Галерея Нейросети | Stable Diffusion

Требуется помощь со Stable Diffusion

Проблема такая: имеется видеокарта amd rx6750, а нейросетки больше любят Nvidea, искал аналоги на амд, пока использую SD WebUI DML Neuro, но у неё нет возможности использования LoRa.
Во время поисков нашёл вот такой вариант на DirectML https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml

Не запускается, так же просит нвидеа карту

Однако никакие настройки и внесение в аргументы мне не помогли. А использовать через процессор мне не хочется, слишком долго создает картинку.

Питон 3.10 и гит установлены. Брал информацию так же отсюда https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs 

Я плохо в таких делах разбираюсь, так что решение проблемы найти не смог. Взываю к тем кто более умён в данном вопросе

Правильная установка ControlNet в SD webui

Хочу поделиться с вами моим постом с github и reddit.

Я потратил много времени на поиск и решение проблемы с ошибками при установке ControlNet, десятки раз переустанавливал webui и перечитал море информации на github. Пока что данный способ самый рабочий из всех и позволяет обойти ошибки установки mediapipe, OSError и permissions при установке ControlNet.

Сперва я рекомендую сделать чистую установку SD webui, но если такой возможности нет, то удалите расширение controlnet в папке extensions и удалите папку venv, после чего запустите webui-user.bat, дождитесь пока webui восстановит удалённые папки и загрузит все файлы, затем закройте webui.

Перейдите в папку с SD webui, щелкните на строку с директориями и введите "cmd", нажмите enter.

Откроется командная строка и вы увидите путь к вашей папке с webui.

Теперь вам нужно поочередно вводить эти команды, терпеливо дожидаясь завершения всех операций (я выделил команды жирным текстом):

F:\stable-diffusion-webui>venv\scripts\activate.bat

(venv) F:\stable-diffusion-webui>pip install mediapipe

(venv) F:\stable-diffusion-webui>pip install svglib

(venv) F:\stable-diffusion-webui>pip install fvcore

(venv) F:\stable-diffusion-webui>pip install "opencv-python>=4.8.0"

(venv) F:\stable-diffusion-webui>pip install https://github.com/Gourieff/Assets/raw/main/Insightface/insightface-0.7.3-cp310-cp310-win_amd64.whl --prefer-binary

(venv) F:\stable-diffusion-webui>deactivate

Stable Diffusion 3 теперь доступна для скачивания и запуска локально

Генерация по промту: Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says "Stable Diffusion 3" made out of colorful energy

Теперь модель можно скачать и запустить локально (пока только Medium-версию). Разработчики пишут, что новая модель лучше понимает текст промта, более реалистичная в плане рук и лиц. А так же лучше запоминает детали на даже на небольших дата сетах. Одна из интересных фитч - генерация надписей.

Еще пишут что она "идеально подходит для работы на стандартных потребительских графических процессорах без снижения производительности". Но тут бы я поспорил, легко переварить 10Gb не каждая видеокарта сможет. На моей машине работает медленнее по сравнению с SDXL.

Скачать саму модель можно с civitai или huggingface. Запустить на данный момент только в comfyui.

Немного погонял локально, промты действительно понимает хорошо. Но модель "недообучена" - качество оставляет желать лучшего. Предыдущие версии тоже от этого страдали, но люди из комьюнити допиливали до вполне не плохих результатов.

Сложный промт с положением объектов на картинке указанием цветов (у прошлых моделей возникали проблемы):

Three bottles on a table in a kitchen. Bottles that look like cola. Left bottle is full of blue liquid with the number 1 on it. Middle bottle is full of white liquid with the number 2 on it. Right bottle is full of red liquid with the number 3 on it.

Видно, что модель четко следует промту. Круто!

Попробуем с людьми: 

Forest in the background. Dark theme, sunset, look at at viewer, captured in the late afternoon sunlight. Photo of three 21 year old woman. Left woman is blonde with the number 1 on blue T-shirt. Middle woman is redhead with the number 2 on white T-shirt. Right woman is brown hair with the number 3 on red T-shirt. Wearing shorts

Тут пришлось сначала описать лес на фоне, потому что иначе он выглядел как будто прифотошопленным. В остальном модель четко соблюдает номера, цвет футболок и волос. Раньше, без танцев с бубном, четко прописать нескольких разных типажей на одной картинке было почти не реально - детали сливались и получались клоны. А в новой версии достаточно просто описания. 

А что по надписям на картинке? Попробуем:

Neon sign with the text "Ты пидор"

Видимо, русскую кодировку не завезли, но видно что модель старается, попробуем иначе:

Neon sign with the text "You are awesome!"

