◇ 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)

たておつ
Multiple Hypernetworks更新で生成早くなって良い感じに使えてる

良い感じに使えてると思ったら数回使った後でエラー吐いて動かなくなりました
まだ駄目だこりゃ

>良い感じの絵柄で出たけどヨダレが間抜けだな！
血なのかもしれんぞ

>良い感じの絵柄で出たけどヨダレが間抜けだな！
死を感じる敵と相まみえると性的興奮が抑えられなくなるキャラと考えれば大いにアリだ！

使ってるckptにevt_v2をマージしたら彩度が落ちるんだけどモデルの相性の問題なのかな？

>横長にすると2割くらい真っ黒になる
>グラボのパワー不足かな
縁かな？縁のvaeは高解像度になると真っ黒率が増える
（これはグラボ関係ない。たとえばA100ですら起こる）
ので高解像度出したい時はwdのanime vae等にすると起こりにくい

某所で匿名系モデルで真っ黒になるのはwebui-use.batに--no-half-vaeを追加すれば回避できると聞いたが

evtは柔らかいから縁に比べるとDBしても崩れづらいっぽい？
ただ柔らかすぎて奇形増えるし他のモデルとマージして使う方がいいのかもしれない

Trinart Characters を使おうと持ってるんだけどtrinart_characters_it4_v1.ckptのほかに
autoencoder_fix_kl-f8-trinart_characters.ckpt ってファイルは何のためにあるの？
これってNAIのvea.pt みたいに変換して使う必要がある感じ？？

>なんかの作品のバナーみたい
かっこいい
こんなサイズできるんだ

>たておつ
>>たておつこっちがSDアップスケール×2で4kにした画像
>SDアップスケールっても一つ使い方わかってないんだが
>例えば512x512を1024x1024にしたい時はi2iに送って、
output sizeを1024x1024とかにした後でESRGAN 4xを選べばええんか？
すまん遅くなった
1111だったらi2i下の方のスクリプトプルダウンからSDアップスケールを選んで生成すると
自動で指定したサイズの2倍のサイズに描き込みながら出力してくれる
通常のi2iと同じように他の項目も影響受けるからSteps増やすなりお好みでって感じかな
CFG Scaleが高いと別の画像に化けやすいので0.2ぐらいが推奨

>某所で匿名系モデルで真っ黒になるのはwebui-use.batに--no-half-vaeを追加すれば回避できると聞いたが
減るだけで発生はするよ
VRAM48GBのA6000で100枚生成したらno-halfなしだと30枚海苔になるのが3枚海苔になる感じ

--no-half-vae の話はスレごとに下手すると3回くらい聞かれるよね…
それだけだと極稀に出るから --precision full --no-half も入れた方が良いはずだけどVRAM4GBだと生成できなくなるかも

>これってNAIのvea.pt みたいに変換して使う必要がある感じ？？
YES

>YES
やっぱりそうか・・・変換方法調べないと・・・

>この子たちはボールを半分に切って何してんだ…
ティファとエアリスだろわかるぜと思ったら微塵もないプロンプトで驚き

そこらへんのコマンドは入れ得ってわけじゃなくて何かしらデメリットあるっていう印象だけど

>>使ってるckptにevt_v2をマージしたら彩度が落ちるんだけどモデルの相性の問題なのかな？
>こういう風になるならVAEがかかってない
解決しました！ありがとう！

>>YES
>やっぱりそうか・・・変換方法調べないと・・・
ファイル名を変えるだけだ！　何も変換しない

vaeって結局彩度にしか影響してない気がする
いったいなんなのだ

SD upscaleも奥が深い…
Denoising strengthの機嫌伺いつつアップスケーラーでも仕上がり変わるから脳死で選ばず絵柄によって変えたほうが良い気がしている

prompt X/Yでvae有無やファイル別ができれば一目瞭然なんだがなあ

>vaeって結局彩度にしか影響してない気がする
彩度に影響するアレが特殊というか…

>としあきwikiにはGTX16XX向け必須オプションってあるからそれ以上のグラボなら外した方がいいかな
float32使うなら必須じゃない？

お絵描きAIはDiffusion ModelちゃんとVAEちゃんの二人組でお互いに得意不得意を補っています
Diffusion Modelちゃんは妄想からラフを書き起こすのが得意だけど色塗りや細部が苦手です
VAEちゃんは色塗りや仕上げが得意だけどゼロから書き起こすことはできません

