◇ 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
https://rentry.org/sdmodels [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
SD2.0なんか根本的に違ってて今までのモデルとマージ出来ない雰囲気だが出来るようになるといいな

SD2.0使ってみたいけどこれローカルの場合は普通にアプデすればいいのかな
まだwebUIだと不具合あるって聞いて二の足踏んでるんじゃが

たておつ……学習難しいね

>SD2.0使ってみたいけどこれローカルの場合は普通にアプデすればいいのかな
>まだwebUIだと不具合あるって聞いて二の足踏んでるんじゃが
レポジトリが違うから多分別途クローンしたほうがいいともう

>たておつ
点を入れられる度に脱がないといけない脱衣サッカーという競技を思いついた

2週間に一回くらいは変化が訪れるの楽しい

>>SD2.0使ってみたいけどこれローカルの場合は普通にアプデすればいいのかな
>>まだwebUIだと不具合あるって聞いて二の足踏んでるんじゃが
>レポジトリが違うから多分別途クローンしたほうがいいともう
reddit情報では1111が明日ぐらいに対応するってさ

>>>SD2.0使ってみたいけどこれローカルの場合は普通にアプデすればいいのかな
>>>まだwebUIだと不具合あるって聞いて二の足踏んでるんじゃが
>>レポジトリが違うから多分別途クローンしたほうがいいともう
>reddit情報では1111が明日ぐらいに対応するってさ
早くね！？
AUTOMATIC氏超人すぎない…？

>>>SD2.0使ってみたいけどこれローカルの場合は普通にアプデすればいいのかな
>>>まだwebUIだと不具合あるって聞いて二の足踏んでるんじゃが
>>レポジトリが違うから多分別途クローンしたほうがいいともう
>reddit情報では1111が明日ぐらいに対応するってさ
じゃあ対応完了するまでちょっと待つか
ありがとね～

SD2.0はぱっとみだけで判断するなら、パラメータ数かなり増やしてるからVRAM要求大分増えてそうだなぁ
追加学習ギリギリできてたスぺだと追加学習できなくなるとかは可能性あるかな？
あとは公式のCLIPScore比較表だけみると、v1.1→v1.5の時よりv1.5→v2.0のが上がり幅大きいけど、CLIP自体は今までと同じっぽいからtextencoder調整して入力トークン数も拡張するっていうWDのが表記スペだけでいうと機能的向上はしてるのかな？
d2iは専用モデルとしてリリースしてるから、構造的にその辺を組み込んだわけでもなさそうだし

VRAM要求上がったら死んじゃう！

VRAM12GBで足りたりする…？

>あとは公式のCLIPScore比較表だけみると、v1.1→v1.5の時よりv1.5→v2.0のが上がり幅大きいけど、CLIP自体は今までと同じっぽいからtextencoder調整して入力トークン数も拡張するっていうWDのが表記スペだけでいうと機能的向上はしてるのかな？
新しいOpenCLIP使ってるって4chanに書いてあるよ

あとBurning Infernoいれてるにも関らず火がつかず平穏な背景になるpepsi

>>あとは公式のCLIPScore比較表だけみると、v1.1→v1.5の時よりv1.5→v2.0のが上がり幅大きいけど、CLIP自体は今までと同じっぽいからtextencoder調整して入力トークン数も拡張するっていうWDのが表記スペだけでいうと機能的向上はしてるのかな？
>新しいOpenCLIP使ってるって4chanに書いてあるよ
あーぱっと見だから今までと同じCLIP使ってるなって部分しか見てなかったけど、変わってるなら別の場所にtextencoderの定義いってるのか

>あーぱっと見だから今までと同じCLIP使ってるなって部分しか見てなかったけど、変わってるなら別の場所にtextencoderの定義いってるのか
すまん、完全に見落としてたけど見てたコードの真上に新しいtextencoderの定義あったよ
じゃあ、言語理解は今までと大分変るレベルで性能上がってるかな？

