文次第のとこある気がする
TIやHNだと大事だけどDBは結構適当でも平気な気がする

>逆手にとってmidjourney先生に手の怪物を描かせてみた
エルデンリングで見たことあるような

DB始めるにあたって最初の疑問が
SKSって何？だった

HNもまだ満足に使いこなせてないのに進化が速すぎる…
いやどんどん進化してもらって構わないんだが…

>エルデンリングで見たことあるような
デカイ手はホント害悪だよな…

DBやってみたいけどGPUのメモリが足りない…

>うちのだと3060の１２G使ってるけど11.8G使ってたよ
>下のリンクに書かれてるのを1111版の仮想環境venvに入れたら
> https://note.com/kohya_ss/n/n47f654dc161e [link]
>1111版でもやっとうごいた
なるほどありがとう
8GBじゃきつそうだな
8GBで無理やり別の作者のDB動かす方法もあるみたいだが精度酷いみたいだし

1111でDB可能という話を見て今まで以上に3060欲しい
でも今は4000番クラスが出てすぐ
もう少し待てば4060(12GB以上VRAMあれ、あってくれ！)だって出るはず
悩ましい限りだわ

ロリ妊婦の絵に癒やされるという性癖を発見してしまった
AI絵があってよかった

CG週でも作ってさっさと50万ぐらい稼いで4090でも買ったほうがいいよ、俺はそうする

俺はまだ1080tiで粘るぜ！！

>俺はまだ980tiで粘るぜ！！

>例えば同じ様な画像を無言で連投されると反応に困るが
>そうでなければ好きなように貼って好きなように雑談すりゃいいのだ
>誰かがそうだねしてくれるかもしれないぞ
そうだねありがとう
変な方ににつまっちゃってたな

DB学習に使える素材が少なすぎてバストアップ6枚くらいなら自分で描くかってなるのいいよね

昨日3090搭載BTO届いたので今日はDB学習チャレンジしようと思うなの

私はマイニング落ち3060の謎のフリーズに今も苦しめられています

DBはステップ数少なくても良い結果が得られるからcolabでもいいんじゃないかと思いはじめてきた

>私はマイニング落ち3060の謎のフリーズに今も苦しめられています
マイニング落ちならまあそういうことなんじゃ……
俺も最初中古買おうかと思ったけど新品とそこまで価格差なかったんで新品買ったよ

くたくたに使い倒されなきゃマイニング放出はされんわなって

>ハートマークあるとエロさが増す
>わざわざプロンプト増やさずコラでも良い気もするが
spoken入れて何言ってるのか想像するのも面白い

なんか目付きが鋭くなっちゃうんだけど対処法あるかな
目に関する呪文はred eyesしか入れてない

つべでマイニング品を分解する動画みたけどべったり液がでてたもんなあ…

wd1.2でHNしても面白いかな

マイニング落ちって電圧系統とかがヘタりまくってるんだよね

マイニング落ちのグラボは安物買いの銭失いだよ…
失敗してもいいやって人しか手を出しちゃいけない

colab課金とGPU購入どっちが良いんだろ

>私はマイニング落ち3060の謎のフリーズに今も苦しめられています
>マイニング落ちならまあそういうことなんじゃ……
VRAMがっつり使うしかビデオカードの負担はデータ見る限りけっこうあるから買うぐらい気合あるなに新品購入がいいと思う

中古はとりあえず分解してグリス塗りなおしとファン掃除とサーマルパッド交換したら良いんじゃないかと思う
どうせ保証無いし

>なんか目付きが鋭くなっちゃうんだけど対処法あるかな
droopy eyes

>>なんか目付きが鋭くなっちゃうんだけど対処法あるかな
>droopy eyes
ダメだった
眉関連のも試したけど鋭い目のまま表情だけ変わっちゃった
あとはround eyesとかwide eyesもダメだった
他の呪文の特徴だけで特定のキャラを拾ってきてるのかな

