◇ 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/camenduru/webui [link]
https://huggingface.co/spaces/hakurei/waifu-diffusion-demo [link]
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion-1 [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]
・MidJourney https://www.midjourney.com/home/ [link]
・にじジャーニー https://nijijourney.com/ja/ [link] (要申請)
・Craiyon https://www.craiyon.com/ [link] (顔を描くのは苦手）

>たておつ
>SD2.0ベースのNAI2が今の流出、派生モデルを上回るクオリティで課金限定提供されたらみんな課金勢に戻るの？
NAIに課金したことはないしこれからもしないと思う

>WDのチームがわざわざ実装するとは思えないので使わない方がいい出力になるかと
https://gist.github.com/harubaru/8581e780a1cf61352 [link]a739f2ec2eef09b [link]
masterpiece等実装してるけどまだepoch数も序盤だしSDの影響から抜け切れてないんだろうね
なにせ相手は50億枚のデータセットだから…

最近は以前より黒画像へった気がする

masterpieceが特別な効果をトリガーするために追加学習側で準備する言葉であるかのようなものではないと思うんだよなあ
絵の評価として恐らく一般的な英語で
最高傑作といえば最高傑作風の絵を出してくれるのがStable Diffusionだから
WD1.2やSD1.4でもmasterpieceをつければアニメ顔も整う

WD1.4におけるmasterpieceってdanbooruのscoreを参照してるようだから多分その癖が出ちゃってると思う
danbooruでfavcount:>150で検索して出てくる絵ってシコ特化の絵が多いもん

>>たておつ
>>丸一日回して黒画像でなかったから諦めた
>昨日あげてくれた黒画像の人のこれ--xformersでclip skip1で黒画像再現できたよ
>SD-WebUI revision: 524d532b387732d4d32f237e792c7f201a934400
あの後一応環境も設定も合わせて何度か試しはしたんだけどうちだと普通に画像出力できちゃって
後はもうたぶんグラボの差かなんか別の要因があるのかわからんから手元の環境で出るの待つしかないかって

>WD1.4におけるmasterpieceってdanbooruのscoreを参照してるようだから多分その癖が出ちゃってると思う
なるほど納得
勝手にCLIPのAestheticsスコアみたいなのから算出した何某かを基準にしてるのかと思ってた
事前のGoalsでそれで絞って追加学習云々書いてあったから…

黒い画像なんかだしてどうするの？

NMKDにワイフモデル読み込ませるとエラーになる

>指をインペイントで手動で直すの面倒だから自動で手の部分をマスクしてくれるAIが欲しい
これじゃないか？
俺も今から使ってみる
https://github.com/dustysys/ddetailer [link]

>1672681581791.png
>たておつ

戦争孤児かな？

すいません
HN学習しようとしたら
AttributeError: 'Hypernetwork' object has no attribute 'train_mode'
って言われるんですがこれってどういうことでしょうか？
これまでできてたデフォルトHNをやろうとしたんですが、もしかしてmonkeypatchを入れたから干渉してできなくなったとか？

チャウシェスクの落とし子か

>aiの力で服を着せる
平成初期感

>ごめん思っていたのと違ってた
違くてもいい画像だ下のだけ1枚絵で欲しい

>1672681581791.png

というかこのモデルbs的な予感がする
なぜか話題に全くならないけど

>1672683849536.png
ありがとう！

>というかこのモデルbs的な予感がする
bsっていうのは？

4ch か 2ch.hk
(小声)

>>なぜか話題に全くならないけど
>前もbstaberって単語出してる人がいたからググったりhuggingで検索したけど
>全くckptもsafetensorsも出てこなかったのでスルーした
>わからないものには触れられないぜ
>ディスコや壺は見てない
bstaberは4chでマージレシピと誰かが公開したの見た気がするけどマージレシピの中にさらに謎のastaberXとかあった気がする

>AIくんは人間も猫のトイレでしーしーするって考えてるフシがある
山小屋っぽいし非常用トイレかもしれん

>マージレシピの中にさらに謎のastaberX

マージレシピあったんだ...
bstaberXはよくわからないけど
2ch.hkでdlできる感じだったけど10hくらいかかりそうだからあきらめた

4chanで検索しても
bstaberとElysiumorev2のマージが超イイとかhassanとブレンドとか言われてるけど
それらはどこにありますか？ってレスがシカトされててファイルの場所わかんねえ！

>4chanで検索しても
>bstaberとElysiumorev2のマージが超イイとかhassanとブレンドとか言われてるけど
>それらはどこにありますか？ってレスがシカトされててファイルの場所わかんねえ！

とりあえずマージレシピは見つけた
https://boards.4channel.org/g/thread/90507635/sdg-stable-diffusion-general#p90508628 [link]
でもAstaberXが謎だからレシピ再現できないんだよな