>>たておつ
>点を入れられる度に脱がないといけない脱衣サッカーという競技を思いついた
最後はチンポを入れられるのか？

v2.0 はxformers 入れても 2060 の 6G だとメモリ不足で無事死亡
グラボ買い換えないと・・・

自分の絵だけ学習させてAI絵って作れる？

NAI君またＶプリカもpaypalでも登録できねいぐえー

>自分の絵だけ学習させてAI絵って作れる？
学習させるにはちょっとハードルあるけどできる

>自分の絵だけ学習させてAI絵って作れる？
作ってるし仕事でこっそり応用してる

>自分の絵だけ学習させてAI絵って作れる？
なんにんかやってたとしはいた
ドン引きするほどそっくりなのが出てきたって言ってたけど

たておつ
text encoder 変わってるなら他のモデルとマージできなさそうね

SD2のデモがエラーで動かないんだけど

>SD2のデモがエラーで動かないんだけど
殺到してるのかずっと動いてないね

縁でかなり満足できてるので新しいのは静観
とはいえ縁もNAI通りに行かない呪文がぼちぼちあるのでさらに良いものが出てくれるに越したことはなし

>SD2のデモがエラーで動かないんだけど
ずっと混雑しててSDを初日にdemoで遊んでた時を思い出したわ

SD2.0もサンプル画像で手が崩れててうーんそこは放置なんだって思いました

v2.0をインストールしたらAUTOMATIC1111でHaypernetworkが聞かなくなった・・・
なんでだ？pytorchとかのバージョンがおかしくなった？

demoでも自作絵が学習出来るようになるとか？

>とりあえず2.0全種落としてきたけどVRAM8GBだとつらそうなのん…？
まだ最低VRAMわからないから情報待ち、webui対応したら低スぺオプションオン使えるし、足切りスペがどの辺になるかはやってみないとわからないと思う

>1669278513999.jpg
ビートマニアで見た！

SD上でペイントツール使える拡張機能ってあったりする？
一々保存して修正して…ってのが面倒になってきた

FP16使えば処理は軽くなるだろう
3060で動くと信じて

NAIちゃんも更新するのかな

>1669278513999.jpg
目をぐーっと押してしばらくたつとみえてくるやつ

>SD上でペイントツール使える拡張機能ってあったりする？
>一々保存して修正して…ってのが面倒になってきた
img2imgなら--gradio-img2img-tool=color-sketchってオプションでいける
inpaintにはなぜか適用されない

>まだ最低VRAMわからないから情報待ち、webui対応したら低スぺオプションオン使えるし、足切りスペがどの辺になるかはやってみないとわからないと思う
ありがとう

仮に12Gで足りなかったとしても
これ以上は予算オーバーだったので是非も無しですわ

>img2imgなら--gradio-img2img-tool=color-sketchってオプションでいける
>inpaintにはなぜか適用されない
おおあるのか
inpaintで使えないのは残念だけど少し楽できそうね

>SD上でペイントツール使える拡張機能ってあったりする？
>一々保存して修正して…ってのが面倒になってきた
Kritaってペイント用ツールと1111を連動させるExtension入れてる
導入ちょっと分かりづらかったけど便利だよ

>仮に12Gで足りなかったとしても
>これ以上は予算オーバーだったので是非も無しですわ
まぁ当面は追加学習できないと1.x系列でいいかってなるとは思うけど
sd1.1から1.3でかなり大幅な精度アップしてるから、sd2.xが出た時かWDみたいに方向性を絞った追加学習モデルが出た時に乗り換えなきゃってなりそうな予感はしてる

AUTOMATIC1111が別フォルダにインストールしたv2.0の方を読みに言ってる
AUTOMATIC1111は何も弄ってないのになんでだ・・・？

>AI初心者なんだけどこんな感じの合成クリーチャー作ってもらうにはどこが良いのかな？
とりあえずデモ版で遊んでみたら？
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion [link]

>AI初心者なんだけどこんな感じの合成クリーチャー作ってもらうにはどこが良いのかな？
タカ！トラ！バッタ！
妙なクリーチャーは偶然よく出来るけど部位まで指定するのはどれでやっても辛いぞ