>なんか目付きが鋭くなっちゃうんだけど対処法あるかな
>目に関する呪文はred eyesしか入れてない
ネガティブにtsurimeじゃあかんの

思い切って
sharp eyes,
をnegativeにいれてしまうとか…？

eyesをネガティブはまずい予感がする…

単語の並び順で優先度が変わるのも気をつけてね

ポジティブにsleepyネガティブにslanted eyesでどうだろう
今のところ支障出てない

>colab課金とGPU購入どっちが良いんだろ
Colabは利用者が増えすぎたのか課金しても利用制限入るから無料で使い倒す感じの方がいいんじゃないかな

もしかして絵柄だけじゃなく服装とかまでガッツリ学習させたい場合はLayerNormalize有効にしてるとあんまり期待した結果にはなってくれないのか…

>なんか目付きが鋭くなっちゃうんだけど対処法あるかな
>目に関する呪文はred eyesしか入れてない
taremeとかdrooping eyesとかどう？

怖すぎる…

>サンプルテキストを[filewords]だけにすると発散するようになるっぽい
そんな…

[filewords]だけで学習させてるけど
何日も前の話だから分からない…
何か変わったのだろうか

>マイニング落ちって電圧系統とかがヘタりまくってるんだよね
現行のグラボでヘタれるというような状態になるのは主に冷却系でこれはメンテと消耗品交換で復帰可能
電源系がダメな時はコネクタが焼けるがこれはグラボよりPC電源ヘタれである事が多い
まあグラボ側が原因ということもなくはない
どちらにせよ中古は腹括らないと手は出せんけどな

CFG Scaleの低さで変わるのかもしれないけれども
色指定は別の部位も巻き込みやすい気がする

中古で腹括るより新品4090で括ろう

>サンプルテキストを[filewords]だけにすると発散するようになるっぽい
>逆にマニュアル通りhypernetwork.txtを指定すると安定する…
単行な事かエポック重ねたときに完全一致プロンプトであることが悪かったりするのだろうか…？

>colab課金とGPU購入どっちが良いんだろ
エロやりたいからGPU買った
もしcolabバンされたら他にも色々困るし

>中古で腹括るより新品4090で括ろう
4090までいくと消費電力もサイズも凄いからなぁ…
と思いつつ3080だとメモリ少なくてなんとかしたくなってくる

>もはやめちゃくちゃだけどgochuumon_wa_usagi_desu_ka?を入れるという荒業がある
昔はnendoroidを混ぜる手が流行ってたな
自分はeyes_like_izumi_konataとか使ってるわ

4000シリーズがある程度出そろって値崩れした3090を狙うのが良いんじゃないかと思う

3060の12GBぐらいでは微妙なのか今

来年中盤あたりだと12Gではきつい時代にくるんではと恐れてる

>>サンプルテキストを[filewords]だけにすると発散するようになるっぽい
>>逆にマニュアル通りhypernetwork.txtを指定すると安定する…
>単行な事かエポック重ねたときに完全一致プロンプトであることが悪かったりするのだろうか…？
わからんねぇ…
そのあたりも要検証かも…

>サンプルテキストを[filewords]だけにすると発散するようになるっぽい
いま画風学習を[filewords]だけでやってるけど
5e-6で崩れ始めるまで18000ステップほどかかったよ
ファイル数は22

>>サンプルテキストを[filewords]だけにすると発散するようになるっぽい
>いま画風学習を[filewords]だけでやってるけど
>5e-6で崩れ始めるまで18000ステップほどかかったよ
>ファイル数は22
18000で崩壊は今までからすると早すぎない…？
今までだと5e-6でそれは4万まで持ってたし

>もしcolabバンされたら他にも色々困るし
結果的には誤BANだったみたいだけどあの騒動でグラボ購入を決意したわ

SMISHだと2万は余裕で超えるから早いね

>DBでプチ成功して嬉しい
>適度に特徴捉えつつ絵柄も少し変えられた
これは邪が抜けたあじみ

自分はreluの上位互換と思っていいらしい？Mishに
XavielNormalでdropoutだけアリ(Add layer normalizationナシ）で
[filewords]のみのHypernetwork学習させているけど5e-6で10000辺りが充分で30000辺りで超えて崩れてくる感じでした

>DB初挑戦でHNで使ってたデータセットそのまんま流用したら噂以上にガッチリ出来てやべーってなった
ライザじゃんこんなの…

SDの話で今更だけど何でここまで乳首が下手なのかと思ったら
そもそもnipplesというワードが単に女性の裸の上半身ぐらいの観念になってしまってるんだな…

今のところWEB UIのDreamboothってdiffuserでしか使えない感じなんです…？
ckptのままでもやれる…？

Reluの時はWeightInitがNormalだとあんま良くないらしいけどKNかKU選択してLN無効だと即崩壊
LN有効だとあんま学習してくれない
とりあえずMish選んでるけどWeightInitがNormalでいいのかよく分からない
レイヤー構造も何が適切なのか分からん
何が言いたいかというとHN何も分からん…

>現行のグラボでヘタれるというような状態になるのは主に冷却系でこれはメンテと消耗品交換で復帰可能
へー消耗品交換程度なら簡単そうに思えるけどやってみるとやっぱり難しいのかね

>としちゃん夕食のサーモンのバター焼きよ
いつも切り身しか描かなかったAIが進化してる

世の中にはグラボのメモリ替える人間もいるのでトライなう！

すぐさま簡単にDreamboothしたい場合
VRAMさえあればNMKDならすぐにckptで学習出来る
その後automatic1111のcheckpointの統合使って
ベースにしたいckptへ0.3混ぜるって使い方してたけど
正しい使い方なのかはわからない…

>すぐさま簡単にDreamboothしたい場合
>VRAMさえあればNMKDならすぐにckptで学習出来る
>その後automatic1111のcheckpointの統合使って
>ベースにしたいckptへ0.3混ぜるって使い方してたけど
>正しい使い方なのかはわからない…
DBてそういう使い方すればよかったのか

>へー消耗品交換程度なら簡単そうに思えるけどやってみるとやっぱり難しいのかね
やろうと思えば交換品と精密・特殊ドライバセットだけで出来るが
やってみる気持ちがあっても最初は壊れても仕方ない使い古しのグラボとかで試したほうがいいと思うよ
マイニング関連の副次作用で交換動画自体は沢山転がってるので見てみると分かるとは思う

立て乙
プロンプトいれてるだけの浅瀬なんだが学習ってどうやってさせるの？

中古のグラボ買って消耗品の交換なんかやったら新品との価格差ふっとびそう

>すぐさま簡単にDreamboothしたい場合
>VRAMさえあればNMKDならすぐにckptで学習出来る
VRAMさえあればの部分が難しすぎるんだよなぁ…
これクラウドでできるようになれればすごいんだけども…

プロンプトいれてるだけの浅瀬なんだが学習ってどうやってさせるの？
とりあえずテンプレのwikiに概要は書いてあるけど
https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/Hyper%20Network%20on%20AUTOMATIC1111 [link]
まだ確実に「こうすれば学習出来る」ってほどノウハウが溜まってないので試行錯誤しながら学習することになる

dreamboothの学習、colab版でもデフォルトはGPU節約のためにfp16オプション入れてるけど
外した方が正確に学習している気がする。時間は倍くらい掛かっちゃうけど…思いこみなんだろうか

>No.1033099689
教えてくれてありがとう
分解修理とか好きだからいつかやってみよ

>>DBてそういう使い方すればよかったのか
>animesfw風の出力に自分の好きなアニメの絵出して貰いたくて
>初めにanimesfwをNMKDへ読ませてdreamboothしたのだけれど
>出てきたckptは学習したprompt以外出ないぐちゃっとした奴だったので
>ダメ元でanimesfwへ0.3で混ぜたら微妙に雰囲気がある絵になって
>そこへhypernetworkでさらに学習させたら教えたものが出るようになった
>…間違った使い方の気もするからどうなのかな
wikiみるにそもそも匿名モデル自体がDreamboothに対して不適って話じゃなかった？
https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/Dream%20Booth%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F%3A [link]
不可ってあるけど…

