Beranda>Terkait pemrograman>Kode sumber lainnya
Unduh
Panduan Difusi StabilEndToEnd

Panduan End-to-End Difusi Stabil - Dari Noob hingga Expert

Saya menjadi tertarik menggunakan SD untuk menghasilkan gambar untuk aplikasi militer. Sebagian besar sumber daya diambil dari papan NSFW 4chan, karena segera menggunakan SD untuk membuat hentai. Menariknya, SD WebUI kanonik memiliki fungsionalitas bawaan dengan papan gambar anime/hentai... Salah satu kasus penggunaan SD pertama tepat setelah DALL-E menghasilkan gadis-gadis anime, jadi lompatan ke hentai tidaklah mengejutkan.

Bagaimanapun, teknik dari orang-orang aneh ini dapat diterapkan pada berbagai aplikasi, terutama LoRA, yang seperti model fine-tuner. Idenya adalah untuk bekerja dengan LoRA tertentu (misalnya, kendaraan militer, pesawat terbang, senjata, dll.) untuk menghasilkan data gambar sintetis untuk melatih model visi. Melatih LoRA yang baru dan bermanfaat juga merupakan hal yang menarik. Hal-hal selanjutnya mungkin termasuk pengecatan ulang untuk gangguan.

Penafian dan Sumber

Every link here may contain NSFW content, as most of the cutting-edge work on SD and LoRAs is with porn or hentai. So, please be wary when you are working with these resources. ALSO, Rentry.org pages are the main resources linked to in this guide. If any of the rentry pages do not work, change the .org to .co and the link should work. Otherwise, use the Wayback machine.

-TP

Mainkan Dengan Itu!

Apa yang sebenarnya dapat Anda lakukan dengan SD? Huggingface dan beberapa lainnya memiliki beberapa aplikasi di browser untuk Anda. Bermain-main dengan mereka untuk melihat kekuatannya! Apa yang akan kita lakukan dalam panduan ini adalah mendapatkan WebUI lengkap dan dapat diperluas untuk memungkinkan kita melakukan apa pun yang kita inginkan.

  • Teks Huggingface ke Gambar SD Playground
  • Aplikasi Teks ke Gambar SD Dreamstudio
  • Aplikasi Dezgo Teks ke Gambar SD
  • Gambar Huggingface ke Gambar SD Playground
  • Taman Bermain Lukisan Huggingface

Daftar isi

  1. Dasar-dasar WebUI
    1. Atur penggunaan GPU Lokal
      1. Pengaturan Linux
    2. Lebih Dalam
      1. Dorongan
    3. Model NovelAI
    4. LoRA
    5. Bermain dengan Model
    6. VAE
    7. Gabungkan semuanya
      1. Proses SD Umum
      2. Menyimpan Anjuran
      3. Pengaturan txt2img
      4. Meregenerasi Gambar yang Dibuat Sebelumnya
      5. Mengatasi Masalah Kesalahan
    8. Menjadi Nyaman
    9. Pengujian
  2. WebUI Lanjutan
    1. Pengeditan Cepat
    2. Xformer
    3. Gambar2Img
    4. melukis
    5. Ekstra
    6. Jaringan Kontrol
    7. Membuat Barang Baru (WIP)
      1. Penggabungan Pos Pemeriksaan
      2. Pelatihan LoRA
      3. Melatih Model Baru
  3. Penyiapan Google Colab (WIP)
  4. Tengah perjalanan
    1. Parameter MJ
    2. Perintah Lanjutan MJ
  5. Studio Impian (WIP)
  6. Gerombolan Stabil (WIP)
  7. Booth Impian (WIP)
  8. Difusi Video (WIP)

Dasar-dasar WebUI

Agak menakutkan untuk membahas hal ini... tetapi 4channer telah melakukan pekerjaan yang baik sehingga membuat hal ini mudah didekati. Di bawah ini adalah langkah-langkah yang saya ambil, dalam istilah yang paling sederhana. Tujuan Anda adalah menjalankan WebUI Difusi Stabil (dibangun dengan Gradio) secara lokal sehingga Anda dapat mulai meminta dan membuat gambar.

