【StableDiffusion】画像生成AI質問スレ21
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
!extend:checked:vvvvv:1000:512
!extend:checked:vvvvv:1000:512
↑スレ立て時にはこれを3行に増やしてください
Stable Diffusionをはじめとする画像生成AIに関する質問用のスレッドです。
次スレは>>970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ならどこから／何を読んでインストールしたか）や使っている学習モデルを明記する
・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や出力画像をアップロードする。出力画像はimgurではなく、catboxなどアップロード時に出力パラメータが残るサービスへ
・ローカルならマシンの構成（GPUの種類は必須、VRAM容量やメインメモリの容量、CPUの種類もなるべく）を書く
テンプレは https://rentry.co/aiimggenqa に
※前スレ
【StableDiffusion】画像生成AI質問スレ20
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1700315721/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured LoRAは何かが変わるまでキャッシュしているけど、ファイル名ではなくてエイリアス名かもね そもそも同じモデルで生成してれば似たような物が出るのは当たり前
構図とかポーズもそのモデルで出やすい物が出る
そこを代えてくプロンプトはあるけど、特定絵柄に特化してるタイプのモデルは効きにくい
汎用性があるモデルでも、指定すれば何でも出るというほどではない https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1703250505/518
> 最初optimizerの設定をadamW8bitにしていたのですがError no kernel image is available for execution on the deviceとなったのでadamWに変更したところのエラーです
1070tiなんでadamW8bitは動かないんだろうね
> CUDA out of memoryとあったので色々参考にSBwebui-user-batに--xformers --medvramを加えてみたりwebui.batのほうにset PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6, max_split_size_mb:128
> を入れてみたりしたのですがあまり改善しませんでした
> そもそも何か根本的に間違っているのでしょうか？
これは勘違い、それはwebui側であってkohya_ssとは関係ない って、247の元レスよく見たら笑った・・貼ってもらうまでもない、なるほどね
みんなよくやるらしい SDXLでリアル系でLoRAの効きのいいモデルって何があるでしょうか？
fudukiMix_v20 をいま試しているのですが LoRA JP2 を追加しても全然変わらないのです
できればAnimagineベースでRefinerとして使いたいのです
SD1.5ではアニメモデルをベースにxxmix9realistic_v40でRefinerかけてADetailerという感じがお気に入りでした
理想 → https://i.imgur.com/6a1OH8B.jpg >>247>>250
やっぱりwebuiとkohyaは別々なんですね…
kohyaを含めてCUDA out of memoryエラー？を調べてもSBの解決方法しか出なかったのでwebui側の問題かなと考えてしまいました
書き方からすると初歩的なミスなのでしょうがプログラミングなどの知識はないので何が間違っているのか何度見返してもわかりません
できれば噛み砕いて教えてくただけると助かります >>252
Kohya_ss起動した時の一番上Running on local URL: http://127.0.0.1:7860より上の
メッセージが見えるSSが見たいな
Kohya_ssのセットアップミスだと思うけど
