stable diffusion sarada

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.

Как отредактировать любой рисунок с помощью нейросети Stable Diffusion. Подробный гайд

ссылка на гифку

Будем считать, что вы уже установили и настроили Automatic1111's Stable Diffusion web-gui, а также скачали расширение для ControlNet'a и модели для него. Нам нужно будет лишь controlNet Inpaint и controlNet Lineart.

В интернете уже есть гайд по установке. И не один. Да хоть на том же YouTube.

Будем учиться редактировать на примере вот этой картинки:

Автор - Chaesu

Первым делом открываем фотошоп. Да, прежде чем загружать изображение в SD, его нужно подготовить. Проблема тут такая: SD 1.5 модели не могут нормально работать с изображениями больше 800 пикселей. Поэтому, выделяем в фотошопе вот такую область размером 600x900:

Не снимайте выделение сразу, оно ещё пригодится

Выделение есть, теперь Ctrl+C и вставляем скопированный кусок во вкладку txt2img в окошко ControlNet'а (в первые три, то есть вставляем три раза):

Вы ведь не забыли увеличить количество юнитов контролнета в настройках?

Теперь настраиваем сами юниты контролнета:
Unit 0:

Первый юнит будет отвечать за перенос стиля

Unit 1:

Второй отвечает за редактирование с сохранением контекста

Unit 2:

Ну и третий юнит для контроля генерации

После этого нажимайте на кнопку предпросмотра:

И скачивайте получившийся "негатив"

Можно поиграться с другими препроцессорами, но lineart_realistic обычно выдаёт лучший результат

Смело открываем его в фотошопе (в новой вкладке, старую пока не трогаем) и начинаем редактировать. Надо лишь убрать всё лишнее и обозначить контур того, что хотим получить. Вот как-то так:

ссылка на гифку

Контролирующий лайн готов. Теперь очищаем ControlNet Lineart и вставляем наш "линейный рисунок". Так как на вход теперь на вход контролнету сам лайн, то нам не нужен препроцессор - ставим его на none.

Это всё ещё Unit 2

Осталось только нарисовать маску inpaint'а. Переходим в ControlNet Inpaint (Unit 1) и прямо тут в веб-интерфейсе закрашиваем те части, которые хотим перерисовать:

Про тень от одежды не забудьте

Осталось лишь написать промпт (и негативный промпт), выбрать параметры генерации (размер 600x900 не забывайте) и нажимать Generate до тех пор, пока не увидите приемлемый результат.
Например:

Главное что стиль далеко не уехал

Это изображение неплохо бы отправить в img2img inpaint, чтобы поправить мелкие недоработки, но сейчас просто копируем его в буфер, возвращаемся в фотошоп и вставляем в нужное место (выделение пригодилось).

Сидит как влитая

Исправляется тем же образом:

Приемлемо

По тому же принципу делаем остальных

Видите недоработки? Исправить их - это ваше домашнее задание

А вот параметры генерации:

Модель для генерации логично выбирать близкую по стилю. Для не слишком реалистичных рисунков Kizuki Alternative почти идеальна.

Несколько советов:

- Уменьшайте исходное изображение заранее, облегчайте нейросети работу.

- Можно обойтись из без Lineart'а, и тогда сетка додумает форму самостоятельно.

- Если какие-то части получились хорошо, а какие-то нет, то просто перенесите результат во вкладки Reference и Inpaint и работайте уже с ним.

- Если исходное изображение слишком тёмное либо светлое, то модель сама по себе может не справиться и имеет смысл подключать затемняющую или осветляющую мини-модель (лору).

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...

Stable Diffusion 3.5

Пощупать онлайн и без регистрации, но с ограничением по процессорному времени, а так же скачать:

https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large

https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo

"Сегодня мы выпускаем Stable Diffusion 3.5, наши самые мощные модели.

Stable Diffusion 3.5 Large: Эта базовая модель с 8 миллиардами параметров, превосходным качеством и оперативным соблюдением требований является самой мощной в семействе Stable Diffusion.

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: Усовершенствованная версия Stable Diffusion 3.5 Large генерирует высококачественные изображения с исключительной оперативностью всего за 4 шага, что значительно быстрее, чем Stable Diffusion 3.5 Large.

Stable Diffusion 3.5 Medium (будет выпущен 29 октября): Эта модель с 2,5 миллиардами параметров, улучшенной архитектурой MMDiT-X и методами обучения предназначена для работы «из коробки» на потребительском оборудовании, обеспечивая баланс между качеством и простотой настройки. Она способна генерировать изображения с разрешением от 0,25 до 2 мегапикселей."

Моя попытка в тренировку LoRA

В общем, балуюсь я нейросетями уже второй годик. Начиналось все для генережки портретиков для ДнД и картинок с природой. Но недавно стал выкладывать еще и посты с цветными конями на CivitAI, дабы нафармить местной валюты на обучение и как-то увлекся. Но потом вспомнил для чего это я все затеял и решил посмотреть что я смогу. В итоге смог не очень, но тем не менее, почему бы не поделиться с уважаемыми содомитами результатами, тем паче, что обучал не на ссанине по желтому снегу, а по самому Оглафу. Получилось не то что бы плохо, но и не хорошо. Хотя, если уменьшать получаемый результат до размеров кадров оригинального комикса, то вроде даже похоже. В общем судите сами, что за срака вышла...

https://civitai.com/models/473780/oglafstyle?modelVersionId=526996

P.S: Если у кого есть положительный опыт тренировки LoRA на CivitAI - поделитесь опытом. Хочеться делать так, что бы не стыдно было.

P.P.S: Пощу на реакторе я, мягко говоря, не часто, так что если где-то что-то налажал в оформлении и/или тегах, прошу сообщить, что бы я поправил, а уже потом кидайте фекальными массами.

Моя попытка в тренировку LoRA №2

В общем, я был приятно удивлен, что мой предыдущий пост зашел уважаемым содомитам, посему решил сделать еще один. Не знаю, дело в интересе к нейросетям или к Оглафу, но сейчас можно будет как раз проверить.Итак, позвольте представить вашему вниманию LoRA обученную на работах венецианского живописца эпохи Возрождения - Тициано Вачеллио.

 https://civitai.com/models/478707/titian-vecellio-style?modelVersionId=532368

Как и в прошлый раз, я не смог достичь уровня самоудовлетворения, но не пропадать же добру. LoRA тренировалась на модели Pony, а эта модель не очень подходит тому, что не является r34, картинками, но мне было интересно попробовать. В принципе, вышло лучше, чем я ожидал, но хуже чем могло быть.