GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
March 24, 2023 Stable UnCLIP 2.1 New stable diffusion finetune (Stable unCLIP 2.1, Hugging Face) at 768x768 resolution, based on SD2.1-768. This model allows for image variations and mixing operations as described in Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents, and, thanks to its modularity, can be combined with other models such as KARLO. Comes in two variants: Stable unCLIP-
Pillow (Python Imaging Library)でPNGファイルを扱う時の注意 | My note
Pythonのライブラリ「Pillow」を使ってPNGファイルをJPGファイルに変換したい場合、次のようなスクリプトで実行できます。 from PIL import Image Image.open('example.png').save('example.jpg') ただし、PNGファイルにAlpha値が含まれていると次のようなエラーになってしまいます。 OSError: cannot write mode RGBA as JPEG ということで、予めRGBAからRGBに変換しておくと、この問題を回避できます。 Image.open('example.png').convert('RGB').save('example.jpg') リンク Pillow: the friendly PIL fork https://python-pillow.org/ 関連記事python-chardet
【Stable Diffusion Web UI】モデルの入れ方・使い方(Checkpoint)
この記事では、Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111版・Forge版）のモデルの使い方について紹介します。 Stable DiffusionとはStable Diffusionは、無料で使える画像生成AIです。テキストを打ち込むと、それに応じた画像が生成されるしくみです。人物や動物、風景など、さまざまな画像を生成できます。 例えば、「サングラスをかけた猫」と入力するとそのような画像が生成されます。生成する画像のスタイルも多様でイラストや写真、水彩画やアニメ調など、自分の好きなテーマでAIに生成してもらうことができます。 Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版・Forge版）とはStable Diffusion Web UIは、（AUTOMATIC1111）ブラウザを通じて手軽に画像生成を行える無料のWEBアプリケーショ
Latent Consistency Modelによる蒸留を試してみた｜gcem156
1～8ステップくらいで画像生成ができるようになるLatent Consistency Modelをつくります。まずはLatent Consistency Modelの説明をし、次に蒸留体験記を書いていきます。 性能は微妙ですが、個人的にはうまくいくことが分かっただけで満足です。生成なんてしないしー。 拡散モデル 目を瞑って想像してみてください、あなたは深い森の中に迷い込んでしまいました。その森には1時間に1回の頻度で鐘を鳴らす教会があり、あなたはその音を頼りに教会へ向かうことになりました。果たしてあなたは何時間で教会に到着するでしょうか・・・。 さて、ここで歩くスピードとか体力は無視して、シンプルに鐘の音から方向が正確に予測することができるかを問題とします。1回の鐘の音を頼りにどんどん進んでしまうと、見当違いの方向に向かってしまいたどり着かないかもしれません。しかし何回も音を聞きながら慎重
Stable-Diffusion-WebUI入門 | 株式会社オリゴン
Stable-Diffusion-WebUIは、OpenAIが提供する画像生成ツールの1つです。GAN（Generative Adversarial Networks）をベースにしており、リアルな画像生成を実現することができます。本記事では、Stable-Diffusion-WebUIの特徴、インストール方法、画像生成の例、拡張機能の使い方などを解説していきます。 【Stable-Diffusion-WebUIの特徴】 Stable-Diffusion-WebUIは、GANを利用して、自然な画像生成を可能にするツールです。GANは、2つのニューラルネットワークを利用して、画像を生成します。1つのネットワークが生成器（Generator）と呼ばれ、もう1つのネットワークが判別器（Discriminator）と呼ばれます。生成器は、ランダムベクトルを入力として受け取り、それを元に画像を生成しま
学習の流れ - としあきdiffusion Wiki*
学習の目的 特定の絵柄でオリジナル/マージのキャラ・物が作成できます。 モデルで出しにくいポーズや性癖や特徴を加えることができます。 学習データは総じて軽量で、モデルとは別に管理が可能です。 配布済みの学習データを使うだけなら学習は不要。 そもそも学習が必要な人は？ 学習せずに求める画像を生成する方法があります。 配布済みの学習データや事前学習モデルを使用する。 自分の望むデータがあるなら、それでも良いでしょう。 トレーニング無しアプリを使用する。 手持ち画像を元に生成する方法があります。 しかし、学習した場合に比べると、クオリティは劣ることが多いです。 ControlNetを使う。 たとえば、referenceにより手持ち画像から生成できる。 img2imgを使う。 inpaintとか手持ち画像を駆使して、ちょっとずつ求める画像を作る。 ComfyUIでInstant-LoRAを導入する