そもそもなんでBstaberって4chでもあんなに秘匿方向なんだろうか

Huggingにあるモデルしか使わないしマージもせず他人のマージモデルがhuggingに上がるまで使わない俺には遠い話だ

>そもそもなんでBstaberって4chでもあんなに秘匿方向なんだろうか
よくわらんけど三次風ロリに適したモデルみたいだから世間に出すべきじゃないって考えかアウトな素材が使われてるか

としも秘匿というか期限付ロダに上げたりあまり拡散させたくないみたいな体質の人昔から多いし4chも派生としあきみたいなもんだ

elysiumoreってのはマージモデルかな？
探してる途中でElysiumの作者が元旦に新モデルあげてるのに気付いた
https://huggingface.co/hesw23168/SD_Shirayuki_Model [link]

>としも秘匿というか期限付ロダに上げたりあまり拡散させたくないみたいな体質の人昔から多いし4chも派生としあきみたいなもんだ

自分もそういう体質だから本当はリンク張るつもりなかったけどね
そのうちリンク張ったレス消しちゃうかもだけど

秘匿傾向なのに思わせぶりに話題に出す！！

>秘匿傾向なのに思わせぶりに話題に出す！！
それもとしあきなのだ！

アオいいよね…いい…→アオってなんです？→シラーはオタクの世界的な傾向だったのか…

>Huggingにあるモデルしか使わないしマージもせず他人のマージモデルがhuggingに上がるまで使わない俺には遠い話だ
マージレシピの元のファイルが手元にあるなら試してみるくらいかな俺は
階層マージもとしあきや4chanや壺で数字の羅列が出てるだけ試してる

余計なものは入れないほうが良いらしいから背景透過してキャラだけ切り抜いた画像（タグにはsimple background, white backgroundを含む）でHN学習したら生成する画像に白背景が出やすくなってる気がするけど仕方のない事なのかな
これも過学習？

>余計なものは入れないほうが良いらしいから背景透過してキャラだけ切り抜いた画像（タグにはsimple background, white backgroundを含む）でHN学習したら生成する画像に白背景が出やすくなってる気がするけど仕方のない事なのかな
monkey patch使うと背景が出やすくなる気がする

>余計なものは入れないほうが良いらしいから背景透過してキャラだけ切り抜いた画像（タグにはsimple background, white backgroundを含む）でHN学習したら生成する画像に白背景が出やすくなってる気がするけど仕方のない事なのかな
>これも過学習？
白背景固定化してなければ過学習ていうほどでもないとは思うよ
とりあえず教師画像を全部白背景化してるなら
教師画像の一番の共通点が白背景なんだから学習しないわけがない
white backgroundをいれてても完全には防げない
blond hairが巨乳化しやすいのと同じ理屈

>elysiumoreってのはマージモデルかな？


elysiumoreってこれのことか
v2ではなさそうだけど


https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/zv2i7m/i_need_help_finding_specific_models/ [link]

https://pixeldrain.com/u/ppQV9eHT [link]

なるほど参考になり申した

白背景+人物
って画像としてはまあまあ特徴的だからね
余計な物を入れないどころか余計な特徴を足してることになる

bstaberヤバそうなモデルではなさそうだけどマージの結果生まれた超キメラモデルだということはわかった

〇〇混ぜてみよう！→元から入ってる
みたいなことが多いので実写系のモデルとか特に完全なレシピ知らないといじりにくい

>〇〇混ぜてみよう！→元から入ってる
>みたいなことが多いので実写系のモデルとか特に完全なレシピ知らないといじりにくい
複雑化してるレシピには前半の方に入れたものを再度入れなおすとかあった気がするからそこまで厳密に気にしなくてもよさそうな気はする

grapefruitのとこにも
私は、gape モデルがモデルの AI 入力レイヤー 7 をめちゃくちゃにし、その結果、トリミングされた画像になることがわかりました (グレープV1 がトリミングされた画像を非常に好む理由と思われます)。それを修正するために、gapeのない非クロッピングモデルとレイヤーをマージしました（anyV3）。
ってモデル由来のバグっぽいことが書いてあるな
マージむずいね