後、CUDA out of memoryは単純にVRAMが足りないから処理続行出来ないってエラーだから
8GBしかVRAMが無い1070じゃそれなりにやりくりしないと厳しいよ
一応共有メモリを使うことで多少ならカバー出来るけど
メモリ搭載量が16GBしかないので共有メモリが8GB（メインメモリの半分）しか確保出来ないので
処理によっては8GB+8GBでは足りない感じなんじゃないかな（よっぽど無茶しなきゃ普通は12GB前後でおさまる筈） >>251
fuduki 2.0はlora無しでも使えるようにしたモデル。loraを適用すると過学習になる可能性があるとのこと。対してfuduki1.5はloraの使用を前提としているので、目的によってはこちらがオススメ。 >>252
細かい事はわからんのだけどメモリ32GBと3060ti(8MB)でKohya_ss回してて、OutOfMemory対策で設定してるところ。もし参考になれば。
・LoRAtype：Standard(他は無理？)
・Trainbatchsize：1か2(Max resolutionと相談)
・Mixed precision、Save precision：fp16固定
・Max resolution：512ならTrainbatchsize2でも可能かも、752なら1固定
・Network Rank、Network Alpha：上げすぎは無理(128、1で問題ないと思ってる) >>254
ありがとうございます v1.5 で試してみますと確かに LoRA が乗ってきているのが分かりました
（同じ seed でこんなに違うのは初めてですが）
https://i.imgur.com/ExML79u.jpg
さらに 1.5 の方は素でも 2.0 より好み寄りでしたのでこれでいろいろ試していきたいと思います 初めて2週間ぐらいの初心者です グラボはgtx1660です
kohya_ssを使用して33枚の画像を繰り返し20回×15回=9900ステップで自作のloraを作成しました
教育用の画像は1024×1024の正方形で背景を白く加工しもので全画像でキャラクターが同じ服装をしています
stable-diffusionで自作のloraを使って画像を生成しましたが、微塵も反映されません
見た限りでは学習時と画像生成時にエラーもないようです
学習結果が反映されない理由として何が考えられるでしょうか？ kohyassの最初のタブでDreambooth選択していませんか >>259
>>260
学習時にloraを選択しタグもいれています
プロンプトも試しましたが自作loraありとなしで同じ結果でした >>258
添付してるテキストの書き方が間違っている可能性 >>262
自作loraのメタデータを見たときに設定したタグが全てあるので
たぶん間違ってないと思います 実はキャプションtxt一切なしでも一応学習はするし、トリガーワードなしでもLora入れてると反応する
>>258
エスパーじゃないので細かい設定見ないとなんとも・・jsonファイルをアップローダー等に上げて貼って
> 見た限りでは学習時と画像生成時にエラーもないようです
LossがずっとNaNとかになってない 1660系はfp16にバグがあって使えない
ttps://qiita.com/peka2/items/6e5bbcf3a3d175b703b1
この辺参考に設定変えて >>266
ありがとうございます
設定を変えて学習してみます 遅くなってすみません。
>>256 >>260
うわああああああああああ、その通りです
出来ました…
指摘されるまでタブがあったことすら気づきませんでした
本当にありがとうございます
>>253 >>255
丁寧にありがとうございます。スペック的にやはり最低限という感じなんですね…
今回は私のミスでしたが今後の参考にさせていただきます
ありがとうございました kohya_ssの最大の欠点があのタブだと思う
あれは今でも油断してると変更忘れる 自分も一回間違えた後、kohya_gui.pyにパッチあててDreamboithとLoRAのタグの順番入れ替えるようにした ドリームブースとLoRAのタブの中身が
レイアウトもパラメータがほとんど一緒というのが罠度高い
しかもデータの読み込みもLoRAのコンフィグを
ドリームブースのタブで読み込みしてもエラーにならなかったりトラップが複数あるw いやほんとにタブの中身ほぼ同じなんですね…
私も順番入れ替えるようにします、お騒がせしました 入れ替えって簡単にできるん?
