>>今からお前にこのピザを喰らわす
>もぐもぐ
これはバイトテロの妖精……

ついにワタクシも4070ti買いました
お勉強してインポあきのおちんちんに喜びを与えられるよう頑張ります

>ToLOVEる画風Lora、もうこれでゴールして良いかな
みかんで出して

>たておつマケドニアがひまわりに化けた
ひまわりのほうがかわいくて好きだな

4090より強いの出るor必要になるかもしれないから今無理する必要は無いと思う
Imagenベースのが広まったらまた状況変わるかもしれないし

>分割払いしてでも4090買ってしまおうかしら
ケース内の設置スペースや電源は大丈夫なん？

>kohyaさんが以前に作った超解像ソフトすごい
試してみやす

7thもAbissOrangeも股間回りがほぼめちゃくちゃになるんだけど良い呪文あるかな

>>分割払いしてでも4090買ってしまおうかしら
>ケース内の設置スペースや電源は大丈夫なん？
横からだが何も考えずに1番安い3060買ったのがたまたまファンが一個の短いやつだったけど組んでみたら長いやつだったら入らないことがわかった

>TensorRT激速でヤバそう
>UI実装が楽しみ
さらに早くなるのか

たておつ
X/Y/Z plotでXにLoRAの名前の部分、YにLoRAのエポック数の部分を入れれば同じキャラ学習で設定を変えたLoRAの比較が出来ることに気づいた

>TensorRT激速でヤバそう
>UI実装が楽しみ
何を言ってるのか全く理解できないが
俺の3060でも使えるのかな？

>TensorRT激速でヤバそう
>UI実装が楽しみ
ググったらモデルをそれように変換して高速化する感じなのかな
また容量が増えるな…

サーフィンするgif画像を作ってくれるやつをAOM2で出してみたかったけどkohyaさんの変換スクリプトでDiffusers用に変換したモデルを読み込むところでエラーになったのでおしまい

>>TensorRT激速でヤバそう
>>UI実装が楽しみ
>何を言ってるのか全く理解できないが
>俺の3060でも使えるのかな？
RTXシリーズなら使えるかと

>7thもAbissOrangeも股間回りがほぼめちゃくちゃになるんだけど良い呪文あるかな
どういうものをめちゃくちゃと言っているのかわからないけど
grapefruitsは性器のディテールが良い

TensorRT調べたらvramわりと使うって書いてるから3060が最低限になるのかしら…

imagenの実装がGithubに出てたけどCLIP使わない構造だと追加学習どうやるんだろう
https://github.com/lucidrains/imagen-pytorch [link]

現状でもわりと画像選別が大変なのに
これ以上早くなったら本気でAIに選別をお願いしないといけなくなる

>RTXシリーズなら使えるかと
まじか
あとで挑戦してみよう

>4090tiはVRAM48GBらしいけど消費電力が600ｗとか
>ちょっと意味が分からない
電子レンジかよ！

グラボ業界はもっと消費電力を気にしていた頃に戻ってくれ
暖房器具作ってるんじゃないんだぞ

>現状でもわりと画像選別が大変なのに
>これ以上早くなったら本気でAIに選別をお願いしないといけなくなる
必要に迫られてアプリ作っちゃう人とかすごいと思うの
https://twitter.com/KitanoKikugetsu/status/1620410261697105920 [link]

>xyz plotにLoRAの項目あるんです？
>それっぽいの見つからないからちょっと怖いけど更新してみようかな
無いよ、Prompt S/Rを使ってLoRAを指定してる部分を置換する

プロンプト部分
masterpiece, best quality, toshiaki 1girl<lora:toshiaki-000001:1>

X type
Prompt S/R
toshiaki,toshiaki-qhadam,toshiaki-qhadam2

Y type
Prompt S/R
000001,000003,000005,000007

>プロンプト部分
>masterpiece, best quality, toshiaki 1girl<lora:toshiaki-000001:1>
LoRAってそういう設定の仕方も出来たのね
ちゃんとドキュメント読んでくるか…

>LoRAってそういう設定の仕方も出来たのね
>ちゃんとドキュメント読んでくるか…
結構webuiを更新していないと見た

呪文をこねくり回した本命の絵より適当に唱えた絵のほうがいい感じなるのなんなん

>>>みかんで出して
>>髪型がうまく再現できないけどこんな感じです？
>髪型の名前さえわかればなんとか再現できそうな気がしてきた
てっぺんのお団子ヘアがtopknotらしいんだけどあの蜜柑のヘタみたいなギザギザ出ないよな