Atur Penggunaan GPU Lokal

Kami akan melakukan penyiapan Google Colab Pro nanti, sehingga kami dapat menjalankan SD di perangkat apa pun di mana pun kami mau; tapi untuk memulai, mari kita siapkan WebUI di PC. Anda memerlukan RAM 16 GB, GPU dengan VRAM 2 GB, Windows 7+, dan ruang disk 20+ GB.

  1. Selesaikan panduan pengaturan awal
    • Aku mengikuti ini hingga langkah 7, setelah itu masuk ke hal-hal hentai
    • Langkah 3 membutuhkan waktu rata-rata kecepatan Internet 15-45 menit, karena masing-masing model berukuran 5+ GB
    • Langkah 7 dapat memakan waktu hingga setengah jam dan mungkin tampak "macet" di CLI
    • Pada langkah 3 saya mengunduh SD1.5, bukan versi 2.x, karena 1.5 memberikan hasil yang jauh lebih baik
    • CivitAI memiliki semua model SD; ini seperti HuggingFace tetapi khusus untuk SD
  2. Verifikasi bahwa WebUI berfungsi
    1. Copy URL keluaran CLI setelah selesai, misal 127.0.0.1:7860 ( JANGAN gunakan Ctrl+C karena perintah ini dapat menutup CLI)
    2. Rekatkan ke browser dan voila; coba prompt dan Anda berangkat ke balapan
    3. Gambar akan disimpan secara otomatis ketika dibuat ke stable-diffusion-webuioutputstxt2img-images
  3. Ingat, untuk mengupdate, cukup buka CLI di folder stable-diffusion-webui dan masukkan perintah git pull

1

Pengaturan Linux

Abaikan ini sepenuhnya jika Anda memiliki Windows. Saya berhasil menjalankannya di Linux juga, meskipun sedikit lebih rumit. Saya mulai dengan mengikuti panduan ini, tetapi tulisannya agak buruk, jadi di bawah ini adalah langkah-langkah yang saya ambil untuk menjalankannya di Linux. Saya menggunakan Linux Mint 20, yang merupakan distribusi Ubuntu 20.