>AI初心者なんだけどこんな感じの合成クリーチャー作ってもらうにはどこが良いのかな？
オーズ懐かしいですね

誰かが巨大化したSD2.0のモデルを蒸留してコンパクトなモデル作ってくれればいいんだよな

>AI初心者なんだけどこんな感じの合成クリーチャー作ってもらうにはどこが良いのかな？
こういうのはmidjourney向きな気がする

>AUTOMATIC1111が別フォルダにインストールしたv2.0の方を読みに言ってる
>AUTOMATIC1111は何も弄ってないのになんでだ・・・？
元フォルダやその他データ一切コピーとかじゃなくて
別フォルダにちゃんとGitのコマンドで入れた？

>AI初心者なんだけどこんな感じの合成クリーチャー作ってもらうにはどこが良いのかな？
「Midjourney Remix」あたりで作例は出てくるから
自分の想像に合いそうか判断してみては

SD2.0は完全にNSFW無理みたいね
学習ができるようになれば何とでもなるだろうけど

>昨日のファインチューンしたモデル入れてみたけど
>背景要素以外は何入れてもそのまんまをお出ししてきた・・・
>画像50枚で10000stepは回しすぎっぽい
Dreamboothのことなら100枚で2000Stepぐらいで十分だったよ
なんなら1000でもよかった時すらある

ファインチューニングはどんなに多くても教師画像の100倍くらいに抑えた方が…
メモリ潤沢で精度オプション入れられるならもっと少なくてもいいくらいだと思う

1111のDreamboothならステップ数は人間を覚えるか画風の覚えるから必要なステップ数を計算してセットしてくれるボタンがあったはず

>なんなら1000でもよかった時すらある
https://note.com/kohya_ss/n/nbf7ce8d80f29 [link]
いや、こっちのファインチューニングを試してた
ほかのとしも原理はDBみたいなもんと言ってたんだけど
こっちのメリットは画像のリサイズが一切不要で
タグも難しいこと考えなくていいんでこのやり方でうまく行く方法を見つけたい

スペック大分低めでがんばってるからSD2.0ベースの超最強アニメモデルが出たとかなったら泣いてしまう未来が見える

>AUTOMATIC1111が別フォルダにインストールしたv2.0の方を読みに言ってる
>AUTOMATIC1111は何も弄ってないのになんでだ・・・？
v2.0インストールしたときに自動でフォルダにPATH通されてたりしないかな
環境変数一応見てみたら

>スペック大分低めでがんばってるからSD2.0ベースの超最強アニメモデルが出たとかなったら泣いてしまう未来が見える
VRAMが24GBないと出力もできないようなモデルは学習コストも必然的に高くなるはずだから作れないと思う
出力の最低ラインは上がっても8GBぐらいでしょ

>>なんなら1000でもよかった時すらある
> https://note.com/kohya_ss/n/nbf7ce8d80f29 [link]
>タグも難しいこと考えなくていいんでこのやり方でうまく行く方法を見つけたい
私もお世話になってるけど save_every_n_epochs でepoch毎に吐き出していいところの取ればいい。
learning_rate は色々試したけど 3e-6 か 2e-6 あたりを使うことが多い。参考になれば幸いです。

どうせすぐにSD2.0をNSFWにファインチューニングしたモデルを誰か放流するだろうな

>私もお世話になってるけど save_every_n_epochs でepoch毎に吐き出していいところの取ればいい。
>learning_rate は色々試したけど 3e-6 か 2e-6 あたりを使うことが多い。参考になれば幸いです。
てか単純に汎化用の画像入ってなさそうだから、精度上げるようと回すほど元のものを出すだけに近づくし、汎化性能を残したままにしようとすると再現精度が落ちるってだけじゃ？

また新しい学習手法が現れたの…？

>私もお世話になってるけど save_every_n_epochs でepoch毎に吐き出していいところの取ればいい。
>learning_rate は色々試したけど 3e-6 か 2e-6 あたりを使うことが多い。参考になれば幸いです。
ありがとう
オプション設定特にいじらず実行して
そのまま寝て起きたら2GBのファイルが200個できてて思わず最新の以外消しちゃったので次参考にさせて頂きます

>元フォルダやその他データ一切コピーとかじゃなくて
>別フォルダにちゃんとGitのコマンドで入れた？
git でクローンしていれた

>AUTOMATIC1111が別フォルダにインストールしたv2.0の方を読みに言ってる
>AUTOMATIC1111は何も弄ってないのになんでだ・・・？
PATH出してみたけど怪しいのはない

