diaryこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。以下である必要がある。それを超えると切り捨てられる。"token"とは、大まかに言えば単語、句読点、Unicode文字であるとのこと。指定すると同じ画像が出るこのため絵をちょっと変えようと思ったらSeedを固定してpromptやModifierを少しずつ変えるのがお勧めとのこと。へー、というかこのページ、各種情報のリンクとかめっちゃまとまってますな...tokenってどうやって測るのようわからんけども、promptの文字列をどうtokenとして刻んでいくはどうもモデルによって決まっているらしい。簡単な方法は、promptが長すぎると削ったことを警告してくれるUIを使うことだろうと思う。ローカルで動かす実装として自分が知っているのは↓のWebUIです。github.comこのWebUIで絵を出力すると、promptが長すぎる場合にこのようなwarningが出ます。warningが出なくなるまでtokenを削ればよいということになります、のでいろいろ試行錯誤しましょう。Pluginのパネルを見ると、見慣れない「Sampler」というのがあるので、これかなぁといろいろ調べ...DDIMに設定すると、おータッチが合ってきた、気がする、のでこれでいこうということに。Samplerを指定できるUIがあるみたい。Models」(DDIM)が書かれいるため、まぁそういうことなんだろうと。すみませんよくわかりませんでした。記事にも#DALLEや#StableDiffusionのような拡散モデルは画像生成の最先端ですが、それらがどのようにして動作しているかの理解はまだ始まったばかりです。素人の言うことなのでアレですが。Stepsが少なくてすむようだっぽいなぁというのはわかるものの、実際に手元で出力してみてどういう傾向があるのかためしたくなったのでやってみた。やったことwebuiで大量に絵を出すのは大変そうなので、先ほど上げたwebuiの実装のwebui.pyにある関数txt2imgをループして実行させる。呼びだし方はKritaのプラグインのこのあたりを参考にすればできそうだ。'k_lms']seedの初期値を固定して、インクリメントしつつ50枚出力してみよう。同一seedごとにsampler8種の出力結果が得られるので、見比べることができる。Scale)と組合せて評価するもんなんでしょうなぁ、という印象でした。一部のpromptで実行すると、コンソールの出力にwarningが出ています。1以下のパラメーターを固定する。面倒なのでサムネイルをキャプチャして貼り付けよう。2以下のパラメーターを固定する。3以下のパラメーターを固定する。絵の描けない人が手を描こうと悪戦苦闘するやったこと顔ガチャのやり方がある程度わかったので今度は手を描いてみる。jtnoske.hateblo.jpうまくいかなかったパターン顔ガチャのときと同じように、手の部分を切り抜いて別画像にし、img2imgをかけることにした。前回の記事と同じやり方。→この手をimg2imgにかける。300連ガチャやって2つか3つくらいか手として見られる絵がない(指が難関)これはまだ手として見られるものを選ぶことができたが...問題はこういう元絵が手じゃないやつ。こんな感じで素人なりに手(指)として見られるよう削りに削ってimg2imgをかけてもまったくもっていいものが出ない。技術がすごいなぁと思う。見てみると、元絵が手として成立していない絵から手が生成される確率は非常に低いみたいだ。多少の加工は必要か...これでやってみると...300連ガチャの結果を動画にいたしました*1相変わらず確率は低いが、そこそこの手になってる絵が出てくる。この手が出てきた絵全体を元絵にレイヤーとして追加して、不要なところを削ると...まだ違和感はあるが、少なくとも手の部分を切り抜いてimg2img描けるよりは圧倒的に楽。顔ガチャしたときは画像サイズは大きければ大きいほど顔の生成結果がよくなっていく傾向があったので切り抜く価値はあったけど、手は切り抜いて拡大しようが元絵のサイズのままやろうが生成結果の打率はそんな変わらない気がした。これでよいんだろう...なお、img2imgはtxt2imgよりも絵の生成時間が短く、512*768のサイズでも3~4秒程度で生成できる。300連ガチャでも10分ちょい、まだ現実的か。なんとかならんもんですか画伯!指が3本の手を(ちょっと加工して)img2imgかけるとほとんどの絵が指3本になるところ、たまーに指4本の絵が出てくるのがおもしろかったりする。この4本の指の絵を再度img2imgすると指3本の絵が出てくる確率が明らかに低くなるのでよい*2。count」の値を変更することで最大30連ガチャが可能のようだ。それぞれの生成結果がレイヤーで積まれるので比較検討をしやすくなりました。うれCしかし相変わらず打率は低いので、ある程度ガチャを回す必要はありそう。Plugin別画像に切り出してimg2imgするのは面倒だなぁということでGIMPのプラグインの登場を待っていたんですが、どうもKritaという(無料)ペイントツールのプラグインが開発されているということでそちらを利用。krita.orggithub.comたぶんPhotoshopプラグインと同じことができそう、あちらはどうもクラウド側でimg2imgをするっぽいけど、こちらはローカルでGPUをぶん回すようだ。プラグインがアップデートされ、batファイルを叩けば必要なパッケージを集めてくるようになりました。