  1. Mulailah dengan mengkloning repo webui: git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  2. Dapatkan model SD (misalnya SD 1.5, seperti di bagian sebelumnya)
  3. Masukkan file model ckpt ke dalam stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
  4. Unduh Python (jika Anda belum memilikinya): sudo apt install python3 python3-pip python3-virtualenv wget git
  5. Dan WebUI sangat khusus, jadi kita perlu menginstal Conda, manajer lingkungan virtual, untuk bekerja di dalam: 
 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Minconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  1. Sekarang buat lingkungan: conda create --name sdwebui python=3.10.6
  2. Aktifkan lingkungan: conda activate sdwebui
  3. Arahkan ke folder WebUI Anda dan ketik ./webui.sh
  4. Itu harus dijalankan sebentar sampai Anda mendapatkan kesalahan karena tidak dapat mengakses CUDA/GPU Anda... ini baik-baik saja, karena ini adalah langkah kami selanjutnya
  5. Mulailah dengan menghapus semua driver Nvidia yang ada: 
 sudo apt update
sudo apt purge *nvidia*
  1. Sekarang, ikuti beberapa bagian dari panduan ini, cari tahu GPU apa yang dimiliki mesin Linux Anda (cara termudah untuk melakukannya adalah dengan membuka aplikasi Driver Manager dan GPU Anda akan terdaftar; tetapi ada banyak cara, cukup Google saja)
  2. Buka halaman ini dan klik "Cabang Fitur Baru Terbaru" di Linux x86_64 (bagi saya, itu adalah 530.xx.xx)
  3. Klik tab "Produk yang Didukung" dan Ctrl + F untuk menemukan GPU Anda; jika terdaftar, lanjutkan, jika tidak mundur dan coba "Versi Cabang Produksi Terbaru"; catat nomornya, misal 530
  4. Di terminal, ketik: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  5. Perbarui dengan sudo apt-get update
  6. Luncurkan aplikasi Driver Manager dan Anda akan melihat daftarnya; JANGAN pilih yang direkomendasikan (misal, nvidia-driver-530-open), pilih yang sama persis dari sebelumnya (misal, nvidia-driver-530), dan Terapkan Perubahan; ATAU, instal di terminal dengan sudo apt-get install nvidia-driver-530
  7. PADA TITIK INI, Anda akan mendapatkan popup melalui CLI Anda tentang Boot Aman, yang meminta Anda memasukkan kata sandi 8 digit: atur dan tuliskan
  8. Nyalakan ulang PC Anda dan sebelum enkripsi/login pengguna, Anda akan melihat layar seperti BIOS (saya menulis ini dari memori) dengan opsi untuk memasukkan kunci MOK; klik dan masukkan kata sandi Anda, lalu kirim dan boot; beberapa info di sini
  9. Masuk seperti biasa dan ketik perintah nvidia-smi ; jika berhasil, ia akan mencetak tabel; jika tidak, ia akan mengatakan sesuatu seperti "Tidak dapat terhubung ke GPU; pastikan driver terbaru telah diinstal"
  10. Sekarang untuk menginstal CUDA (perintah terakhir di sini akan mencetak beberapa informasi tentang instalasi CUDA baru Anda); dari panduan ini: 
 sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates gnupg
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
nvcc-version
  1. Sekarang kembali dan lakukan langkah 7-9; jika Anda mendapatkan "ERROR: Cannot activation python venv, aborting...", lanjutkan ke langkah berikutnya (jika tidak, Anda akan melanjutkan balapan dan akan menyalin alamat IP dari CLI seperti biasa dan dapat mulai bermain dengan SD)
  2. Masalah Github ini memiliki beberapa pemecahan masalah untuk masalah venv ini... bagi saya, yang berhasil adalah berjalan 
 python3 -c 'import venv'
python3 -m venv venv/

Dan kemudian pergi ke folder /stable-diffusion-webui dan menjalankan: 

 rm -rf venv/
python3 -m venv venv/

Setelah itu, itu berhasil untuk saya.

Lebih Dalam

  1. Bacalah mengenai teknik prompting, karena ada banyak hal yang perlu diketahui (misalnya, prompt positif vs. prompt negatif, langkah pengambilan sampel, metode pengambilan sampel, dll.)
    • Panduan Buku Prompt OpenArt
    • Panduan Definitif SD Prompt
    • Panduan bisikan yang ringkas
    • Tip prompt 4chan (NSFW)
    • Koleksi petunjuk dan gambar
    • Panduan Anjuran Gadis Anime Langkah demi Langkah
  2. Baca pengetahuan SD secara umum:
    • Publikasi Difusi Stabil Mani
    • CompVis / Stability AI Github (rumah bagi model SD asli)
    • Ringkasan Difusi Stabil (sumber daya luar yang bagus)
    • Hub Tautan Difusi Stabil (sumber daya 4chan yang luar biasa)
    • Tambang Emas Difusi Stabil
    • Tambang Emas SD yang disederhanakan
    • Acak/Lain-lain. Tautan SD
    • Pertanyaan Umum (NSFW)
    • Pertanyaan Umum lainnya
  3. Bergabunglah dengan Perselisihan Difusi Stabil
  4. Tetap up to date dengan berita Difusi Stabil
    • Tahukah Anda bahwa mulai Maret 2023, model difusi teks-ke-video dengan parameter 1,7 miliar telah tersedia?
  5. Berantakan di WebUI, bermain dengan berbagai model, pengaturan, dll.

Dorongan

Urutan kata dalam prompt mempunyai pengaruh: kata-kata sebelumnya diutamakan. Struktur umum prompt yang bagus, dari sini:

Dan panduan bagus lainnya mengatakan bahwa perintahnya harus mengikuti struktur ini: