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様々なモデルを駆使して自分の思うがままの画像を生成できる「Stable Diffusion」。動作には高速なグラフィックボードと大容量のVRAMが必要です。 公式では4GB以上で動作するとされていますが、実際実用的に動かすためには8GBでなんとか、色々な処理を実行しようとすると、12GBは欲しく、欲を言えば24GB、さらにとVRAMはあればあるほど良いです。 メモリ不足のエラーが発生 メモリが足りないと、画像生成時に「RuntimeError: CUDA out of memory」とエラーが出現します。この場合画像の生成が中断され、正しく画像を生成できなくなってしまいます。このメモリ不足は生成画像のサイズに対してVRAMが足りていないという場合がほとんどなので、生成する画像の解像度を下げることで、ある程度回避できるのですが、大きい画像をどうしても生成したいという場合いくつかのStable
前回、「Stable Diffusion LoRAデータ作成 sd-scriptsインストール編」でLoRAデータを学習できるツールのインストールするまでを紹介しましたが、今回は、LoRAデータ作成のための教師データの準備を行っていきます。 学習方式の選択 対応している学習形式は公式のRead meには以下の3つとなります。 DreamBooth、class+identifier方式(正則化画像使用可) 特定の単語 (identifier) に学習対象を紐づけるように学習。 キャプションを用意する必要が無いので、手軽ですが、髪型や服装、背景など学習データの全要素が identifier に紐づけられて学習生成時のプロンプトで服が変えられない、といった事態となります。 DreamBooth、キャプション方式(正則化画像使用可) 画像ごとにキャプションが記録されたテキストファイルを用意して学習
前回「Stable Diffusionをローカル環境で動作させるための機材を選定する」という記事で、Stable Diffusion Web UIをローカル環境で動作させるための機材選定のポイントと実際購入した機材についてご紹介しましたが、今回はWindows PCにインストールしていく手順をまとめてご紹介します。現在の記事更新時点で、最新版はv1.7となります。最新の情報はGitのAUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webuiのReleasesをご覧ください。 Stable Diffusion web UIとは? Stable Diffusion web UIはAUTOMATIC1111氏が作成した、Stable DiffusionをブラウザのGUIから操作できるというもので、コマンドで操作するよりも、生産性が上がるツールとなっており、ローカル環境でStab
プロンプト:Photo of documents lined up in an orderly fashion, from directly above. MidJourneyについて、「MidJourneyの使い方 – 登録から実践までのガイド」や「Midjourneyの有料プランの比較から加入まで」で参加方法やサブスクリプションについてまとめてきましたが、今回は、MidJourneyの規約・商用利用についてまとめたいと思います。 商用利用について ビジネスで、ジェネレーティブAIを考えている方に取っては、一番気になるのが商用利用についてだと思います。 最新版の利用規約( https://docs.midjourney.com/docs/terms-of-service )を読むと以下の通り 権利関係については原文「4. Copyright and Trademark」に記載があります
様々な画像をプロンプトで指示することで、AIが画像を生成してくれるジェネレーティブAIサービス「Midjourney (ミッドジャーニー)」。今回は、ミッドジャーニーで生成された画像をseed値を使って微調整する方法を紹介したいと思います。 Seed値とは? Seed値とは、生成された画像にseed値が設定されています。seed値とプロンプトが全く同じであれば、同一の画像が生成されやすくなります。これを利用してseed値を指定して生成することで、同じ画風で微調整を行っていく方法で実践したいと思います。 まずはベースとなる画像を生成してみます。キャラクターの方がわかりやすいため、正面を向いた女性を書いてもらいます。 プロンプト:Woman facing front,manga,kawaii,high quality 何回か生成して、良さそうな画像タイプを決定、これを元に調整していきます。 S
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