Stable DiffusionのLoRAのつくりかた｜RedRayz
はじめにこの記事は、初めてStable DiffusionのLoRAを作成する方に向けた解説です。わかりづらかったらすみません。 この解説ではSDXLベースのAnimagine-XL-3.1で二次元イラストのキャラクターのLoRAを作成します。 注意すでにWebUIの環境構築と生成ができていて生成に慣れている前提のガイドとなります。 Windows向けのガイドです。 また、NVIDIAのGeForce RTXグラフィックボード(VRAM 8GB以上)が搭載された高性能なパソコンが必要です。 そもそもLoRAってなんぞや？Low-Rank Adaptationが正式名称です。 難しくいうと、ウェイトとデータセットの差分を出力するものです。低ランクの行列に分解してからファインチューンすることで少ないメモリで学習できるようにしたものです。 簡単に言えば、LoRAはキャラ、衣装、シチュエーションや
ネットで配布される画像生成AI「Stable Diffusion」の自作モデルデータにマルウェアが混入していないかどうかチェックできる「Stable-Diffusion-Pickle-Scanner-GUI」
画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソースで公開されたことで、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIやDreambooth GUIなどの便利なツールが多くリリースされました。これに伴って、Stable Diffusionのモデルをベースにしてさまざまなデータセットで学習したモデルがインターネット上で配布されていますが、配布されているモデルファイルをそのままダウンロードして実行するのはセキュリティ上に問題があります。「Stable-Diffusion-Pickle-Scanner-GUI」は、モデルファイルにマルウェアが含まれていないかどうかをチェックできるツールとのことで、実際に使ってみました。 GitHub - diStyApps/Stable-Diffusion-Pickle-Scanner-GUI: Pickle Scanne
中国製画像生成AI「ERNIE-ViLG」でブラウザからイラストを簡単に作れる「GUI Tool ERNIE-ViLG version」をGoogle Colabにインストールして動かす方法まとめ
中国のBaidu(百度)が開発した画像生成AIが「ERNIE-ViLG」です。ERNIE-ViLGは100億以上のパラメータースケールを持ち、1億4500万種類以上の画像とテキストで構成された大規模なデータセットでトレーニングされており、特に萌え系の二次元イラストの生成に強いといわれています。そんなERNIE-ViLGを、ブラウザ上でPythonを記述・実行してGoogleのGPUに無料でアクセスできるサービス・Google Colaboratory(Google Colab)で動かすためのノートブックを、エンジニアのからあげさんがGitHubに公開していたので実際に使ってみました。 stable-diffusion-colab-tools/003_stable_diffusion_gui_ERNIE_ViLG.ipynb at main · karaage0703/stable-diff
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