>1675225421767.png
これ便利だけどカンマ区切りじゃなくて改行区切りの方が見やすいし編集しやすいんだよな

>No.1062202429
このとしあきマッスルが過ぎる…

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/release-notes/tensorrt-7.html [link]
リリースノートに
Added support for CUDA 11.1 and GeForce devices with compute capability version 8.6.
って書いてる
compute capabilityってのはnvidia gpuの世代の事で8.6はgeforceだとRTX3000世代の事
2000やそれ以前がどうなるかわからんがteslaで動くみたいなので一応世代的には対応してるのかな

>なんか一周回ってNovelAIすげーってなってる
汎用性と品質のバランスだと一番いいのはNovelAIかなって思ってる
Any系とかは美少女特化だけどそれ以外は弱い
WDは汎用性高いけど品質はNovelAIに一歩劣る

>>なんか一周回ってNovelAIすげーってなってる
>汎用性と品質のバランスだと一番いいのはNovelAIかなって思ってる
>Any系とかは美少女特化だけどそれ以外は弱い
>WDは汎用性高いけど品質はNovelAIに一歩劣る
学習させるベースモデルとしてもNAIかこれにbasil混ぜたのがベストって言われてるし汎化しっかりできてるんだと思う

>ふつーにアビゲール出るんやな
額のカギ穴怪しいのはなんでだろ？

>ブログの手順通りにwebui版のlora入れてみたけど学習開始した途端こんなエラー吐いて止まる
--use_8bit_ada消してみたら？

>ブログの手順通りにwebui版のlora入れてみたけど学習開始した途端こんなエラー吐いて止まる
このエラーで止まってる人結構いるな

>出力もしたいし学習もしたいぞ
グラボ1枚で同時にやってる
流石にCPUやmemoryがやばいのがカーソルすらカクカクになるほどの高負荷になるけど

>WEBUI1111更新したら無事におま環が発動した
>git checkoutで戻ろう…幸せだったあの頃に…
ところでだいたいどんなタイミングで更新するの？

>>額のカギ穴怪しいのはなんでだろ？
>４
ちょっと伸ばしたらまずいマークになりそう

====卍

CUDAって別途インストール必要なの？

loraのIN側が何に影響してるか全く分からぬ

即アプデで困った事一度もないわ
逆にそのせいでgitで差し戻す方法が覚えられないからgitの勉強にはならない

アプデで困るのは大体導入したスクリプトと干渉してるパターン

また1111更新でおかしくなったので全部消して再導入だ…おま環だろうけどおつらい

環境構築時の設定変更内容をメモしておくと移行時に多少は楽で良いぞ

>スレで全然不具合報告ないから油断してた
スレみてると小まめに更新する人がほとんどいなくなった気がする
更新時のトラブルをあまり聞かなくなって
代わりに1111が古いことで発生するトラブルをよく聞くようになった

venvやレポジトリ消してもどうにもならない事もあるので困る

>CUDAって別途インストール必要なの？
ローカルで構築してるなら入れる必要あるけど
生成ができてるならすでに入ってるはずだからあたらめて入れる必要はない
Colab とか使ってるなら最初っから入ってる

ローカルでブランチ作ってconfig系もステージングしておいて、
更新時はフェッチしてmasterをマージするようにすると戻しやすいよ

ぐえーgit pullしたら画像生成ができなくなった

おこづかいをあげざるを得ない…

NovelAIだと二人に別々の属性付与するの割とうまくいくっぽいよね
全然上手いこといかない

RuntimeError: CUDA error: invalid argument
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
検索しても他に同じ理由で困ってる人が出てこない

>オッサンにしかわからないキャラLoRA作った！かわいい！
はやく脱がして！

複数枚作った後にグリッドで表示されるの時間かかるからやめたいんですけど
そういう設定ってあります？

学習は諦めるか…
今まで通りガチャでもしてよう

>Settings -> Saving images/grids
>[ ] Always save all generated image grids
ありがとうございます！

LoRAは221*3/教師画像が学習に最適な繰り返し数という話を聞いてるけど
正直もっと少なくても良いんじゃないかと思ってる

>キャラ再現は細部に宿るッス
キャラ再現しつつ画風の学習は抑え気味で良い
LearningRateやnetwork_dimとalphaとかどのくらいのバランスにしてます？

>LoRAは221*3/教師画像が学習に最適な繰り返し数という話を聞いてるけど
>正直もっと少なくても良いんじゃないかと思ってる
その情報かなり古いし今はその数字以外の方が多い気がする
どんなに遅くても7000ステップまでに収束するしエポックも少しでいいし