>これも入れたら生成時間が倍くらいに…
>としあきwikiにはGTX16XX向け必須オプションってあるからそれ以上のグラボなら外した方がいいかな
途中の計算を半精度でやるか単精度でやるかだけだからまぁ半精度の方が早いよね
ただこれで黒画面ならなくなるのでany3やら匿名やらは途中で半精度では表現できないくらい0に近い数を入力して
クソバカでっかいweight掛けて出力するセルが大量にあるんじゃないかって気はする…
ネットワークの出来というか学習結果としてはあんまり上手い仕上がりじゃないんだけど

半精度と単精度って出力結果も変わるのだろうか？

>ファイル名を変えるだけだ！　何も変換しない
ckpt になってるのを vae.pt にするだけ？

>ただこれで黒画面ならなくなるのでany3やら匿名やらは途中で半精度では表現できないくらい0に近い数を入力して
>クソバカでっかいweight掛けて出力するセルが大量にあるんじゃないかって気はする…
逆かも
半精度だとinf(or -inf)になっちゃってその後ろ全部ゴミになりましたのほうがアリそうだ

ソシャゲのイベント一番美味しいやつだったのに全然回れなかったな
AIのせいで今大変なんだから

HN学習してるときに学習結果のサンプルを出すときにモデルを変えられないものか……
まあ学習と適用を別のモデルでやろうとしてる状態が特殊なのは理解してるけど

>ソシャゲのイベント一番美味しいやつだったのに全然回れなかったな
>AIのせいで今大変なんだから
そういう状態になると一気に続ける気がなくなるから注意だ

現状精度の高い32bitより2倍速い16bitの方が持て囃されるのはしかたない

>逆かも
>半精度だとinf(or -inf)になっちゃってその後ろ全部ゴミになりましたのほうがアリそうだ
weightをtensorboardに書き出して分布見るだけでも答えはわかるとは思う
まぁそれがわかったところでじゃあvae調整するかってなるかというと、優先度的にはDBとかのが上にいっちゃうからなぁ、リソース余裕があったらdecoder部分だけとか色々弄り倒したいとこではあるが……

DreamboothをCPUオンリーで使って見てるけどびっくりするほど遅いな。
遅いとは書いてあるけど、これほどは・・・
やっぱ、colabを有料プランで使うほうがいいのかな？

>やっぱ、colabを有料プランで使うほうがいいのかな？
ColabさんJCBによる課金受け入れて…

好みのエロが出せそうで出せなくてもどかしい

うちのcolabちゃんJCBで課金できたよ
でも先月でやめたけど

https://github.com/TheLastBen/fast-stable-diffusion [link]
精度はちょっとあれだけど準備楽だしどうせマージして使うからDBはこれを無料corabで使ってるな

俺の持ってるJCBカードは古すぎて無理だった
paperspaceも考えてみようかな

>DreamboothをCPUオンリーで使って見てるけどびっくりするほど遅いな。
>遅いとは書いてあるけど、これほどは・・・
>やっぱ、colabを有料プランで使うほうがいいのかな？
8bitAdamで妥協できるなら無料でも最大640x640のマルチアス比行ける、VRAM的な余裕でいえばそれより大きくてもいけそうだけど自分が確認したのは640までだからどこまで行けるかは知らない

>DreamboothをCPUオンリーで使って見てるけどびっくりするほど遅いな。
>遅いとは書いてあるけど、これほどは・・・
CPUで十分ならみんな面倒くさい思いしてGPU使ったりしないからね…
今度のXeonはHBM2をCPUと直結して64GB載せた56コアのやつ出るから結構行けるかもしれないけど

8bitadamでDBやってまともな奴って本当に出来るの？

CPUベースの学習は結局メモリ転送速度が律速になって
CPU性能はあまり変わらないんじゃないかって思ってる

>やっぱ、colabを有料プランで使うほうがいいのかな？
colab有料よりはpaperspace有料おすすめ
$8コースでもcolabよりメインRAMが多いので色々助かる
16GBのA4000だから基本的な学習用途には困らない
あとgoogleよりはBANの可能性は低い

CPUオンリーで1000ステップ完了まで7時間30分くらい
メモリは32GBくらい使ってる

>CPUベースの学習は結局メモリ転送速度が律速になって
>CPU性能はあまり変わらないんじゃないかって思ってる
CPUにHBM2ポン付けしたXeonは帯域1TB/sだね
まぁ350Wとビデオカード並の消費電力だけど