としあきdiffusion Wiki*
モデル紹介 初心者さん向け: この画像を見ながらモデルを選ぶのがオススメ。 公開日の日付は基準(現地時間/日本時間など)が曖昧なので、大まかな参考程度に留めてください。 日付の新しいモデルやバージョンが後のモデルがより優れているとは限りません。 Civitaiの一部コンテンツは、閲覧に際して何らか(Google等)のアカウントによるログインが必要です。 つまりモデルのサンプル画像に(アーン♥)な内容が含まれてるページってこと。 壺発祥のモデルは、壺wiki ローカル部のモデル辺りのページにより詳細な情報(成り立ち等)があります。彼らに敬意を払いながらそちらも参照してみてください。 定番モデル スレでよく利用されている人気モデル 人気かどうかの定義？ 全然わからない 雰囲気でカテゴリ分けしている 二次絵系 WarriorMama777 / AbyssOrangeMix3(AOM3) (公開日
としあきdiffusion Wiki*
AI進化に編集が追いついていません。 お気軽に編集にご協力ください。 (誤情報や旧情報でもとっしー達が直していきます)
stable diffusion web uiをpyenvでインストールできないときの対処法
公式のインストール手順の確認 いろんな記事あるけど、こういうのはなんだかんだ公式のインストール方法読んだ方が良いよね。 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui windowsだとリポジトリをクローンして、python3.10.6で実行すればよいみたいです。（2023.5/11現在） グラフィックボードはNVidiaが推奨されています。 pyenv使ってるから、pyenv から3.10.6をインストールしよう！ インストールできるバージョン確認 pyenv version -l あれ？3.10.6がない… ※3.10.6が表示された方は下のほうに飛んでください。 pyenv最新化 pyenvが古いのでpyenvを最新化しましょう。 pyenvをアップデートするには、公式発行のプラグインをインストールする必要があります。（
Pythonパッケージの依存関係とライセンスを確認する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pythonを使って開発を行っていると、AWSのリソースを扱う際にはboto3でしたりデータ解析を行う場合はPnadas,Scipyなど様々なパッケージを使っているかと思います。 今回、その利用しているパッケージの依存関係やパッケージを調べる機会があったのでその方法をまとめたいと思います。 環境 Python 3.7.4 pipdeptree 1.0.0 pip-licenses 2.2.1 パッケージ依存関係とライセンスを調べるツール 今回使用したツールは以下になります。どちらのツールもきちんと継続的にメンテナンスされており、pipでインストールできるのでこれらを使いました。 パッケージ依存関係をツリーで表示するツール pipdeptree · PyPI pipでインストールしたPythonパッケージを依存関係ツリー形式で
pyenvとpipenvの導入方法をまとめる(Windows版)
概要 Dockerを使用しないといけないレベルではないが、Python関連の環境を管理したい、またはすぐに共有したい場合にpyenvとpipenvが便利なので導入方法をまとめる。 前提 OS:Windows 状態:Pythonをインストール済み, cmdでpipが使用できる 目次 pyenv, pipenvとは？ pyenv, pipenv導入方法（Windows版） 実際にpyenvとpipenvを使ってみる pipenvの応用 pyenv,pipenvのリセット 参考文献 1. pyenvとpipenvとは？ pyenvとpyenv-winについて pyenvはPythonのバージョン管理ツールで、複数のPythonのバージョンを一つのシステム上で管理することができる。pyenvを使うと、システム全体ではなく特定のプロジェクトだけで特定のPythonのバージョンを使用することができる。
Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111)事始め｜お茶濁す
今流行りの画像生成AIに触れてみたい。 何やら「Stable Diffusion 」とやらが人気だそうだ。 どれ、触ってみるか。 はて、何をどうしたらよいのか。 こんな悩みはつきものです。 慣れてしまえば、どうってことは無いですがマニュアルが無く 途方に暮れて触らずじまい、という方も居るかも知れません。 そこで、画像生成AI初心者による初心者のためのノウハウを紹介します。 といっても、オリジナルではなく公式ベースの初心者ガイドのURL紹介です。 （他人のふんどしで何とやら） まずはこちら PixelPirate氏による、txt2imgの初心者向けプロンプト講座です。 私には上記の記事以上に簡単に説明できる自信がありません。 ひとまず1つの英単語だけ覚えてください。 1girl このたった1ワードだけで無限の可能性を秘めています。 ようこそ、画像生成AIの世界へ。 好みの女の子、女性のタイプ
[CUDA] NVIDIA GPUやCUDA周りの互換性を理解したかった