>LearningRate
デフォルトの値
>network_dimとalpha
1/16
ここで話に出てた設定そのままだと思う

>どんなに遅くても7000ステップまでに収束するしエポックも少しでいいし
この辺のステップ数とエポック数の関係が今ひとつわからんのだけど
50枚×10リピート×2エポック＝1000ステップと
50枚×5リピート×4エポック＝1000ステップって別物なんかね？
その辺考えると、エポック数を増やさない方がいいならリピート数で調整すべきなのか
あるいは総ステップ数が重要ならリピート数やエポック数は膨れ上がっていいのか

個人的にはLoop数増やしても学習レートが適当でないとダメかなって感じ
そんでlearning_rateとunet_lrとtext_encoder_lrと3つも学習レート設定があるけどどうすればいいのかこれが分からない

>>どんなに遅くても7000ステップまでに収束するしエポックも少しでいいし
>この辺のステップ数とエポック数の関係が今ひとつわからんのだけど
>50枚×10リピート×2エポック＝1000ステップと
>50枚×5リピート×4エポック＝1000ステップって別物なんかね？
>その辺考えると、エポック数を増やさない方がいいならリピート数で調整すべきなのか
>あるいは総ステップ数が重要ならリピート数やエポック数は膨れ上がっていいのか
コード読まないと細かい動作の違いはわからないけど4chanで検証してたのみると1エポックより2エポックの方が合計ステップ数同じでも結果がいいって話出てたよ

1111サラで入れてもまだHN学習でエラー吐く
エラーメッセージでxformersってあるからreinstall-xformersやらんとだめなやつか

colabとLoRAの相性が悪いみたいな話を聞いたけど本当？(そもそもこの場合の相性ってなんだ？)

>colabとLoRAの相性が悪いみたいな話を聞いたけど本当？(そもそもこの場合の相性ってなんだ？)
LoRAがPython3.10くらいを想定してるんだけど
Colabにデフォルトで入ってるのは3.7だから

髪飾りとかなかなか学習してくれないんだけど
いい方法ない？

>No.1062232034
>>LearningRate
>デフォルトの値
>>network_dimとalpha
>1/16
>ここで話に出てた設定そのままだと思う
ありがとう
16でもそのくらい覚えてくれるんだ
自分は次元多くしすぎてたかもしれん

直感的には
次元数で最適な繰り返し回数変わりそうだけどどうなんだろうね…

最初の頃に128dimの10枚20回で雑にまわした絶妙なキャラと画風が激シコすぎて服の情報追加して再現したいんだけどsdscript更新したら出来なくなって泣ける
metafile情報眺めたら今のファイルめちゃくちゃ情報増えてる…

>俺は何を見せられているんだ…
ちょっと足の指がおかしいね

>LoRAがPython3.10くらいを想定してるんだけど
>Colabにデフォルトで入ってるのは3.7だから
なるほどなー
なんか色々あるんだね…

細かい装飾再現するとdim大きいほうがいい気がしてるけど
そうでもないのかな

>コード読まないと細かい動作の違いはわからないけど4chanで検証してたのみると1エポックより2エポックの方が合計ステップ数同じでも結果がいいって話出てたよ
それはcosine_with_restartsの場合ピークの数が変わるからってことなのかな？

>個人的にはLoop数増やしても学習レートが適当でないとダメかなって感じ
>そんでlearning_rateとunet_lrとtext_encoder_lrと3つも学習レート設定があるけどどうすればいいのかこれが分からない
３つのレートは同じ値で良いとどこかで見た記憶がある

>LoRAがPython3.10くらいを想定してるんだけど
>Colabにデフォルトで入ってるのは3.7だから
!wget https://github.com/korakot/kora/releases/download/v0.10/py310.sh [link]
!bash ./py310.sh -b -f -p /usr/local
!python -m ipykernel install --name "py310" --user
これで3.10に変更できる
colabでLoRA回してなかったからこれでLoRAできるかどうかはしらないけど

>最初の頃に128dimの10枚20回で雑にまわした絶妙なキャラと画風が激シコすぎて服の情報追加して再現したいんだけどsdscript更新したら出来なくなって泣ける
network_alpha周りじゃない？　デフォルト値が変わってる

腕脚の関節からおかしいのも見かけるが
それ以上に指がおかしくなってしまっているのをしばしば見る
AIには難しいんだろか

最近始めたけど呪文は強調よりも順番のが重要そうね

>colabでLoRA回してなかったからこれでLoRAできるかどうかはしらないけど
それでメタデータの
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3.10",
"name": "py310"
}
ってやったら3.10にはなったけどその後もなんか微妙にいろんなエラーが出て動かなかった
別の箇所のソースをみたらminicondaいれて動かしてたからそっちも今度やってみようかな……と思いつつ時間がなくて試せてない

>３つのレートは同じ値で良いとどこかで見た記憶がある
そういう説もあるのか俺はtext_encoder_lrはunet_lrの半分くらいのレートって話を見ちゃった
うーむ手探りすぎるなLora