よくわからない予想外の挙動を示した時はPC再起動じゃよ

>>AUTOMATIC1111は何も弄ってないのになんでだ・・・？
>PATH出してみたけど怪しいのはない
バッチファイルのショートカットつくってカレントディレクトリを指定してみたら？

>てか単純に汎化用の画像入ってなさそうだから、精度上げるようと回すほど元のものを出すだけに近づくし、汎化性能を残したままにしようとすると再現精度が落ちるってだけじゃ？
理論的にはそうなんだろうけど、5e-6とかで回してた時は過学習前に線がぐにゃったりしてたのよ。理屈はわからんけど。3e-6,2e-6あたりが丁度いいので使ってる。

ちなみにとっしー
一昨日ぐらいからやってるHNのミニバッジを複数組んでローテーションさせながらの学習だけど
30枚1セットのみだと1e-4で6000で崩壊するものが3150stepで素材Bに切り替えると6700まで延命された
さらに4000で素材Cに変えると7200stepまで生き延びたので延命自体は効果あるみたい
だけど適切な切り替えタイミングの見極めについてはまだちょっとわからない…
精度に関しては向上したけど全体としてかなり過学習気味でした以上

>>>なんなら1000でもよかった時すらある
>> https://note.com/kohya_ss/n/nbf7ce8d80f29 [link]
>>タグも難しいこと考えなくていいんでこのやり方でうまく行く方法を見つけたい
>私もお世話になってるけど save_every_n_epochs でepoch毎に吐き出していいところの取ればいい。
>learning_rate は色々試したけど 3e-6 か 2e-6 あたりを使うことが多い。参考になれば幸いです。
画像50枚なら --dataset_repeats=10 にすると 1epoch が 500 step になるのでそれで2000か3000くらい回して丁度いい所さがしてみるといいかも。

そういやうちもこの間dreamboothのdocker環境buildしなおしたらxformers入らなくて
仕方ないから xformers クローンして wheel ファイル作り直したな

ワイルドカードのポーズ集みたいのないかな

GUIではまだSD2無理みたいだね

今夜ぐらいにグラボ買って参加したいのだけど
VRAM8GBだと現状もしくは今後は厳しい感じ？

>今夜ぐらいにグラボ買って参加したいのだけど
>VRAM8GBだと現状もしくは今後は厳しい感じ？
画像出力だけなら8GBあれば十分
好みの絵柄やキャラを学習させようとすると12以上欲しい

>No.1038576876
汚部屋お嬢様かわいい

>DBでヒイロのポーズ学習させてみた
このポーズ作りたくてスクリプト色々探ったけどできなかったんだ…
学習が必要なのか…

>今夜ぐらいにグラボ買って参加したいのだけど
>VRAM8GBだと現状もしくは今後は厳しい感じ？
学習しないなら別にあり
学習するなら12GBが最低あると嬉しい

>今夜ぐらいにグラボ買って参加したいのだけど
>VRAM8GBだと現状もしくは今後は厳しい感じ？
現状は平気だけど今後は分からない
12Gを買えるなら買ったほうが安心感あると思う

ありがとっしー
学習はやらないし3090買う予算もないので3060ti-70ぐらいにしときます
ブラフラで何かセール来るといいなぁ

こうやってどんどんハイスペックPCあきが増えて行くのか…

あ、ワイルドカードには無意味な呪文を入れる感じ

>SD上でペイントツール使える拡張機能ってあったりする？
>一々保存して修正して…ってのが面倒になってきた
自分は
①WebUIの出力フォルダを最終更新日順でソートしておき修正が必要になったときは1番目の画像をgimpで開く
②gimpで編集したら絵全体をクリップボードにコピー
③WebUIのimg2imgタブかinpaintタブにペースト
ってやってる
そこまで面倒じゃないと思ってる