その代わりにgitが必須となったようです。アップデートにともない、導入方法を書き換えています。Plugin」の左にあるチェックボックスのチェックを入れる。「OK」ボタンを押し、Kritaを再起動する。プラグインのサーバー側が起動します。Plugin」の左にあるチェックボックスのチェックを入れる。「OK」ボタンを押し、Kritaを再起動する。Diffusionにかけたい画像の範囲を選択する。Plugin」にチェックを入れると出てきます。12G)で一押し3秒くらい。ウォーはかどりますなぁこりゃ...Krita自体もGIMPと比べると使いやすい感じする、今後はこちらを使っていくかぁたぶん絵を描く人は顔じゃなくてほかのところをtxt2imgなりimg2imgなりかけて変更したいんだろうけど、ほかのところでもこのやり方でいけそうですな。元絵から再度img2imgしたい場合はレイヤーを不可視化する必要がありますね。Photoshopとかで切り抜いてやればうまくいったりするんだろうか?というアイデアが浮かんだので実際にやってみることにした。元の絵の一部、今回は顔の部分だけを抜き出して、そこだけimg2imgにかけたらどういう結果が得られるか。相変わらず雑コラ感が漂う画像だけども今はこれでも十分満足ですわやったこと(3)さらに顔が小さい画像にいきましょう。元画像はさすがにそのまま使えないか。過去の資産(9000枚近い出力結果)が息を吹き返すんじゃないかこれはただ...めんどくさい自分がGIMPスキルレベル2か3くらいだからなんでしょうが、顔を切り抜いて別画像で保存して出力結果からまた切り抜いて元画像にはめてうんぬんかんぬんが面倒で仕方がない。選んだものが当てはめてみるとしっくり来なくて再度選んでとかちょくちょく発生するので面倒で面倒でしかたがない。www.reddit.comこのimg2imgやってる箇所みたいな感じで、顔の部分だけ選択範囲にしてimg2imgかけたいなぁ。12G)で1枚1秒~4秒くらい。200連ガチャかけて出力結果待ちするのは、なんかビルド待ちでコーヒー汲みに行くプログラマーみたいな感覚になりますね。list.とか出ることがあったので、10の倍数にしといた方が無難かと。はてなブックマークでコメントいただきましたが、64の倍数がよいですね。絵の描けない人がimg2imgでいろいろやる昨日の続き。jtnoske.hateblo.jpやはり構図を決めるにはimg2imgや、と思い立つpromptとキャンバス縦横比とかで構図のコントロールに挑戦したけど、いやこりゃ無理だわやっぱ構図を自分で決めるならimg2imgでいろいろ指定してやらないといかんのだろな、ということでimg2imgを導入する。コードを参考に実行をしました。www.12-technology.comHな方々は↓を(トラバ含めて)参照し、safety_checkerを切りましょう。変更箇所はStableDiffusionPipelineとほとんど同じです。絵を用意しよう、なんだけどどう用意するか。思いついたのはポーズ集。こちらのサイトからお借りしました。strength=0.8で実行すると...結果おおっこれ意外と結構いけるんじゃないのstrength=0.8なので元絵の構図から大きく変わることがあるものの、さっきの無色のときにくらべたらまだ元絵に合わせてくれてる方だと思う顔が崩れる絵が多くなるのはどうもキャンバスの面積に比べて顔の面積が小さい場合は崩れやすいらしく、twitter等で報告多数。クローズアップ今度はこちらのサイトからお借りしました。実行をします結果おおっこれもなかなか一部その発想はなかった的なものもありますが、手がなくなりがちということを除けば顔の傾きを含めてわりと元絵を尊重いただいております。顔の崩れはそこそこあるものの、やはり元絵の顔が大きいと破綻を来すような大きな崩れは少なくなってくる様子。元絵なしでやるtxt2img->img2img(1)しかし自分のほしい構図がいつも素材集にあるとは限らないし、そもそもどんな構図がグッとくるのか自分でもよくわからないことがある。その場合はいっぺんpromptのみを指定してtxt2imgで実行、出力結果を眺めてグッと来たものをブラッシュアップすればよいのではと思い立つ。元絵と同じ(前回記事参照)、strength=0.5)結果strength=0.5だとどれも元絵の構図に合わせてきますね。公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。縦長(512x768)横長(768x512)正方形(512x512)のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。縦長の出力を上下切り取った感じ?しかし横長の構図に似ているものも見られるバストアップ多め、クローズアップも見られる作例:思ったこと学習データの構図の傾向に引き寄せられるかたちで生成結果の構図も決まってくるのかなぁという気はした(縦長は背景無地のポートレート、横長は背景のなかにキャラクターがいる絵とか)。自分の得たい絵の構図に合わせてキャンバスの縦横比を検討するのも必要そうだ。1枚5~6秒promptを大幅に変更してから初回の作成は、3~40枚ほどは1枚につき20秒~1分ほどかかった。40枚くらい描き終わるとあとは1枚9~10秒程度に落ち着いた。オーバークロックをもとからやってるグラボだからか、描画中はGPUの温度が85°C、サーマルスロットリングを起こすことも。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。