>No.1062236427
わたち、またなにかやっちゃったのです？

>network_alpha周りじゃない？　デフォルト値が変わってる
今のデフォが1で旧環境にしたい人はdimとnetwork_alpha同じ値にしてって書いてあるし
再現したいファイルのdim128だからalphaも128にしたら絵が壊れたis何故ってなってる

>>colabでLoRA回してなかったからこれでLoRAできるかどうかはしらないけど
>それでメタデータの
> "kernelspec": {
> "display_name": "Python 3.10",
> "name": "py310"
> }
>ってやったら3.10にはなったけどその後もなんか微妙にいろんなエラーが出て動かなかった
>別の箇所のソースをみたらminicondaいれて動かしてたからそっちも今度やってみようかな……と思いつつ時間がなくて試せてない
自分が調べた時はとりあえず3.10に変更はできてたけど仕様かわったんかな
後でcolabにLoRA環境構築して自分で試してみるわ

>text_encoder_lr
これは下げたほうがいい
外人もそうだし俺もそうだと思ってる

>次元数が対応してるのって正確さとか精密さよりは表現の多様性なんじゃないかなという感触がある
カメハメ波かな

dim上げた時lnどれぐらい上げればいいかは未だに分からない。
繰り返し回数*枚数ほぼそのままで16→128でln1.3倍に上げたら壊れたし過学習が激しい……

>4090tiはVRAM48GBらしいけど消費電力が600ｗとか
予約開始したRTX 6000 Adaが最大消費電力300Wらしいしまだわからないんじゃそれとも正式に発表された？

ダークエルフのエッチイ絵てあまりないよね

ポプリちゃんお借り
わかっておったろうにのお・・・

超マイクロかと思ったらマンコ見えてた

>No.1062243137
すばらしい！
（インペイントで脱がそ）

>上もほぼ紐だったからサムネだと超マイクロだと思った…
>もはやビキニじゃなくてヒモだけだったね
>クオリティ呪文とネガティブ削ったらそれっぽくなってきた！！素材データの画質が悪かったんだろうな…
>
>結構有名キャラだと思うんだけどすごい小さい画像が少しある程度だったからそのせいなのかな
>超高画質のぽぷりちゃん画像ほしい
DVDボックス押し入れに入ってるけど解像度的に512の学習ですら厳しそうだ

古過ぎて解像度死んでる画像はwaifu2xなんかのアップスケーラーでなんとか誤魔化す
割と上手くいく場合もある

>古過ぎて解像度死んでる画像はwaifu2xなんかのアップスケーラーでなんとか誤魔化す
>割と上手くいく場合もある
とりあえず画像集めてポン！しただけだからタグ整理と合わせてwaifu2xとか画像レタッチして再挑戦してみる！
あのかわいい靴とか服全体も全然再現できなかった

pythonは3.10.9前提なのか
去年の何見たんだか3.10.6使ってるのが色々エラーの原因なのか

開くと必ず何枚も画像を保存する羽目になれるスレ

>1675223751149.png
ロリエロチャイナドレスはいくら種類を見てもいいものだな

指の修正をgimpでやってwaifu2xに通すことで違和感を殺したりしてる

俺も2000年代のエロゲを学習させたけどもう生データの時点で解像度が640*480とかなんだよね
waifuで2倍にスケールアップして突っ込んだけど割と上手くいったよ

エポックバッチなしだと1枚800回くらいで大体覚えるもしくは学習失敗する10回検証して3回成功7回ぐちゃぐちゃ

>RuntimeError: CUDA error: invalid argument
>CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
>For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
「エラーが起きてる箇所をはっきりさせたかったらCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1を入れてみてね」って言ってるだけだからそれで検索しても何も分からんだろうな

おっきりこみは煮込み麺料理の一種で群馬県や埼玉県北部・秩父地方の郷土料理

>学習素材によるんかな。
>これは咥えたけど別のLoRAは0.5まで下げないと無理だった
立ち絵中心なんだけど立ち絵画像で正則化してるのと
次元数をかなり低めにしてるのが聞いてるのかも

>古過ぎて解像度死んでる画像はwaifu2xなんかのアップスケーラーでなんとか誤魔化す
>割と上手くいく場合もある
アップスケールでヨレヨレになった線をそのまま学習しちゃったわ…
仕方ないから線を修正して色も塗り直して…ってやってたら結局半分ぐらい描き直すハメになったぜ

比較的あたらしいキャラはそもそも切り抜いてあるもの多いけどマイナーや古くて高画質素材が少ないキャラはやっぱり皆苦労してるんだなぁ