DBについて全くの無知なんだけど、モデルにAというキャラを学習して、その後でBというモデルを追加すると、AとBを学習したモデルが出来るの？

いわゆるレスラーマスクって難しいのかな？

>DBについて全くの無知なんだけど、モデルにAというキャラを学習して、その後でBというモデルを追加すると、AとBを学習したモデルが出来るの？
マージするならともかく追加して学習は厳しいんじゃなないかな…
9月頃に試したとっしーが居たはず

(フラグってやつかな)

>これはもう発散かなぁ…？
これはこれで美しいなあ

>DBについて全くの無知なんだけど、モデルにAというキャラを学習して、その後でBというモデルを追加すると、AとBを学習したモデルが出来るの？
できない。やるならAとBを同時に学習させる必要がある
若干精度は下がるけど、今主流の奴はA,Bそれぞれ学習できる奴が多いと思う
学習がいい感じの状態で止めた物をモデルとして提供されてるから、追加学習を重ねると元ファイルが崩れてくって認識でいる

>wikiみるにそもそも匿名モデル自体がDreamboothに対して不適って話じゃなかった？
そこ見ないでやってた！けれどもまあ目的の絵が出てるからいいのかな…
統合で混ぜてるのが良いのかもしれない

NAI君早く学習機能来て

>画像は発散し始めたHNで出したやつ
うわあ綺麗

>別々に学習したあとにマージ機能でAdd differenceを使う
自分の場合はなぜかadd differenceでエラーが出たので
Sumで足してしまったけれどもつかえています
なんとなく使えてるだけの気がする…

hypernetwork、dropoutつけても学習スピードは変わらないけど
Add layer normalizationすると過学習から持ち直すのを繰り返すので
どこが正しいのかわからないみたいな状態でした
LNアリだと0.000005で１０万学習させても発散しないですね

自分は線が滲んだりぼやけだしたら発散の兆候ってことでLr変えていってるけど設定によってはずっと発散しないからある程度で打ち切るのも大事

>いわゆるレスラーマスクって難しいのかな？
もしや性癖？

1111版の追加機能でDBを入れてみたんだけど設定項目が多すぎて訳ワカメ状態になっている…
実行まで出来たとしや解説サイトないですか…？

>ふん…俺のネガティブ{{{extra nipples}}}を突破してくるとは大した女だ…
うちもよく肛門が増える

背景が大火事のキャンプ飯みたいな絵がじわじわ来る

>でも収束しかかってるしなんなら衣装の方向性むしろどんどん近くなってるのよね…
>切り時なのが実はそうじゃなかったとかもありうるし
一部の設定で中断再開した時の不具合が修正されてるし気軽にシード-1で回して確認してみていいんじゃない？

>>いわゆるレスラーマスクって難しいのかな？
>もしや性癖？
女レスラー描いてもらってるけどどうマスクっていれても普通のマスクつけるんだよね
ちなみにnai

>背景が大火事のキャンプ飯みたいな絵がじわじわ来る
警視庁に特別捜査本部設置されるレベルの連続放火事件

どうやら普通の被せるのは無理っぽいですね
ありがとうございました

>めっちゃくっきり持ち直したしHypernetworkもうなんもわからん…
復活！復活なのです

>AIくんは80年代の絵柄苦手っぽいんだよなぁ
ウイングマンのアオイさんのエロ画像ガシガシ出したいんだけどもう全然ダメな感じで悲しい

>あ、出来たみたい
やったな！
ホクロとかから身内バレするのだろうか…

>ウイングマンのアオイさんのエロ画像ガシガシ出したいんだけどもう全然ダメな感じで悲しい
さっきNAIでキャラセットあるのかなって試したらなかった…

ちょっと試したいpromptあるし途中で止めちゃお！ってなった絵に限ってめっちゃ良さそうな絵の生成途中なのなぜなんだろう

>1667895814974.png
自分も試しに入れてみたけれどこの画面から結構経って
RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.6 and torchvision has CUDA Version=11.3. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.
11.6のcuda入ってるけど対応は11.3だから入れなおせよ！って出ましたね
試しに11.3へ変えてみます