Попробуем сгенерить котика:

A black cat walking along a street paved with stone.Close-up of a cat's face.

Опять неплохо, хотя пришлось реролить несколько раз, что бы получить более-менее нормальный результат. Модель знает основы анатомии кота, но иногда больше похоже на детский рисунок.

Как на счет аниме?

Illustration anime, cartoon. 1woman, blue eyes, brown hair, dynamic angle, centered, full body photo. Street in the background

Опять пришлось реролить несколько раз. Заметил, что если указывать больше деталей, картинка получается лучше.

Попробуем городской пейзаж:

Urban photography: houses, trees, cars, and peoples. the road goes from the bottom left to the right

Осторожно: если долго рассматривать картинку, можно подумать что у тебя инсульт...

Что мы имеем на данный момент? Пока реализм хромает... Не всегда с первого раза выходит что нужно. Лично я ожидал большего. Все те же проблемы с руками и склонностью к "плоскости" перспективы и объектов. 

Но есть ощущение, что модель действительно лучше понимает что от нее хотят. Будем надеется, что дообучение будет по силам сообществу, и мы увидим NSFW версию от авторов Juggernaut или Pony Diffusion.

ЗЫ: надеюсь теги эротики и аниме не нужны.

My start on stable diffusion and ComfyUI

Благодаря ИИ и Stable diffusion я наконец-то смог восстановить эту единственную сохранившуюся фотографию нашего покойного дяди.

Возрадуйтесь обладатели 4 гиговых видеокарт и лентяи.

Продолжение поста https://joyreactor.cc/post/5307539 

Итак есть возможность заставить работать нейронку даже на 4 гиговых видеокартах, правда там будет слегка порезанный интерфейс но всё же.Версия для ленивых, с не самым приятным интерфейсом, зато просто запускаете exe и всё работает(если верить странице) https://grisk.itch.io/stable-diffusion-gui правда тут для 4 гиговых максимально возможное разрешение 256х512. Опять же если это действительно так. Но на 6 гиговых железно должно идти.

Ну и для любителей консольки и приятного интерфейса репа GitHub - basujindal/stable-diffusion
В ридми пишут, что 4 гиговые 2060 справляются с 512х512. Как устанавливать могу предположить, сам не ставил, поэтому обманывать не буду. Но опять можно пройти по гайду --K-DIFFUSION RETARD GUIDE (GUI)-- (rentry.org) так-как мой уже немного устарел, хотя все еще работает вероятно. 

Там пропустить пункты связанные с GFPGAN то есть 11 и удалить 36 строчку из скачанного environment.yaml. 4 пункт тоже не нужен, так-как будем использовать скрипты из репозитория basujindal/stable-diffusion. Как все установили скачиваем и закидываем из репы basujindal/stable-diffusion папку optimizedSD  в корень waifu-diffusion.

Запускать text2img: python optimizedSD/text2img_gradio.py

Запускать img2img: python optimizedSD/img2img_gradio.py

Ну и вот вам небольшие эксперименты img2img:

Арт нагло спиздил https://joyreactor.cc/post/5307995 отсюда

Как перерисовать/раздеть любого персонажа с помощью Stable Diffusion

Установили? Тогда начинаем.

Часть 1. ControlNet Inpaint

Ни для кого не секрет, что в SD существует фича под названием inpaint - это, по сути, способ сгенерировать что-то поверх существующего изображения. В интерфейсе от Automatic1111 под inpaint'ом обычно подразумевают один из режимов img2img. Это хоть и мощный инструмент, но, всё же, недостаточно точный и контролируемый. Тут на помощь приходит ControlNet Inpaint и исправляет главный недостаток "классического" inpaint'а - игнорирование контекста. Впрочем, достаточно теории переходим к практике.

Итак, возьмём изображение, которое мы хотим отредактировать.

И сразу же уменьшаем/увеличиваем его до нужного разрешения:
В моём случае с 1500x1500 до 640x640. По опыту скажу, что лучший результат получается при размере меньшей стороны от 512 до 768 пикселей, а большая сторона при этом желательно меньше 1024 пикселей.

1girl, naked, completely nude, (best quality, masterpiece:1.2)

Негативный промпт как обычно:
EasyNegative, badhandv5, (worst quality, low quality, normal quality:1.4)

Модель подбираем поближе к стилю рисунка (реалистичный/стилизованный). В моё случае это MeinaMix_v11-inpaint.

Параметры генерации:

Всё, можно нажимать Generate до тех пор пока не появится приемлемая картинка.

Столь хороший результат обеспечивается препроцессором inpaint_only+lama - он пытается дорисовать зону под маской с учётом "наружного контекста". Это же и обеспечивает генерацию правильного цвета.