kohya_gui.pyをエディタで開いて、それっぽいところを入れ替えてみたがエラー出て動かん kohya_gui.pyの以下の2行をDreamboothの上に移動しました。
with gr.Tab("LoRA"):
lora_tab(headless=headless) ちょいと質問
今PCIE3.0×16のPCで1650使ってるんだか、流石に時間がかかってしかたがないのでグラボ買い換えるつもりなんだ
ただ、PCIE3.0のマザボに本来PCIE4.0用の3060とか4070とか挿したときの生成スピードの低下がどの程度かわからなくてさ
グラボ内で計算するので大差ないのか
本体とのやりとり発生するので大幅に低下するか知ってる人いたら教えて欲しい
PCの買い換えまでとなると流石に貯蓄の切り崩しがでかいので避けたいんだかどうやろ >>278
ゲーム関係だと誤差みたいなもんとされてる >>278
俺PCI3.0に4060さしてるよ
計測してないけど、乗り換えたほうがいい 久しぶりにSD触ってるんだけども、LCM loraをa1111で使うには
1)lcmのloraを落としてくる(1.5用,XL用)
2)animatediff入れてサンプラーをLCM選択
3)プロンプトに<lora:対応LCMlora:1>追加 モデルや他loraは任意
4)CFG scaleを2くらい、step8くらいで生成
という感じで合ってますかね
他なんか足りない設定とかあるかな >278
うちはPCIe3に3090刺したけど1600系より次元が違うくらい早いわ。SDではグラボの速度が一番影響でかいで
俺の場合、現在金もそんなに無いしCPUがSandhiBridge-EPなんてクッソ骨董品だし、スロットはPCIe3だし、マザーやCPUの新調するべきか悩んだけど
一応メモリだけは百ギガ以上積んでるしCPUコアも16コアあるから、半分賭けで NVMe SSD ＋ 3090でSD環境整えた。結果、費用対効果で正解だったわ
起動も生成も学習も以前の数倍早くなったし一度に大画像を複数生成できるようになった
CPU速くしたかわりに、余裕の無いSSDにwebui入れて安いグラボにしてたらメチャクチャ効率悪かっただろうな ありがと、どうやら3.0であることはそこまで気にしなくてもよさそうやね
早速グラボの方、週末にでも見てくるわ 古いPCだと電源がヤバいかもしれないから
3060Ti12GBか4060Ti16GBにしといたほうがいいよ
安いのはVRAMが少なかったりするからよく見るんだよ
お母さんとの約束だよ 4060Tiとかだとx8接続だから更に若干パフォーマンス低下はあるかもね
ゲームとかだと誤差と言えなくもない位だけどAI利用だとどうなんだろうね グラボ買い替えは予算が許すならVRAM16以上欲しいね
電源とセットで考えるのも大事 >>276
やっぱそこだよね。うまくいかないんだが
と思ってたら今なぜか成功した
何が間違っていたのかよくわからんな .pyはTABと半角全角スペースでめちゃくちゃになりがち
揃ってないとエラーになる
編集するときはメモ帳でなくコードエディタがいい Pythonはインデントの数がC言語のカッコに相当するからな
他の言語はインデントなんて単なる可読性のためだけど
Pythonだと実行内容に影響する
タブとスペースの混在もトラブルの元になりがち
なぜかというと大半のPythonプロジェクトはタブ一個をスペース4個と解釈するが、メモ帳だとタブ一個でスペース8個分インデントするから さすがにメモ帳はどうよ、VS Codeでいいじゃん いや俺はメモ帳使ってないけど別にプログラマだけがSDいじってるわけじゃ無いだろ･･ 最近は少し規模が大きいのはvscodeに移行しだしたが
テキストエディターとしてはちょっとマイナーなK2editorってのをずっと使ってる サクラエディタを30年近く使ってる
コード書いたのは10年ぶりくらいだけどちゃんとやるなら統合環境とか使うんでない
PythonはSD始めてから触ってみた感じVSCodeかColabでいいと思うけど マジレスするけど専用のソフトを使わない限りWindowsではBOMがつくだろ
python使えないじゃないか >>300
いまはメモ帳もデフォルトbom無しUTF-8だよ 289だけどサクラエディタを使ってますよ
半角スペースの有無で動かなくなるのはなんとなく知ってたけど、予想以上に厳密さが求められるんだな 質問失礼します
