sfw
nsfw

Результаты поиска по запросу "stabled 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
ИСПОЛЬЗОВАТЬ ТОЛЬКО В СЛУЧАЕ КРАЙНЕЙ НЕОБХОДИМОСТИ,пидоры помогите,реактор помоги,нейронные сети,Stable diffusion

Stable Diffusion 3.5

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

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.
stable-diffusion-webui	X +
<-	^ G Щ
@ Создать '	LO ГО ® Й 0 I'l' Сортировать v = П|
i
f
> 4
6
I
A
Имя	Дата изменения	Тип
•git	29.03.2024 22:37	Папка с файлами
.github	29.03.2024 22:37	Папка с файлами
_pycache_	29.03.2024 22:56	Папка с файлами
config_states	29.03.2024 22:56	Папка с
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>deactivate
Готово. Теперь запустите файл webui-user.bat и установите/переустановите расширение controlnet. Сообщения об ошибках больше не должны появляться и расширение будет работать нормально. Если и появятся какие-то ошибки, то можете их игнорировать либо написать в комментариях, я попробую разобраться.

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.
Несколько примеров на модели SD3 Medium Incl Clips T5XXLFP8
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.

Thanks to Al and Stable Diffusion , I was finally able to restore this only photo we had of our late uncle,нейронные сети,Stable diffusion,без перевода,booba

Отличный комментарий!

Он их своей грудью защищал

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

Сегодня я расскажу о способе дорисовывать любые рисунки с помощью инструментов Stable Diffusion. Но прежде чем я начну, убедитесь что у вас установлена свежая версия Stable Diffusion webui от Automatic1111 + расширение ControlNet 1.1 со всеми нужными моделями.
Вот видео-инструкции (смотреть по порядку):
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.
Теперь открываем вкладку txt2img в web-gui, раскрываем ControlNet и переносим изображение на холст Unit 0, выбираем режим Inpaint и выставляем все нужные настройки (и включить не забудьте):
Теперь замазываем места, которые хотим перерисовать:
,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница
В промпт пишем то, что хотим в результате видеть. Ещё раз, пишем не то, что нужно нового добавить, а то, каким хотим видеть финальную картинку:
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:
Повторить существующий стиль рисункаСохранить силуэт
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:
0 Enable
Low VRAM
Pixel Perfect
Allow Preview
Control Type
All	Canny	Depth	Normal	OpenPose	MLSD
Lineart	SoftEdge	Scribble
Inpaint	IP2P	Reference
Preprocessor
t2ia_style_clipvision
Control Weight i	Starting Control
Seg	Shuffle	Tile
None
controlnetT2IAdapter_t2iAdapterColor [c58d: /
(Все нужные модели скачать не забыли?)
А в качестве четвёртого ControlNet'a можно использовать любой, что позволяет сохранить форму: canny, depth, softedge, lineart - на ваше усмотрение и под конкретную задачу.
0 Image,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница
(Вот тут softedge)
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:
,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница
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:
Ключ ко всему - это ControlNet (inpaint_only+lama) и ControlNet (reference_only, T2IA)
Генерацию лучше проводить поэтапно, чтобы было на что опереться в последующие шаги
Также имеет смысл разделять генерацию объектов нужной формы и затем покраску их в нужные цвета.
Подбирайте подходящие под задачу модели и/или лоры.
Не забудьте про параметры Control Weight, Starting Control Step, Ending Control Step. И про Control Mode в самом низу!
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...

Отличный комментарий!

а говорили что нейросети работу заберут
судя по этому туториалу теперь нужен Senior Stable Diffusion Manager чтобы только на жопу посмотреть )

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.

Отличный комментарий!

ну все... мыслепреступления научились отслеживать
Здесь мы собираем самые интересные картинки, арты, комиксы, мемасики по теме stabled diffusion (+1000 постов - stabled diffusion)