Простой случай разобрали, переходим к чему-то посложнее:

Часть 2. Style transfer

Возьмём теперь другой рисунок попробуем повторить описанный выше процесс:

Мда, мало того, что поза поехала, так ещё и стиль оказался потерян. Одного ControlNet Inpaint тут недостаточно. Надо подключать дополнительные юниты.

Нам нужно решить 2 задачи:

Для решения первой задачи будем использовать ControlNet reference и ControlNet T2IA - они оба позволяют копировать стиль с изображения-референса и как нельзя лучше работают в связке.

Возвращаемся к интерфейсу ControlNet'a. Копируем исходное изображение в Unit 1 и Unit 2. Настраиваем вот так:

Интересный факт: никто не запрещает отредактировать выход предпроцессора в фотошопе. Что-то убрать, что-то подрисовать. Вот где могут понадобиться навыки рисования.

Ладно, всё 4 юнита активны. Нажимаем Generate и:

Это совсем не то, нужно!
Формы сохранены, но промпт будто проигнорирован. Что случилось? Я вам скажу что: сила ControlNet'а оказалась слишком велика. Stable Diffusion попытался во время генерации воссоздать рисунок-референс да ещё и плюс inpaint там подсунул белый цвет с фона!

Как с этим бороться? Нужно уменьшить эффект двух юнитов переноса стиля (reference и T2IA), но при этом нельзя сильно уменьшать их силу, иначе перенос стиля будет ослаблен. В общем, нужно воспользоваться настройкой Starting Control Step. Она отвечает за то, на какую долю шагов генерации придётся действие ControlNet'a.

Starting Control Step 0.5, например, означает, что первую половину шагов генерация будет опираться только на промпт, а со второй половины подключится уже наш ControlNet.

В общем, план такой: слегка понижаем Control Weight (сила) у стилевых юнитов (примерно до 0.9). После этого начинаем постепенно поднимать границу начала действия стилевых юнитов. Также имеет смысл подобным же образом немного ослабить действие Inpaint'a - позволяет в некоторых случаях исправить цвета.

После нескольких попыток (и усиление промпта) получаем вот такую задницу:

Не идеально, но уже шаг в нужном направлении. На самом деле, сейчас можно (и нужно) уже именно это изображение сделать референсом. Другими словами, скопировать его во все 4 юнита и отталкиваться уже от него. И так сколько нужно раз. Пока не получится идеальный результат, либо ваша генерация окончательно не развалится.

Часть 3. img2img

Даже после получения хорошей генерации во вкладке txt2img имеет смысл несколько отшлифовать изображение уже через img2img inpaint. Главное не забудьте подключить 2 ControlNet'a для переноса стиля. Помните да, reference и T2IA.

Некоторые пункты в виде итога:

P.S. Хотел бы я чтобы кто-то обстоятельно протестировал этот метод и поделился бы потом результатами. Мне кажется, как-то можно добиться ещё большей близости к стилю оригинала, ведь задача состояла именно в этом.

Туториал закончен, теперь впечатления. Это охиренно мощная штука! Можно как угодно дорисовать любую картину, стиль вообще не важен, тем более что сейчас уже натренированы сотни моделей на все случаи жизни. Хоть скриншоты из мультфильмов/аниме, хоть картины маслом. Фильмы и фотографии вообще пройденный этап. Можно даже без использования inpaint'a просто сгенерировать сколько хочешь изображений с нуля, просто опираясь на единственный рисунок. А ведь ControlNet появился лишь в начале этого года. Короче, уже почти год прошёл, а всё это до сих пор кажется каким-то колдунством. Что грядущий день готовит...

Поэкспереминтировал с novelai, SD доообученная под аниме с добавлением таких фишек, как гиперсети. Почитать можете к примеру тут. Вообщем она, когерентнее, чем другие дообученные аниме аналоги и с анатомией все лучше, но в плане стиля немного однообразна. Дообучали ее без имен художников, поэтому стилем через имена управлять трудно, но я попробовал имена тех кто оригинальное SD неплохо знает. По итогу некоторые вещи даже похожи, а какие-то нет, но как минимум можно подобрать себе что-то по вкусу. Плюс оценил влияние гиперсетей. С черными изображениями нужен другой сэмплер.Эйлер иногда так глючит.

Простите, но да

Ммм, 5 лет в Драмионе.. и наконец, я добралась до Stable Diffusion.

Ну че пацаны? Скоро будем генерировать вайф прямиком из воображения?

Исследовательская команда из Осаки модифицировала Stable diffusion что бы она могла генерировать изображения по МРТ мозга. МРТ были получены когда подопытные смотрели на показанные им изображения.

Ссылка