Kohya_LoRA_GUIで>>228と同じエラーが出るので--no_half_vaeを設定に加えたいのですが該当する項目が設定に見当たりません
Kohya_LoRA_GUIでは--no_half_vaeの設定はできないのでしょうか？ グラボをSD用に購入しようと思うんですが
少し調べたら最近のドライバだとVRAM溢れてもメモリである程度代用できるらしいので
SDXLも8GB+RAMでもいけるんでしょうか？強烈に遅くなるなら16GBのを買おうかと迷ってます >>305
VRAMとメモリは速度が全然違います
8GBでもSDXL生成は可能ですが新規に買うなら12～16GB以上をおすすめします >>305
予算の許す限りでVRAM一番大きくてなるべく新しいものから選ぶといいぞ
XLメインなら16↑かな
12は予算の関係とか今使ってるから妥協するって感じ >>305
速度がいきなり2～5％とかに落ちるぞ、マジで。VRAMでやれば1分かからないくらいの生成が、VRAMからあふれると予想時間が15-30分とかになる
VRAM24ギガあって2～3ギガあふれただけなのにそれくらい速度が落ちるからな
GPUはメインメモリに直接アクセスできるわけじゃ無いから
CPUに頼んでデータを転送してもらわないとならないわけでそのオーバーヘッドがとてつもないんじゃね 帯域幅がボトルネックだったかな？
例えばRTX4090が1,008GB/sでメインメモリDDR5-7000(PC5-56000)なら56GB/s
その差18倍 メインメモリの帯域より低いPCIe経由でアクセスするわけだからそこが上限だな >>308
すみません
>>232-233はKohya_LoRA_GUIでは出来ないみたいです
AdvancedのAdditional parametersが見当たらないので >>311
PCIe3.0 16GB/s
PCIe4.0 32GB/s
PCIe5.0 64GB/s ---対応クラボが無い レスありがとうございます
想像以上に遅くなるようなので4060Tiぐらいを検討してみます >>316
上げられている画像のものとバージョンが違うのかパフォーマンスというタブではなかったのですが
SDXLというタブにVAEを32ビットで使用(--no_half_vae)がありました
ちゃんと探したつもりで見落としていたんですね…ﾊｽﾞｶｼｲ
でもこれで学習が進められそうです
回答ありがとうございました！ StableDiffusionを使ってみたくて、4060TI 16GBを買おうと思っているのですが、
CPUがceleron G6900でも使えそうでしょうか。
ベンチを見るとG6900はシングルでcore10世代、マルチで7世代程度の性能のようです。
CPUはあまり影響しないと見たのですが、celeronでも行けそうなのでしょうか。 >>321
そこまで低いと厳しそうだが
とりあえず使ってみればいいのではないか
不足するなら交換すれば >>321
メインメモリさえ32ギガ積んでいればとりあえず使えるとは思うが
普通に起動してるだけの状態でPythonが7ギガくらい食ってるしSD使ってるブラウザのタブもメモリ食うし今はWindowsもメモリ食いになってるから。
メインメモリ16ギガだとツラいと思う。絶対無理ってほどじゃないが
強いて言えばCPUが2コアだと画像生成中に他の事するのは無理。動画見たりとか >>318
それはWindows Notepadだ。
メモ帳(単独で動くnotepad.exe)ではない。 windows10以降でメモ帳かnotepad起動してみりゃ一発でわかるんだがｱｳｱｳｳｰ Sa21-on57は何を見てるんだ >>324
メモ帳
メモ帳ではいくつかの変更がありました。
UTF-8エンコーディング
バイトオーダーマークなしでファイルを UTF-8 で保存するオプションが追加され、これが新しいファイルの既定となりました。 cpuは11世代以上のi7,メモリは32GB。
これが最適ライン。メモリは64GBをオススメ。
2万くらいだし投資の割に効果か高い。 メモ帳 = Windows Notepad = notepad.exe
単独とかどうとかじゃなくて古いWindowsシステムのパス用とそれ以降デフォルトで使う物が置いてあるので２つある
ずいぶん前に互換性は失われないとかなんとか記事出てた記憶あるわ すみません
StableDiffusionを使えるようRTX4070Tiに換装しようと思うんですが他のスペックは以下でも大丈夫でしょうか？
