【StableDiffusion】画像生成AI質問スレ18
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次スレは>>950が立ててください。
質問する人はなるべく情報開示してください
・使っているアプリケーション（1111ならローカルかcolabか、ローカルならどこから／何を読んでインストールしたか、colabならノートブックのURLも）や使っている学習モデル
・状況の説明は具体的に。「以前と違う画像が出力される」「変になった」では回答しようがない。どう違うのか、どう変なのかを書く
・状況やエラーメッセージを示すキャプチャ画像
・ローカルならマシンの構成（GPUの種類とVRAM容量は必須、本体メモリの容量やCPUもなるべく）
テンプレは>>2以降に
※前スレ
【StableDiffusion】画像生成AI質問スレ17
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1693401315/ >>631
supermergerで？
階層マージってやつ？
むずくね？ >>625
だから設定からじゃ同じなのは当然よ
常駐したままなんだから止めた事にならんって
普通にやってもtaskkillさえ出来ないでしょ
他の人も言ってるように1つのexeだけじゃないし
exeだけでも3つ消したし defenderのせいで色々とパフォーマンス落ちる報告もされてる
http://i.imgur.com/mi5PJsg.jpg >>625
4090で4080とたった12秒差ってそんなもんなのか >>635
で、具体的に何秒が何秒になったのさ？
4080でその時間ってほぼそのまんまじゃねーの？
>>636
某サイトの計測データにあったけどそんなもんよ、速さ2割増し程度 絵柄とポーズを指定したくてopenposeとreferense_onlyを併用してt2i出力しているのですが顔がぼやけてしまいます
何か良い方法は無いでしょうか・・・ >>607
ありがとうございます。もうちょい勉強します。
win defは除外設定出来るから、それで除外したらダメなのかな？ kohyaに手を出してみたんだけどAttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Tensor'出る場合はどうしたらいい？ animatediffがエラーで全然動かなくてネット上の情報に従ってxformersやめてopt-sdp-attentionにしたら生成速いなanimatediffは依然動かないけどw
Index put requires the source and destination dtypes matah……なエラーでIssueに上がってるからバグなんだろうな >>634
変な時間に起きちゃったんで「defender完全無効」でやってみたよ
https://www.pasoble.jp/windows/11/defender-mukouka.html
証拠スクショ
https://i.imgur.com/QV3Kf6U.png
アクセス拒否3つ並んでるから間違いないよね？
cat
Steps: 30, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 1608989298,
Size: 1024x1024, Model hash: 31e35c80fc, Model: [XL]sd_xl_base_1.0, Clip skip: 2,
Eta: 0.67, Version: v1.6.0
Batch count 4
38.9 sec. 39.1 sec. 39.8 sec. 39.4 sec. 39.5 sec.
39.3 sec. 39.4 sec. 39.7 sec. 39.4 sec. 39.4 sec.
10回試行、平均39.49
上の>>625で一番遅かった39.7と比較しても0.53%UP
・・誤差でしょう、やる価値ないと判断し戻しました >>641
環境によってはサンプラーをDDIM等からDPM++ 2M Karras等に変更して動く事もあるようだ >>642
Windows Defender内のフォルダ全て空になってるか見せてみてよ platformとscansとfeaturesは空にしないと Vtuberデビューしたく色々試していたのですが、
イメージ図をimg2imgでControlNetのreference_onlyでやっても似たように生成されません。
具体的には頭の変わった形状のアクセサリーが正しく認識されない状態です。
イメージ図に似せた出力を得るコツなどはあるのでしょうか。