SD2.0どう？
2.0で2次元系のイラスト作るとどんなもんなんだい

>学習はやらないし3090買う予算もないので3060ti-70ぐらいにしときます
ゲームやらないんなら3060無印にしときなさる

>学習はやらないし3090買う予算もないので3060ti-70ぐらいにしときます
ことAIに関しては3060ti-70より3060無印の方がVRAMの面で優秀なので3060買ったほうが後悔しないよ

身体に落書きさせるのって難しい
謎言語描かれても困るしでもアレのあるなしでエロさが違う

>sdのdemoは今日は無理かな
ぷにあなのパッケ絵の絵師を思い出す画風だ

12Gの3060はAIお絵かきにはコスパ高いよね8Gのはだめだけど

>このポーズの画像探したけどそれっぽいタグが無かった
hand on eyesでありそうな気もするけどタグないな

>これ単独で表す名前が広まって無いから出すならかなりのガチャ必要そう
スレではヒイロのポーズで普通に伝わってるのは笑う

>hand on eyesでありそうな気もするけどタグないな
hand on own faceが近いのかなと思ったけど頬杖とか含まれてて結局なんとも
ヒイロポーズの名を広めて欲しい

ゲームもやるから3070から3060は避けたい
3080買うか

>エラー出てまったく進まないね
進めても混雑のせいか画像が表示されなかったわ

としあき教えて欲しい
RTX 3060 AERO ITX 12Gは見た目小さくて不安になるけどAI用途には問題ないのだろうか
ファンが一つで冷却性能が低いだけ？

>3Dで背景作ってAIに2D化してもらって作画コスト下げたいって思ってるんだけど
>3DCG感がなくなるまでStrength弱くしたのを重ねかけすればディテール潰れるし
>ある程度強くしたのを一発にするとパースが崩れるしで難しい
これはうまく行ったパターン？かなり良さげだけど

>としあき教えて欲しい
>RTX 3060 AERO ITX 12Gは見た目小さくて不安になるけどAI用途には問題ないのだろうか
>ファンが一つで冷却性能が低いだけ？
うちのはMSIのだけど特に問題無し
この時期は生成に67～72℃ぐらい

>>としあき教えて欲しい
>>RTX 3060 AERO ITX 12Gは見た目小さくて不安になるけどAI用途には問題ないのだろうか
>>ファンが一つで冷却性能が低いだけ？
>うちのはMSIのだけど特に問題無し
>この時期は生成に67～72℃ぐらい
ありがとう
重いゲームやらないしブラックフライデーの値段次第では考えてみようかな
手持ちの2080superと二刀流で学習しながら画像生成するんだ…

pixivって犯罪行為の画像あげても大丈夫？

ホモとカチンコばかりでこまる

VRAM足りなくなってもdeepspeedがそのうちなんとかしてくれる！といいなぁ…
と思って12GB環境だけど時々deepspeed挑戦してる（3敗）
10stepまではちゃんと動くのに11step目の処理の途中でエラーとかもう何も分からない

>ホモとカチンコばかりでこまる
AIは飼い主に似るから…

>pixivって犯罪行為の画像あげても大丈夫？
AIだからって規約と常識は変わらないのでご自身で判断を

>AIだからって規約と常識は変わらないのでご自身で判断を
そうか
じゃあパンチラぐらいにしとこう

そういやとしって画像生成ってデスクトップPCでやってたりする？今ノーパソで色々やってるから必要に応じて買い換えようかなって思ってる段階なんだけど

NAIはノーパソで行けるけどそれ以外はデスクトップPCが多いかもしれないな

>それでもスピードとVRAMが軽くなるならと思って自分も
>試してみてるけどcuodaメモリーオーバーになるな
>1週間ぐらい環境設定いじってたけど無理だった
deepspeedは仮想メモリが無いOS上で自力でメモリスワップ実装して
手動でスワップイン・スワップアウト処理を挟み込んでるようなものなので効かせると速度は遅くなるよ！
でもまぁ12GB必要なdreamboothがdeepspeed使って8GBで動かせてる人もいるらしいので
今後12GBで動かなくなるような場合に備えてノウハウは貯めておきたい

>ありがとう
>重いゲームやらないしブラックフライデーの値段次第では考えてみようかな
>手持ちの2080superと二刀流で学習しながら画像生成するんだ…
あと補足するとしたらエアフローはあんま考えてないアクリル扉のケースなのでちゃんと冷やすともっと良い温度かもしれない
騒音らしい音は感じない