>アナルプレイに慣れてきたアイリス艦
>「はい、綺麗にしてきたよ」
gape混ぜてる？

>colab有料よりはpaperspace有料おすすめ
colabは課金出来ないしNAIに課金してるとNAIばっか触っちゃうからNAI課金切れてる時にそっち試してみるかなぁ

>CPUオンリーで1000ステップ完了まで7時間30分くらい
>メモリは32GBくらい使ってる
あとCPUはi7-10700 2.9GHz
参考までに

>Hypernetworkローテーション学習でここまでできたけど自分の力じゃあここが限界だ…
>1,1relu 1e-4 データセットローテーションで7550stepがこんな感じだ…
特徴は結構出てると思うよ
ローテーション学習ってのは良くわからんけど

>CPUオンリーで1000ステップ完了まで7時間30分くらい
>メモリは32GBくらい使ってる
早いなーうちはi7-6700のマシンだったかな900ステップで12時間だった

>とっしー…
>Hypernetworkローテーション学習でここまでできたけど自分の力じゃあここが限界だ…
>1,1relu 1e-4 データセットローテーションで7550stepがこんな感じだ…
どのレベルを目指してるのかわからないとなんとも
階層は二層？

>8bitadamでDBやってまともな奴って本当に出来るの？
その辺の基準は人によりけり位の精度
8bitAdamじゃないほうが当然精度はいいけど、この場合の精度は再現度じゃなくてfullemaのモデルと16bit精度モデルの違いみたいな感じ

HN学習はもう学習そのものが楽しくなってきた
調教物が好きなはずだ

学習時のlrで定期的に高めのlrを数step差し込むようにしたらいい結果にならないかなーってふと思った
スケジュール書くの面倒そう

>>アナルプレイに慣れてきたアイリス艦
>>「はい、綺麗にしてきたよ」
>gape混ぜてる？
匿名に0.1混ぜてるよ

>学習時のlrで定期的に高めのlrを数step差し込むようにしたらいい結果にならないかなーってふと思った
>スケジュール書くの面倒そう
焼きなまし法ならここで解説されてるよ
https://dskjal.com/others/sd-fine-tune.html#wide-vs-deep [link]
大体100：900の比率っぽい

>1,1reluを1e-4で回して本来なら3500ぐらいで崩壊するのが7000まで伸びて精度も大分上がってた…と思う…
どうでもいいことだけど、ソースコード見ると1,1の1層HNだと活性化関数って入らないような？

>>1,1reluを1e-4で回して本来なら3500ぐらいで崩壊するのが7000まで伸びて精度も大分上がってた…と思う…
>どうでもいいことだけど、ソースコード見ると1,1の1層HNだと活性化関数って入らないような？
そうなの…！？
11/4以前のWEB UIでやったけどその時点でもそんな感じ…？

>>>アナルプレイに慣れてきたアイリス艦
>>>「はい、綺麗にしてきたよ」
>>gape混ぜてる？
>匿名に0.1混ぜてるよ
ありがとうございます
やっぱりアナルはgapeなんだなあ

>>8bitadamでDBやってまともな奴って本当に出来るの？
>その辺の基準は人によりけり位の精度
主観の問題だから疑問に思ったなら試してみればいいとしか言えない
ただ悪い結果が出ても学習方法が悪かったのが切り分けるために
8bitadamじゃない普通のadam？で学習させて比較出来ないと意味ないけど

>素材を20枚1セットにして複数セット用意して素材をローテーションさせながら学習させれば発散する前にさらに学習が進むんじゃないかって試してまあまあ上手く行ったかもしれない…？って感じ
ミニバッチ学習みたいなもんか確かに良さそう
今度やってみるか

>そうなの…！？
>11/4以前のWEB UIでやったけどその時点でもそんな感じ…？
階層の指定が出来なかったときでも中では1,2,1を指定してたはず……

>そうなの…！？
>11/4以前のWEB UIでやったけどその時点でもそんな感じ…？
たしか出力層に活性化関数適用しなくなったのってその辺りだよね？　それなら11/4以前は活性化関数適用されてる
とりあえず今のコードだと、全部精査してないから絶対とは言えないけど、1層指定の時activate_outputがオンになる処理が入ってなければ1,1だと活性化関数入ってない