>のなぜなんだろう
想像はいつだって実際より美しい

>A100を使って6時間ぶん回しても最適がわかりませんでした！
>どうしようか…
貸しGPU？なんぼするんだそれ？

ネオランガだ…
やはり供給が少ないキャラには福音だなこの技術…

>>A100を使って6時間ぶん回しても最適がわかりませんでした！
>>どうしようか…
>貸しGPU？なんぼするんだそれ？
月月39ドルなのでそんなにかかってないよ
ただA100は人気過ぎるので引き当てるためには何度もガチャする必要があるけど

>No.1033062401
西洋では日本で言うショタと男の娘とあまり区切らないみたいだけど
これは関係ないだろうな

>>A100を使って6時間ぶん回しても最適がわかりませんでした！
>>どうしようか…
>こんな感じで一進一退になってる？
マジでそれだったら発狂する…
終了の見極めが無理ってことだし…

これって近所の神社とか寺とか描いて貰うとどうなるんだろう？

近頃はあまり無茶なお題が来ないな……

多分Add layer normalizationしている場合は
過学習発散までやっていいところまで巻き戻す
っていう方法が意味なくなる？気がするんですよね
いくらでも持ち直す雰囲気
5000stepごととかに全部並べて一番気に入ったのを取る感じ？

学習率が最適解の窪みに落とすための移動距離って考え方はすごい分かりやすい
dropoutとかnormalizeってどんな操作なの詳しいとし

>1667897205622.png
自分はコマンドラインから
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 [link]
ってやってtorchvisionの方を11.6にあげてみたら通ったのですが
そもそも再起動したら起動出来ちゃったならちょっとわからない

novelaiはファンタジーな絵は得意だけど現実的な風景画は苦手みたい

>終了の見極めが無理ってことだし…
適当な所で学習レートを一桁下げて再開してみたらどう？

>No.1033116644
「バージョンあってないから合わせろ」って警告じゃね
torchvisionを11.6でインストールした方がいいのでは

>この紙くずはなんなんだろう
おめこ券じゃね？

>inpaint繰り返して納得いくのが出来たと思ってよく見たら手すりがズレてた…
女の子が手すりを歪ませてる可能性にかけろ

>風景画どりゃあああ
石畳っていいよな

供給が少なすぎるキャラだと教師データに使える画像もないから数枚からDBで学習→txt2imgで生成して似てる画像をバリエーションとしてさらにDBに突っ込むとかいうことをしてる・・・

月蝕が始まる

>NAIくんさあ…これ爆撃機飛んでない…？
お城の上のやつはワイバーンとかじゃなかったんか…

いい流れだ
教会や仏像をきっかけにアシュラマンの母親を追求する人がこれから増えるかも知れない

>こういう顔で「絶対許さないからな」と言われるとすげえ興奮する
恥辱に塗れた顔でこちらを睨みつけてるエロ画像はあるけど
無修正なので貼れない

ホラーな感じなのが見たいな

>そうそう、そっちだったっぽいので
ネオランガ良いな

>恥辱に塗れた顔でこちらを睨みつけてるエロ画像はあるけど
>無修正なので貼れない
局部にぼかし入れて貼ったらいいじゃないの

>>全裸で首輪つけられてる系の女子
>>としたちは怒ってる方と怯えてる方のどちらが好み？
>俺はオコ
喜んでる系

>1667899145843.jpg
と
>1667899252088.png
で宗教が産まれそう

>顔以外は完璧
タロットカードみたいだ

>>顔以外は完璧
>タロットカードみたいだ
風景や装飾は呪文で調整できるようになったんだけど瞳が全然駄目なんだよね…
瞳を解決出来たらそのままカードに出来そう

>瞳を解決出来たらそのままカードに出来そう
inpaintでなんとかなるんじゃないか？

>俺はオコ
>喜んでる系
>涙をこらえてる表情が好き
見事に分かれたなあ