>3Dで背景作ってAIに2D化してもらって作画コスト下げたいって思ってるんだけど
>3DCG感がなくなるまでStrength弱くしたのを重ねかけすればディテール潰れるし
色数減らしてから少しぼかせばいいんじゃないかな

>シード値固定とワイルドカードの組み合わせで差分ガチャが捗るのってトリビアになるかな
シード固定するとワイルドカードも固定されない？なんかおま環設定あるんかな

そういやメモリの観点でwindowsよりlinux上のほうが良いとかあるのだろうか

>3Dで背景作ってAIに2D化してもらって作画コスト下げたいって思ってるんだけど
>3DCG感がなくなるまでStrength弱くしたのを重ねかけすればディテール潰れるし
>ある程度強くしたのを一発にするとパースが崩れるしで難しい
3Dの時点でトゥーンシェーダーでレンダリングして2D風にして
そこから低strengthで単発のi2iしてみたらいいんじゃないかな？

>そういやメモリの観点でwindowsよりlinux上のほうが良いとかあるのだろうか
gui機能殺したlinux server上でpythonでhttp serverだけ立ててそこに別マシンからブラウザで接続すれば
GUI絶対必要なWindowsと比べて使えるVRAMの量がちょっと増える
まぁ100MB程度だと思うけど

SD2なんか現代の絵描きや有名人の名前削除されてるって情報出てきてるっぽいな

>シード固定するとワイルドカードも固定されない？なんかおま環設定あるんかな
2枚目以降は違うワイルドカードになるから
processing.pyの508行目を下みたいにしてあげて2枚目以降もシード値が進まないようにして一気に生成しとく感じ
seeds = p.all_seeds[0 * p.batch_size:(0 + 1) * p.batch_size]
もしかしたら設定であるかもしれないけど見つからなかった

>SD2なんか現代の絵描きや有名人の名前削除されてるって情報出てきてるっぽいな
名前削除しただけならTIとかで学習すれば浮かび上がってくるだけな気がする

accelerate と deepspeed は別物よー
accelerate は huggingface 製で分散学習と単独学習とで同じように書けるようにするやつ（多分）
deepspeed は microsoft 製でVRAMが足りない環境でVRAMとメインメモリ（もしくはSSD）をスワップして無理やり動かしてくれるやつ（多分）

>gui機能殺したlinux server上でpythonでhttp serverだけ立ててそこに別マシンからブラウザで接続すれば
>GUI絶対必要なWindowsと比べて使えるVRAMの量がちょっと増える
>まぁ100MB程度だと思うけど
デュアルブート環境なんで試してみたけど実際誤差レベルでしかかわんなかったよ

> SD2なんか現代の絵描きや有名人の名前削除されてるって情報出てきてるっぽいな
概念が細かく分離されただけじゃないのかな
複数単語入れないとダメみたいな

>gui機能殺したlinux server上でpythonでhttp serverだけ立ててそこに別マシンからブラウザで接続すれば
>GUI絶対必要なWindowsと比べて使えるVRAMの量がちょっと増える
>まぁ100MB程度だと思うけど
うーん
素人考えであんま効果的でもなかったという
ありがとう

メインメモリ32g積んでるしdeepspeedでローカルでダンボール使えるなら試してみようかな
どうやって使うのかすら分からないが

>accelerateないでdeepspeedが動いてたんだけどあれは別のdeepspeedだったりするのか
accelerate の方が deepspeed を知ってて利用する設定があるだけじゃないかな
お互いに別のベンダーの便利なライブラリを知ってて利用するのはよくある話
pytorch や xformers は確か facebook 製だし

SD v2のcolab
https://twitter.com/thx0pw/status/1595695028344877056 [link]
無料版でぎり動くみたい

綺麗なのとエッチなのを両立しようと試行錯誤してるけど
綺麗にしたらエッチから遠ざかるジレンマ

>>シード固定するとワイルドカードも固定されない？なんかおま環設定あるんかな
>2枚目以降は違うワイルドカードになるから
>processing.pyの508行目を下みたいにしてあげて2枚目以降もシード値が進まないようにして一気に生成しとく感じ
ありがとう！手間はかかるけど面白そうね