よろしくお願いします。 画風とキャラの特徴はぶつかり合うか変に溶けあうかしかしないんじゃない？
特定の絵師に版権キャラのイラスト頼むようなことをAIにさせようってイメージだとすると
どっちも働きかける場所が近くてうまくいかない気がする
モデルそのものにどっちかを学ばせた状態ならいけると思うけど >>647
<lola:画風:1.0><lora:キャラ:1.0>て書けばいいんじゃないのと思ってたけどそれじゃダメなの? >>649
LoRAによってそれで行ける場合とアカン場合があるな
あかん場合キャラの方のOUT4〜6あたり弱めれば行けそうな気もするが それぞれのLoRAが何学んでるかわからんので何とも言えん >>647
要はこういうことがやりたいんちゃうんか？ 違うんか？
めぐみんLoRA+クイックドロースタイルLoRA
https://imgur.com/J2rNgdn いっぺんにやるより、一度キャラLoRAだけで出してから
ControlNetのtile系で強めに固定しつつimg2imgで画風LoRAだけ適用する二段階のが打率高いよ
LoRAの学習精度が相当高くないと一発出しは無謀 いっぺんにやるより、一度キャラLoRAだけで出してから
ControlNetのtile系で強めに固定しつつimg2imgで画風LoRAだけ適用する二段階のが打率高いよ
LoRAの学習精度が相当高くないと一発出しは無謀 両方混ぜた状態でそれっぽく出たらseed固定して比率変えて試して見るなぁ
まぁ、無駄に終わることも多いんだけど まあ、元のキャラを最大限生かすならi2iが一番確実なのは確かだと思う
元画像は別にあるわけだから、スタイルだけ何度もガチャれるし 今朝方からColabで起動すると504タイムアウトするようになったんだけど待つしかない？ XLの実写系が深度の浅いボケボケ写真ばかりで困る
どうにかならないかな
pan-focusとdeep focusは効かなかった stable diffusion comfyuiは最新のSDXLが使えるのでしょうか？
git hubのどこかで確認できたりしますでしょうか？
教えていただけると嬉しいです。 stable diffusion comfyuiは最新のSDXLが使えるのでしょうか？
git hubのどこかで確認できたりしますでしょうか？
教えていただけると嬉しいです。 すみません。
git hubにSD1.x、SD2.x、SDXLを完全にサポートって書いてありました すみません。
git hubにSD1.x、SD2.x、SDXLを完全にサポートって書いてありました すみません。
git hubにSD1.x、SD2.x、SDXLを完全にサポートって書いてありました 空き容量が大分圧迫されてきたんだけど、どこのファイルが圧迫してるのかわかりますか？
生成したファイルはほとんど削除したけど、まだ100ギガほど余分に増えてる… 一番容量のでかいフォルダ確認したらええだけやん…… Windows ウイルス対策ソフトを消したければ消せばいいと思うよ
ウイルスに感染する可能性と天秤にかけてね
前によくこのスレでも出てたcolabで作成したいっていう
質問もうなくなったでしょ
あの人たちみんなアメリカに出張しているから supermergerの階層マージで画風とキャラを分けたらいけるんちゃうか？
画風:1:NF , キャラ:1:NG
NF:画風のやつ わかる人教えて
NG: 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0 それがしたかったらローカルを構築したらネットから切り離して不要なものを全部消せば良いのよね >>644-645
名前変えたから同じことだよ
つかお前、突っかかる暇で何秒が何秒になったのかいい加減答えなよ
どう見てもなんかの勘違いだから >>671
やっぱり消せてないのか
そりゃそうだよな、起動中で消せませんになるわなそのサイトのやり方じゃ
名前変えた？そのフォルダ見せてみろよ
以前
xl-base-1.0 1024x1024 DPM++ SDE Karass S30
4枚で Time taken: 69.8 sec.
xl-base-1.0 1024x1024 DPM++ SDE Karass S30
4枚で Time taken: 52.1 sec. >>673
嘘ついてねーってｗ
なんでそんなことする意味があるんだよ
またdefender削除やんのかよｗ俺ばっかり そのやり方で名前変更出来る訳無いんだよ
嘘じゃないならやってみろよ
セーフモードなんてすぐ出来るだろ
ファイルが心配ならコピーしとけよ
ホラでないならやってみて > 69.8 sec.