よくわからなかったので、調べて整理しようとした試み。 Compute Capability GPU ハードウェアがサポートする機能を識別するためのもので、例えば RTX 3000 台であれば 8.6 であるなど、そのハードウェアに対応して一意に決まる。 アーキテクチャの世代が新しくなり、機能が増えるほど、この数字も上がっていく。 以下のリンク先に、Compute Capability と機能の対応表があるが、これを見ると（少なくとも執筆時点で） Compute Capability 7.x 以上でテンソルコアが使えるといったことがわかる。 それぞれの機種がどの値かは以下のサイトから確認できる。 NVIDIA Driver のバージョン Compute Capablity 一般向けの Compute Capability との関連性は見つからなかったが、データセンタ向けの資料には Maxwe
![[CUDA] NVIDIA GPUやCUDA周りの互換性を理解したかった](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/85cf8361e193b6c85a85ff11f6be3131360d96e7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--Zly7bMhc--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BCUDA%25255D%252520NVIDIA%252520GPU%2525E3%252582%252584CUDA%2525E5%252591%2525A8%2525E3%252582%25258A%2525E3%252581%2525AE%2525E4%2525BA%252592%2525E6%25258F%25259B%2525E6%252580%2525A7%2525E3%252582%252592%2525E7%252590%252586%2525E8%2525A7%2525A3%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%25258B%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aeduidl%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzJkNDMwMDk1NTYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
NVIDIA CUDA toolkit on Windows - Qiita
この記事の内容 Windows環境でGPUを利用した機械学習環境を整備します。 自分のPCの設定メモですので、内容のほとんどは最後に紹介する参考サイトの焼き直しです。 CUDA Toolkitインストールの主な手順 最新のGPUドライバの入手 GPUドライバ、Tensorflow に対応した CUDA、cuDNNの入手 ドライバのインストール Tensorflow、Pytorch、CuPy のインストール システム構成 PC：DELL XPS15 2017（GeForce GTX 1050） NVIDIA GPUドライバ： 451.48（GPUドライバは最新版がよさそうです） CUDA Toolkit： CUDA Toolkit 10.0 Archive（Tensorflow） CUDA Toolkit 10.1 update2 Archive（Pytorch） cuDNN： v7.4.2
CUDAをインストール (Windows) – ft-lab
CUDAのインストールの覚え書きです。 CUDAとは ? NVIDIA社が提供しているGPUを並列計算で活用するためのライブラリです。 昨今のAIを使ったプロジェクトで、Python(PyTorchやTensorFlowなど)から呼び出す際にもコア機能としてよく使われます。 CUDAのインストールに必要なもの NVIDIA製のGPUが必須。 CUDAのソフトウェア構成 以下の2つをインストールします。 cuDNNについては、NVIDIAデベロッパとしてログインする必要があります。 CUDA ToolKit cuDNN CUDA ToolKitをインストール https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA 11.8をインストールするには、過去バージョンからダウンロードします。 https://developer.nvidia.com/cuda
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How to know size of python module?
Why torch cuda_is_available returns False even after installing PyTorch with CUDA | Saturn Cloud Blog
torch.cuda.is_available() False · Issue #94291 · pytorch/pytorch
Why can't I use the newest python??????? · Issue #15313 · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
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I have a GPU and CUDA installed in Windows 10 but Pytorch's torch.cuda.is_available() returns false; how can I correct this?
Windows PCにCUDA ToolkitとcuDNNを導入する
JSON serialization not available in pyannote.core 5.x · Issue #13 · huggingface/speechbox
pyannote.core — pyannote.core 4.4 documentation