>ありがとう！手間はかかるけど面白そうね
付け足すと構図ガチャの時点の呪文にも無意味な文字列入れておいて
ワイルドカードではそれと同じ文字数にして詰めておけば近い差分が出るし
少しだけ配置変えたい場合は文字数変えてみたりすると調整出来たり出来なかったりする

>SD v2のcolab
> https://twitter.com/thx0pw/status/1595695028344877056 [link]
>無料版でぎり動くみたい
Colabは無料版でもVRAM15GBくらいあるはずだけどギリギリなの...

>>SD v2のcolab
>> https://twitter.com/thx0pw/status/1595695028344877056 [link]
>>無料版でぎり動くみたい
>Colabは無料版でもVRAM15GBくらいあるはずだけどギリギリなの...
RAMが足りなくてって書いてるからメインメモリかも

奇妙な絵ばかり描かせてたらSAN値なくなった

>実際にハート目作ると
>なんか違和感を感じる..
コントラストの問題な気もするな
そこだけ浮き出て見えるのかも

web UIで入れたckpt削除ってどうするんだろ

destroyed buildings, fire in background Kyoto Animation styleをいれると廃墟の京都が生まれる

今のPCがVRAMどれくらいか見たら128MBっぽいな…よくこんなパソコン使ってたな俺…

>横からすみません、これではなかろうか？
>違ってたらごめんね。
やっぱり設定あったんだ…ありがとう

>20年ぶりにリメイク発売と聞いて作ってみたけどなんかちげえな…
先輩か？茜あきは既にいたぞ

>20年ぶりにリメイク発売と聞いて作ってみたけどなんかちげえな…
那波さまー

>先輩か？茜あきは既にいたぞ
水月に茜なんていたっけ…
もはや犬やメガネの名前すら思い出せない

>横からすみません、これではなかろうか？
>違ってたらごめんね。
前に見つけて何度か試したけどうまく動いてない気がするんだ…やり方が悪いのかな

AIの絵柄は指定できるんだろうか

>水月に茜なんていたっけ…
>もはや犬やメガネの名前すら思い出せない
いや他ゲーと勘違いしてた…そもそもそっちは24年目のリメイクだったわ
黒髪と服装でそのキャラ目指してるのかな？と窺える部分があったので

>>横からすみません、これではなかろうか？
>>違ってたらごめんね。
>前に見つけて何度か試したけどうまく動いてない気がするんだ…やり方が悪いのかな
一応Batch count上げて数枚だしてプロンプトの内容が変わるのとSeedが固定なのは確認できたよ。

>1669283395483.png
風俗嬢のポーズとして有名なんだから風俗の在籍カタログから学習すればいいのでは

>>cat tail…何かおかしい
>そこまでじゃないけど
>たまに本体から離れるよね尻尾…
AI君トポロジーが苦手だから…

>AIの絵柄は指定できるんだろうか
どういう絵柄かにもよるけど

>>これ単独で表す名前が広まって無いから出すならかなりのガチャ必要そう
>使ってもいいのよ
モデルによっては模範img2imgしても無視したりするのが困る

>>>横からすみません、これではなかろうか？
>>>違ってたらごめんね。
>>前に見つけて何度か試したけどうまく動いてない気がするんだ…やり方が悪いのかな
>一応Batch count上げて数枚だしてプロンプトの内容が変わるのとSeedが固定なのは確認できたよ。

processing.pyの内容を書き換えなくてもできるってことだよね？
うちの環境だとチェック入れてもBatch count上げるとseed進んじゃうしwildcardsが固定されちゃうなぁ
何か他の設定が邪魔してるのか…

>>>これ単独で表す名前が広まって無いから出すならかなりのガチャ必要そう
>>使ってもいいのよ
>モデルによっては模範img2imgしても無視したりするのが困る
i2iでも呪文の方が強いのよね
デリヘルのwebカタログ見に行ったら💛で顔隠すのが流行ってて駄目だった

wildcardsは最新版だとうまく動かないでよ
seedの固定にも影響してるかはわからないけど