CPU:AMD Ryzen™7 3700X(3.6GHz-4.4GHz, L3 キャッシュ32MB , 8 コア/16 スレッド)
メモリ:DDR4 16G×2（8G×2から換装予定）
電源:500w
電源がちょっと不安ですが
これで普通に使える程度にはなりますでしょうか？ 電源やばくね？
PCの組み合わせについてなら自作PC板で聞いたほうが良い。
それか必要電源計算してくれるサイトあるから確認しといたら 4070Tiの推奨電源容量は750Wだからやめといたほうがいい
それなら4060Ti/16GBにしとくのが無難（550W推奨だけど）
ついでにいえば4070Ti SUPERが出たばかりで
これから値下がりすると思うから待った方がいい >>330
電源以外はいい感じ
欲を言えばメインメモリは64GB欲しいが上を見たらきりがないし >>331-333
有難う
結論としてはやっぱ電源も750wに替えつつちょっと待って買えば良いんだな
因みにメインメモリはマザボの上限が32Gだから64Gには上げられんのです＞＜ >>334
その上限はきっと1枚32GBであって最大じゃないと思う
32GB2枚差しで64GBが上限で4枚差しなら32GB×4で128GBが上限
だけどcore i3 とかCPUの性能で64GB上限の物が存在する 3700X はおそらく128GBが上限
もしマザーボードで上限32GBならやばいメーカーのマザーボードでPCIeも3.0でしかもx16じゃなくてx8の可能性ある
変なのじゃなかったとしてもB450系ならPCIe3.0だからGPUの性能は生かしきれないよ 質問です
AIで自然風景の360度VR動画を生成出来ますか？ >>337
hpのBTO品でマザボはmoria2ってのです
ちなメモリアップグレード情報
デュアル チャネル（1 チャネルあたり 1 DIMM）メモリ アーキテクチャ
DDR4 UDIMM（288 ピン）ソケット 2 基
PC4-21300 (DDR4-2666) をサポート
8 GB および 16 GB の DDR4 UDIMM をサポート
32 ビットシステムは最大 4 GB をサポート
補足: 32 ビットシステムは 4.0 GB のメモリをフルに使用できません。
64 ビットのコンピューターで、16 GB DIMM で最大 32 GB（バッファなし）をサポートします。
補足: 記載されている最大メモリはハードウェアの機能を示すもので、オペレーティング システムではさらに制限されることがあります。
※持ってるのは64ビットマシンでっす >>337
追加情報っす
これだと多分大丈夫かと思います
現グラボ情報
AMD Radeon RX 5700 8 GB FH PCIe x16
フォーム ファクター：ATX（25.4 cm（10.0 インチ）フルハイト）
背面 I/O コネクタ：(1) HDMI および (3) ディスプレイポート
ディスプレイポート バージョン：1.4a
HDMI/HDCP サポート：HDMI 2.0b/HDCP 2.2
最大解像度：
HDMI 解像度：4096 x 2160 (60 Hz)
ディスプレイポート解像度：7680 x 4320（60 Hz、8 ビット）
補足: 最大解像度をサポートしないポートもあります。
メモリ サイズ：8 GB（256 ビット）
メモリの種類：256M x 32 GDDR6/14 Gbps（8 個）
総消費電力：180 W
PCIe：PCIe x16 (Gen4)
同時に最大 4 画面をサポートできます。
電源コネクタ：6 ピンおよび 8 ピン
AMD Surround マルチモニター テクノロジ、Blu-ray および DirectX 12 をサポート >>338
やればできるのかもしれませんが、現在1つのアプリケーションで生成できる手法は公開されていないと思います Google Colabでsd-webui-train-toolsを使ってLora作ってるんだけど
AssertionError: <class 'gradio.layouts.Box'> Component with id 1764 not a valid output component.
が出て先に進みません。
原因がわかる方いらっしゃいますか？ >>339
専用ケースにMicroATXマザーか
ケースの中に何mmまでのグラボが入るか確認したほうがいい
あと、電源のサイズ
専用の電源だと交換できない可能性があるぞ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