つかこれがまず遅すぎだろ
俺はdefender入ってて39.8sとかなんだから
4080->4090が43%増しってことになるんだぞ？ありえないってわかれ >>676
まずこれが嘘だからな
>>637
2割？
ps://chimolog.co/wp-content/uploads/2023/08/stable-diffusion-gpu-benchmark-14.jpg
SDXL1.0
1600x1024
Batch count 4
4090 24.3sec
4080 58.7sec
これだと倍以上だな そのデータが嘘だと言うならちゃんと証明してみろ
いいから早くフォルダ見せろよ
嘘じゃないならな
ここじゃスレ違いだからどっか移動するか？ >>678
https://i.imgur.com/thpcuOy.png
よろしいか？
危ない作業何度もやらせやがって・・
お前がまずやることは「defender入れなおしてもう一度計測」しなおせ！
他人にばっかりケチつけて何がしたいのか
これも画像編集だ！とか言い出すんだろうかこいつは 喧嘩すんなよ
可愛い子猫のイラストでも生成して落ち着け >>667
難しく考えないで、ますは>>649。それで上手くいかなかったらi2i。 >>681
テストやるとき必ずcatにしてしまうのはなんでなんだろう 今サイズが768×512でHires.fixで2倍、Batch size1って設定でやってるんですが3070だとこの辺が限界です
生成に時間が係るので買い替え検討なんですが↑の設定でBatch size増やせるVRAM目安教えてください
例えば12GならBatch size2、16GならBatch size3みたいな事です 今サイズが768×512でHires.fixで2倍、Batch size1って設定でやってるんですが3070だとこの辺が限界です
生成に時間が係るので買い替え検討なんですが↑の設定でBatch size増やせるVRAM目安教えてください
例えば12GならBatch size2、16GならBatch size3みたいな事です とりあえずtiled vae使えばバッチサイズは増やせるだろう
あとは速さ求めるならとにかく予算上限突っ込め そういえばSDXLってTiledはまだつかえんかんじ？ 大量に生成したエロ画像にモザイク一気にかけるツールないかなぁ
Pixivに投稿してるんだけど毎回モザイク処理だけですごい時間かかる…。 大量に生成したエロ画像にモザイク一気にかけるツールないかなぁ
Pixivに投稿してるんだけど毎回モザイク処理だけですごい時間かかる…。 大量に生成したエロ画像にモザイク一気にかけるツールないかなぁ
Pixivに投稿してるんだけど毎回モザイク処理だけですごい時間かかる…。 モザイクかける場所は人の目で一個一個判断しないと無理だろ そもそも大量にアップする意義があるのかな？数だけ多いとホントウザい
良いやつだけちゃんと選別してほしい まあ一個一個の質に自信がないから
数で誤魔化そうとしてるんだろうけど 生成したloraの修正について教えてください
基本的に教師画像を増やしたりなどの試行錯誤の繰り返しだと思いますが、
ネット上には下記質問のベストアンサーのように、「追加学習」という言葉を
使って、まるで作成したloraに追加で画像を覚えさせるみたいな言い方をしているのが
散見されます。
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14280616889
10枚で学習して作ったloraに追加で10枚を覚えさせる、みたいなことができるのでしょうか？
私は20枚で最初からやり直す方法しか知らないので。 >>686
高解像度でBatch sizeを増やしても時間短縮にはならないぞ
効果があるのは512x512の画像を量産する時と、あとLoRAの学習
3070からの買い替えなら4090以外は割に合わないと思う >>703
Hires2倍 512*768、SamplingSteps50、HiresSteps30だと1分に2.42枚くらいだな
暖房代わりに動かしてるけどGPUだけでは寒すぎる >>641
opt-sdp-attention速いな
xformersで1分ちょっと掛かっていた生成が30秒になった >>700
画風として捉える特徴によるのでは。
彩りが画風と言ったり、線の太さの癖とかになるから安易な言葉では括れないと思う。
最近つべで原神の墨汁画みたいな絵をみれば、色ではないと感じる。(キララの絵が別人の仕上がり。あんな表情なのに、配達した箱を床に投げつけるキャラ) >>692
AIイラストで月5～6万稼いでいて1作品毎にかなり高度なモザイク掛けてるが
1本(50枚前後のイラスト集)仕上げるのに6～7時間、うちモザイク処理だけで1時間以上使ってるよ・・・
精度にもよるけどクオリティ上げて陰部のみとかキッチリやろうとすると高度なレタッチソフト必須で時間もかかる