GapeはNAI以前の結構古いモデルだし横長弱いのは必然みたいなとこある

1111でどっかにテンポラリーファイル溜まってるの削除したいんだけど
どこを削除したらいいんです？

>1111でどっかにテンポラリーファイル溜まってるの削除したいんだけど
>どこを削除したらいいんです？
1111のtempが何を指してるのかわからないけど
pipのキャッシュならpip cache purge
他はブラウザのキャッシュ削除
それ以外は知らない

tempの話してたらtmp来ちゃったやん

>1672698056090.jpg
>おかげさまでbstaber使ってみてるけどキスの破綻が少ないのと乳首の双子が生まれやすいのが第一印象

多分服なかなか着ないと思うので
着せたい場合は強引に着せるしかないと思う

というか自分の中では簡単に服着せる方法がないかが
課題になってる

正直Bstaberとかのレシピ見てると
マージは天才にしか扱えないんじゃないかと感じるよ

おかげでbsのリンク見つけられたわ
ありがとう

滅茶苦茶なマージされたAstaberとそこからさらに滅茶苦茶にマージされたAstaberX
それをさらに奇怪にマージしたbstaberがあるよ

よくわからんがマージモデルのことなん？

>よくわからんがマージモデルのことなん？
せやで

奇跡的なバランスのモデルとかあると
自分でマージするとバランス崩壊してダメになりがちなので手が出ない

bstaberは実写というより実写と梅麻呂3Dの中間くらいのイメージだ

体感でしかないんだけどマージされすぎたモデルはクオリティが高くてもテキストエンコーダーが死んでるのかプロンプトを無視する傾向が高い気がする

マージはレシピ通りに作っても再現性無かったり
もうわけ分からんわ

>体感でしかないんだけどマージされすぎたモデルはクオリティが高くてもテキストエンコーダーが死んでるのかプロンプトを無視する傾向が高い気がする
VAEはどうせ別個で指定するのがデフォ化してるし階層マージでUnet部を0にしてprompt忠実度の高いテキストエンコーダーだけ移植とかしてみたらどうだろ？

>1111でどっかにテンポラリーファイル溜まってるの削除したいんだけど
>どこを削除したらいいんです？
Gradioのgalleryが画像読み込むたびに作ってる一時画像なら
C:\Users\[username]\AppData\Local\Tempに溜まってるよ
%LOCALAPPDATA%\Tempでも開ける

あれ、img2imgからinpaintへの移しができなくなってるけど自分だけかな
txt2imgからinpaintはできるんだけど

>1111アプデしたら通常のt2iのhighre.fixにアップスケーラーの選択プルダウンがついてた
マジかマジだ
というか解像度直接指定するタイプじゃなくなったんだねこれ
縮小画像でガチャした後良さげなシードだけHires.fixする作業はこっちの方がやりやすそう
Hires.fix一発出し教から改宗する時がきたかね…

>>1111アプデしたら通常のt2iのhighre.fixにアップスケーラーの選択プルダウンがついてた
>マジかマジだ
>というか解像度直接指定するタイプじゃなくなったんだねこれ
この変更が良くわからないんだけど今まで内部的にimg2imgしてたものがextrasのようなものに変わったってこと・・・？

highre.fixの設定タブにあった「Upscale latent space image when doing hires. fix」って選択項目も無くなってる…？

Hires. fix使いづらくなったな
いちいち大本のサイズを小さく変更しないといけないのがめんどい

そういや名称と表記も何気にHires.fixになったのか
アプデ前まではHighres.fixって表記だったよね

f64405.zip

VAEの修正以外にも色々入ってる
わからない時はれあどめ見て
VAEのどこをどう弄ったかはpyファイル開けばわかるように書いてはある
あとアホみたいな単純処理だから最適解ではないと思う

あさおつ
つながった！！

何も考えずにEulerで40stepで回してたが30stepくらいでいいのか

俺は前々から倍率指定もほしいなーとは思っていたけど
倍率指定だけになったのがちょっと引っ掛かるな
倍率で言うと1.666倍みたいなこともあり得るわけだし…
目的の解像度と倍率どちらでも指定できて連動するのが理想的なように思う

新しいHires.fixは元の解像度を小さく設定してアップスケール掛ける機能って事かなこれ
最終解像度の計算が面倒だしメモリ足らずなのか最後で出力できない事もあるのがなぁ
あとなんか計算時間も伸びた気がする…

txt2imgに出力した画像そのまま倍尺する機能あればいいのに
一々Extraタブに移動させるのめんどくなってきた

なんかout of memory出るようになったけど
これhighresの仕様変更のせいか

>>なんかout of memory出るようになったけど
>>これhighresの仕様変更のせいか
>最終的な画像が1536x1024が欲しい時に今までは普通に1536x1024と指定してhighres.fixで出せてたのが
>今回からは768x512にしてからhighres.fixで2倍で1536x1024が出てくるようになった
>なので拡大後のサイズを先に指定するととんでもないサイズの画像ができることになるのでエラーが出て止まる
>これ最初とまどったので今世界中の1111ユーザーの一部が！？ってなってそう
めんどくさ…旧仕様も残して…

>DPM++2M Karrasがアホほど収束早いくらい
15ステップくらいでイケてる…

Hires.fixは本来の使い方よりも学習で荒く出たのを綺麗にするi2i目的で使ってたんだけど
前と同じ出力できなくなってつらい

マージで絵柄を綺麗に寄せるほどエロが物足りなくなってつらい