アレから一週間Stable Diffusion(以下SD)に異常にハマっている俺だ
異常にハマっているのは俺だけではなく色んな人がハマり記事を書いたりGitのリポジトリ更新してたりでSDを取り巻く環境は目まぐるしく変化してる
導入
プログラミング知らないので導入でコケてyamlファイル*1にコマンドを追加する意味がわからなかった
dependencies: -git
これは依存関係のファイルのダウンロード先の追加だった
conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .
大して意味はないと言ってたこれコードを更新したあとはこれをやらないと動かなくなる
RTX3080のVRAM10GBじゃメモリー容量不足で動かないからバスジンダル版ってフォークを入れれば速度を犠牲に容量減らして実行できる
GitHub - basujindal/stable-diffusion
とか地味に自分の知識を前進させてた
一週間後その知識は不要になるぐらい導入が簡単になった
GitHub - hlky/stable-diffusion
hlky版は学習データを指定のフォルダに入れて､Miniconda3をインストールした後にwebui.cmdをダブルクリックするだけでブラウザが立ち上がって使いやすいWebGUIが表示されるようになった
それも面倒な場合はインストーラーももう出来てる
NMKD Stable Diffusion GUI - AI Image Generator by N00MKRAD
Stable Diffusion GRisk GUI 0.1 by GRisk
バスジンダルとhlkyで足りるから俺は導入してない
両方ともWebGUIで使える
バスジンダルは簡単に起動させられるcmdファイルがないからhlky版の流用とGoogleでバッチファイルの作り方を調べて作った
ちゃんと動いてるかは怪しいが一応動いてる
GitHub - NEXTAltair/stable-diffusion
絵を書いてもらう
良さげな呪文を検索できるサイト
ファインチューニングという言葉を知る
SDの学習モデルは色んなサイトからかき集めた画像*2を学習して構築されたので特定のなにかを出力したい場合は膨大なデータが邪魔になる
そこで出力したいイメージを学習させることで出力の狙いを絞ることができる(という認識でいいね？)
Stable Diffusionをいらすとやでファインチューニングする - ほげほげ
上記の方法でできなかったので
GitHub - nicolai256/Stable-textual-inversion_win
これを使った
しかし､コードやコマンドの問題はなさそうだったがVRAM10GBじゃ足りないのでフロントページの下の方にあるGoogle Colab版をわざわざ有料プランに入ってやり始める
Stable Diffusionファインチューニング用のColab - ほげほげ
使ってはないがメモ
Colabがあるから動かせはするが狙ったセッティングが出るかはわからない
学習だから枚数と時間が多ければいいわけじゃない
学習させるワードは何が適切なのかなど
アニメ・マンガ特価のファインチューニング済みモデルTrinArt
naclbit/trinart_stable_diffusion · Hugging Face
sd-v1-4.ckptより容量が減ってるのはなぜだ？
model.ckptと差し替えで動くからまあ良しなんだけど､何か間違っているという予感はある
リネームで差し替えは面倒だからTrinArtはバスジンダル版でsd-v1-4はhlkyで動かしてる
TrinArtを簡単にhlky版に導入するためのバッチ
GitHub - diaphragm/wsl-sd: setup stable diffusion to wsl2b
DockerのLinuxのコマンドなのでWindowsではそのまま使えないから大幅に書き直しが要るそれかWindowsでLinuxのコマンドを使えるようにする必要がある
コマンドプロンプトでlinuxコマンドを使用できるようにしてみた - Qiita
Gowダウンロード元
Releases · bmatzelle/gow · GitHub
終わり
奥深い
Pythonも機械学習やら拡散モデルなんかも理解することは一生ないだろう
ツールをガチャガチャやって楽しいで十分だから
やってる間はモンハンができない問題が生じるが次に来るエスピナス亜種までにはこのSDにも飽きが来てそう
*1:環境の設定を保存するファイル
*2:laion-aesthetic-6pls: images: 12,096,835 rows この中の高解像度で透かし無しの画像､割合として0.5%を使ってトレーニング