>colab無料のやつでDB使って作ったモデルこれくらい
>何を学習させたかは感じ取って
いいなあ

３０８０じゃあAI学習は厳しいんだっけ

>25000stepでもいまいちなTI学習
セイントテールなのはわかる

>３０８０じゃあAI学習は厳しいんだっけ
12Gあれば人権付与の感覚だから
3080の10GBだととことんつらい
3080でも学習できないことないが・・・

寝てる間か仕事行ってる間に学習済んでくれればいいからCPUでまず始めてみようかな
5950Xだとどんなもんか怖いもの見たさもある

AIの為に買った時は3060に満足だったのに最近は12GBでも窮屈に思えてきたぞ

>colab無料のやつでDB使って作ったモデルこれくらい
>何を学習させたかは感じ取って
知ってるかもだけど解像度倍にしてHighres. fixにチェック入れるともっと良くなると思うよ

2080で遊んでるけどHN学習は寝る前に仕掛けたら終わるので特に問題ないなぁ
動画作る時にもっと速度ほしいなと思う

DAが8GBのグラボでも出来るようになるって俺信じてる

学習の前に呪文詰める段階ですら時間がいくらあっても足りねえ

>DAが8GBのグラボでも出来るようになるって俺信じてる
もう出来るはずなんだけどね
https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/dreambooth#training-on-a-8-gb-gpu [link]
としあきが一人成功してたはず
ただしメインメモリは25GB余計に食う

>DAが8GBのグラボでも出来るようになるって俺信じてる
reconstruction使わず384x384ならギリいけるって話じゃなかったっけ

近いうちにメインメモリ64GB用意しないとダメかな・・・

あえて1,1 にしてのはなんか理由あるの？

>素直にクラウド借りようよ！
>というか学習はクラウドじゃないとやってられない
>2PC持ってる貴族ならともかく
やっぱり今の時代持ち家よりも賃貸だよなあ…

（今PC6台動いてるとか言いづらい）

（3台動いてるけど学習に使えるようなPCは1台だけなのでセーフ）

>おやすみ
おは水陽！

>すげえなみんな！
手段が違うだけで目的なきっとみんな同じだ！

（富豪がいる）

クラウドっていくらするんすか？

>linearもなんかいい仕組みが入ってるからこれでも十分って言ってるとしはいたな実際にやってみてもlinearで結構いい感じに学習する
>今日丁度マイナーキャラでいろいろ活性化関数を確認した所
>でコスは学習させたくなかったんで学習素材にまったく存在しないコスを着せて違和感出ないかの確認
>今回はleakyreluとsoftsignがいい感じかなと思ってこの2つで更に設定を詰めようとしてるところ
でもライナーってあんまり特徴拾ってくれないんじゃなかったっけ…
softsignは特徴は拾ってくれるけどなんか色が黄色味がかって変になるし…

AWSで学習できんかな

>>でもライナーってあんまり特徴拾ってくれないんじゃなかったっけ…
>んなことないと思うよ　他の活性化関数を使ったのと学習の傾向の違いは感じるけどちゃんと特徴は拾ってる
拾い方が違うのか…ちょっと試す必要がありそうだな…
>>softsignは特徴は拾ってくれるけどなんか色が黄色味がかって変になるし…
>それは他のでも起こるね
>これはleakyreluだけど徐々に黄色が強くなってきてる
どうにかならんものか…

さくらの高火力とかWebARENA Indigoとか国内勢は高すぎるよね…法人しか見てないというか

ネカフェの高スペックPCか…

>さくらの高火力とかWebARENA Indigoとか国内勢は高すぎるよね…法人しか見てないというか
昔さくらが高火力言い始めた時に見てみたけど初期費用取るってだけで選択肢から外れた

>みんなGPUってパワーリミット設定してる?
MSIのツールで60%に落としてるTjとか見てないけど

>>みんなGPUってパワーリミット設定してる?
>MSIのツールで60%に落としてるTjとか見てないけど
うちの3060はうんこメーカーなので170Wのままだと即90℃だから100Wにしてる
これだと全力で回しても72℃で止まるし速度低下は170Wに比べて12%だった

>クラウドなら普通にGoogleColabかPaperspaceでいいと思うよ…
nbならそれでいいんだけど鯖として（安く）使うのはつらみなんだよね
runpodは普通の鯖として使えるのが良い

>みんなGPUってパワーリミット設定してる?
電源が550Wまでしかないんでフルパワーだと不安もあるので
最大の58％に制限してる
正直そこまで速度は欲してないし