逆に適当でいいなら無料ソフトで□で囲って適当のボンとするだけだから短時間で済む。
俺はクオリティ重視できっちりギリギリモザイクかけてるけど、かける部分の複雑な形の抽出は熟練すれば10秒程度で行けるようになる。
んで10ボタンぐらいのマクロ設定できるゲーミングマウスでそのうち一つのボタンにモザイク処理フィルター設定して
ボタン一つでモザイクかけられるように設定、これだけでかなりの時短になるよ。 30枚とか生成して全て保存する時
zipで保存出来た気がするけど出来なくなってる
1枚ずつ保存するの面倒だ
画面に20枚くらいしか出ないし
設定で生成したの全部保存するのはしたくないんだが
なんか方法ありますか？ >>706
ポケモンみたいな画風を学習させて、
ポケモン風の悟空を生成したいんやけど。
お前らならどうする？ >>709
学習させるまでもなく、fooocusでそういうスタイルを使う
あとbingはもっと得意そう >>708
大昔あったけど、こんなん誰が使うんや？って消されたやつだな・・
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/2101
自分も意味不明に感じるけど、まぁ人それぞれなんか理由があるんだろう
https://github.com/vladmandic/automatic/pull/577
vladmandicのやつのなんか
black-orangeテーマって書いてるけど、なんか知らん
あとは自分で調べて >>707
基本は似たような感じでやってるんだけど、やっぱりキツイよね。
今はPixivに趣味投稿してるくらいだけど、数千枚単位で生成とかしたいから、
生成後にモザイク処理→そこから厳選して〜みたいにやりたいのが本音 そういやモザイク処理はおま国だな……
絵なのに要るのか？？ 別にモザイクかけるものを描かなきゃよいのでは？
エロ絵作ってるけど下書いてないよ もうわいせつ物に関する法律も形骸化してきてるからなあ わいせつ物を公然と陳列するのは罪に問われても仕方がないかもしれないが欲しい人への頒布を罪にするのは違憲だと思う
しかもインターネットで海外の情報が入ってくるのに今更だし モザイクじゃなくて
春画みたいにタコでも置いとけば楽だろ
あれはモロ写ってるからダメかw 某メーカーのエロゲは全員ツルツルペタペタ仕様でモザイク描く事自体やめてたな
まぁ今時のユーザー視点だと微妙か >>717
作る数は結構あるけど、投稿自体は1日1作品程度かなー。まとめて投稿する場合もあるけど、モザイク処理が結局めんどくさい。
自分でモデル作って陰部抽出→自動モザイク処理みたいなことはできるっぽいけど相当数学習させないと無理っぽいし、
知識もないからなんかいい方法あればなー的な。
>>715
そもそもモザイクがあればセーフで、無いければわいせつ物判定とか意味わからないよね。
FC2で同人AV売ってた撮影者だかが捕まって、納得いかないからって徹底的に争うみたいな記事みた気がするけどどうなったろー それこそAIに学習させれば何とかなりそう
個人用なのに生成画像に最初から修正入れてくるモデルとかLoraなんかは学習素材がそうなってたんかな セマンティックセグメンテーションで普通の可能じゃろ、もちろん学習済モデルないから自分でアノテーションして学習させる手間を惜しまなければだが
ちなみになんJにはtkbを自分でアノテーションしてYOLOに学習させたニキおったで 手書きだと1枚に数日から人によっては月単位でかかる人もいると考えたら1日1枚でも凄まじい生産性の高さ >>723
なるほど
インスタント・イラストレイターだと思って質の低さには目をつぶって量産してきたけれど
丁寧に仕上げてクオリティの高い物を目指したくなってきました
1日1枚でも月30枚
二度と見返すことがない何千枚よりずっと価値がありそう pixivでも手描きとAIじゃPV数の桁が違うもんな >>725
pixivはアニメーション生成して
#おねショタ #うごイラ
のタグ付けるだけで一日でブックマーク100いくからな。 ずらし上げ下げブラの打率低すぎて辛い
開ける感じならちょいちょい出るんだけども
up braもbra liftも全然効かんよな
最終的には出た画像i2iしてるんだけど、t2iで出しやすくなる方法無いかな >>393
被写界深度のプロンプトなんて全く効果ないぞ
1.5は試してないけどXLには>>658の通り全く効かない
効くプロンプトがあるなら教えてほしい そうだったのか
顔以外ボケる時にpan focusとか書いてもイマイチだったが効かないのね 具体的なレンズ名書くと効くことがある。ズバリ、そのレンズで撮影した写真とレンズ名でワンセットのタグ付けされてることが多いから。
逆に200mm f1.8とかやっても、f値とか焦点距離を知っているわけじゃないのでほとんど効かない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