朝寒い時は3060ちゃんに100枚単位でエロ画像を出力させてる
暖房として活用してるから特にリミット設定してない

熱も気になるけどファンの音もでかいから70%ぐらいに抑えてる

>みんなGPUってパワーリミット設定してる?
最初はパワーリミットだったけど
今は低電圧化にしてる(ググると出てくる方法)
あとfanctrlってソフトでGPU/Hotspotが65度超えたら
ケースファン全開にするようにしてる

PCケースも静音設計で吸音材入ってるのにしてて良かったと思うんだけど
たまーーーに共振してるような音が出ることがあるんだよなあ
どっかにゴム挟むか……

発熱するのメモリ側だからメモリクロック落とすといいと前聞いたけどどうなんだろう

PCケースが熱々だ

エアフローがしっかりしてれば室温が50℃とかならない限り大丈夫
ただしファンもケミコンも寿命が縮むけど

SD流行り出したの真夏じゃなかったっけ
そこ乗り越えたんだからいけるいける

>SD流行り出したの真夏じゃなかったっけ
>そこ乗り越えたんだからいけるいける
そして次の夏…

>SD流行り出したの真夏じゃなかったっけ
>そこ乗り越えたんだからいけるいける
その時はまだ1050tiでのっそりのっそり作ってたんだよなあ……

ちょっと前までマイニングしてたからこれくらいの発熱は余裕

>そして次の夏…
恐るべき事態に――

3日語（電気料金）100倍！

これのせいかわからんが先月の電気代が本当にシャレにならなかったので控えます…2倍になるとは

SDは夏だったけど実際に本格的に流行ったのはWDが出た9/9日以降なんだぜ…！

元々重いゲームやってた人はゲームやれなくなったぶんそんな変わらんか下手したら電気代下がるけど
ゲームやらなくてこれの為にグラボ買った人とかは電気代えぐくなってそう

ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか

電気代が郵送じゃなくて
いちいちネット使ってみにいかないといけなくなったからずっと確認してない

>ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか
結露して死なないか？

>ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか
そんな事しなくてもアイスランドに住めば解決や

>みんなGPUってパワーリミット設定してる?
AFTERBURNERで67%にしていて
学習中でも大体60℃前後だね
2060(12G)

>ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか
新種の炬燵かなにかだろうか

>ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか
冷蔵庫は発熱し続けるものを冷やすようには出来てないので…（昔家電メーカーに勤めてる人に聞いた）

>ひょっとして冷蔵庫の扉に配線用の穴を開けてグラボを入れたら最強なのではなかろうか
冷気が入り込みやすい窓の下あたりにPCを置いとけばいいんじゃね

余熱で発電できんかな

>余熱で発電できんかな
回すか…タービン

>AI用にどの家庭でもグラボを持つ時代が来たら
その頃はグラボじやなくてAI専用のチップでしょ

今更だけどもしかして縁くんってそのままだと綺麗に裸を描けない？
nude指定しても乳首部分が隠れるようなのしかでない

>nsfw (nsfw)を入れるのです
nsfwも結構強調して入れてるはずなんだけどなぁ
ありがとう色々試してみる

>もうちょっと絵画的にするにはどうすればええんやろか
まずは微妙な関西弁をやめにして普通に質問したほうがいいと思うな

>DBで白黒画像のみを教師データにする時
>instance: sks 1girl, monochrome
>class: 1girl
>みたいにするとカラーで学習するというのを聞いて試してみたら本当にできた
monochromeは既にckptに学習済みのが入っていて教師データの特徴とも合致しているのでほとんど学習されない…とかかなぁ？

>アスカを日焼け＆ブレザー制服とルーズソックス着せて何百枚とエンジョイセックスしてもらってる
メジャーキャラのマイナーシチュエーション最強だな
マイナーが特殊性癖方面だとそっちを出すのが難しかったりするけど

メイン機で使ってる2080がなんかノイズ吐くようになっちゃったからいっそ3090買おうかな…

NAIにケモナー特化型が出来たみたいだな

うーむ肘に乳首できちゃう現象TIで学習させるとして
でっかい画面の中のそんな局所的な現象ピンポイントで学習できる気がしないなぁ
まぁやってみればいいんだろうけど

なんか外人のAI絵でfateの遠坂凛をよく見る気がするんだけど凛ちゃん海外で人気高いのかな？