Прошлые домены не функционирует! Используйте адрес ARHIVACH.VC.
24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
1137
StableDiffusion тред X+19 Стабильно диффундируем с августа 2022 /sd/ — StableDiffusion тред X+19 Стабильно диффундируем с августа 2022 ====================================== Предыдущий эпизод нашего сериала >>168864 (OP) Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Официальны
4 июня 2023
Сохранен
578
StableDiffusion тред ======================== Предыдущий тонет тут: >>274985221 (OP) Архивач https:/ — StableDiffusion тред ======================== Предыдущий тонет тут: >>274985221 (OP) Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 https://yandex.ru/search/?text=StableDiffusion+тред+site:arhivach.ng ======================== StableDiffusion - некстген нейросеть для генерации картинок из текста. Сайт проекта: https://beta.dreamstudio.ai/dream WiKI по StableDiffusion: https://wiki.installg
29 сентября 2022
Сохранен
1021
Stable Diffusion тред X+46 /sd/ — Stable Diffusion тред X+46 ====================================== Предыдущий тред >>480888 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>478081 (OP) - NAI-тред (аниме) >>487591 (OP) ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Полный функционал в локальной установке и коллабе (см. ниже) Бесплатный онлайн-генератор от разработчиков SD: https://clipdrop.co/stable-diffusion ???? Стандартные модели stable diffusion (v1.4 - v2.1) от Stability AI значительно отстают по качеству от кастомных моделей (см. ниже). Модели SD XL ставятся и запускаются так же как и любые другие модели SD. ???? Без цензуры и полный функци_анал: только ПК-версия и Colab =========================================== ????УСТАНОВКА НА ПК WebUI от Automatic1111 https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD ------------------------------------------ Портативная версия альтернативного WebUI от Comfy (запуск с одного из run.bat файлов) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases Примерные workflow для ComfyUI (можно загружать напрямую из картинок) https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ =========================================== ???? РАЗЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ (И МНОГОЕ ДРУГОЕ ДЛЯ SD) ???? https://civitai.com/ ------------------------------------------ ???? ПАРАМЕТРЫ И НАСТРОЙКИ ГЕНЕРАЦИИ ???? https://teletype.in/@stablediffusion/samplers_steps =========================================== ???? ГАЙД ПО СОСТАВЛЕНИЮ ЗАПРОСА, СТИЛИ https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts Пример запроса (Промпт): a tiger, wildlife photography, high quality, wildlife, soft focus, 8k, national geographic, photograph by nick nichols ------------------------------------------ ????РАЗЛИЧНЫЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ СТИЛИ (С ПРИМЕРАМИ) ???? https://supagruen.github.io/StableDiffusion-CheatSheet/ ------------------------------------------ ????ЧТО ТАКОЕ CONTROLNET И КАК ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ https://www.itshneg.com/controlnet-upravlyaj-pozami-v-stable-diffusion/ ========================================== ???? ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ПО СВОИМ КАРТИНКАМ ???? https://dtf.ru/howto/1660668-obuchenie-modeli-s-pomoshchyu-lora ========================================== ♾️ GoogleColab со StableDiffusion https://teletype.in/@stablediffusion/Colab_StableDiffusion Colab - это виртуальный бесплатный сервер с видеокартой от Гугла. ⚠️Перекат оформляется после 1000 поста
27 января 2024
Сохранен
522
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>278291307 (OP) http://arhivach — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>278291307 (OP) http://arhivach.ng/thread/846659/ ---------------------------------- NAI https://rentry.org/sdg_FAQ https://rentry.org/naifunya ---------------------------------- МОДЕЛИ И МИКСЫ: 200+ моделей и их хэши https://static.nas1.gl.arkprojects.space/stable-diff/ https://rentry.co/ng5wh ---------------
28 ноября 2022
Сохранен
1078
StableDiffusion тред X+21 /sd/ — StableDiffusion тред X+21 ====================================== Предыдущий тред >>180735 (OP) https://arhivach.top/thread/876250/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>155386 (OP) - NAI-тред (аниме) >>185517 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства
19 июня 2023
Сохранен
529
Stable Diffusion технотред #18 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>758561 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss https://github.com/bghira/SimpleTuner Линукс онли, бэк отличается от сд-скриптс https://github.com/Nerogar/OneTrainer Фич меньше, чем в сд-скриптс, бэк тоже свой ➤ GUI-обёртки для sd-scripts https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts ➤ Обучение SDXL https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/sdxl/ ➤ Flux https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models/flux/ ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ LoRA – "Low Rank Adaptation" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением. https://github.com/cloneofsimo/lora - изначальная имплементация алгоритма, пришедшая из мира архитектуры transformers, тренирует лишь attention слои, гайды по тренировкам: https://rentry.co/waavd - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_hard_LoRA_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - проект по созданию алгоритмов для обучения дополнительных частей модели. Ранее имел название LoCon и предлагал лишь тренировку дополнительных conv слоёв. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr, DyLoRA, IA3, а так же на последних dev ветках возможность тренировки всех (или не всех, в зависимости от конфига) частей сети на выбранном ранге: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS Подробнее про алгоритмы в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/lycoris/ ✱ Dreambooth – для SD 1.5 обучение доступно начиная с 16 GB VRAM. Ни одна из потребительских карт не осилит тренировку будки для SDXL. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://rentry.co/lycoris-and-lora-from-dreambooth (англ.) https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) https://rentry.org/lora-is-not-a-finetune (англ.) ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion), или же просто Embedding, может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее, этот способ тренирует лишь текстовый энкодер модели, не затрагивая UNet: https://rentry.org/textard (англ.) ➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer: YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области. Подробнее в вики: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/yolo/ Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Lora_Trainer.ipynb ➤ Полезное Расширение для фикса CLIP модели, изменения её точности в один клик и более продвинутых вещей, по типу замены клипа на кастомный: https://github.com/arenasys/stable-diffusion-webui-model-toolkit Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Подборка мокрописек для датасетов от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) NLP тэггер для кэпшенов T5: https://github.com/2dameneko/ide-cap-chan (gui), https://huggingface.co/Minthy/ToriiGate-v0.3 (модель), https://huggingface.co/2dameneko/ToriiGate-v0.3-nf4/tree/main (квант для врамлетов) Оптимайзеры: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/optimizers/ Визуализация работы разных оптимайзеров: https://github.com/kozistr/pytorch_optimizer/blob/main/docs/visualization.md Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Старая коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff - пони лоры https://rentry.org/illustrious_loras_n_stuff - люстролоры ➤ Legacy ссылки на устаревшие технологии и гайды с дополнительной информацией https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/legacy/ ➤ Прошлые треды https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/old_threads/ Шапка: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/tech-shapka/
1 июля 1:43
Сохранен
527
Anime Diffusion #185 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>998202 (OP) https://arhivach.hk/thread/1116990/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>1002624 (OP) • Технотред: >>974163 (OP) FAQ https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai Установка • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
15 апреля 9:48
Сохранен
557
NovelAI & WaifuDiffusion тред #21 Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>26001 (OP) --------------- — NovelAI & WaifuDiffusion тред #21 Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>26001 (OP) ---------------------------------- Руководство с нуля https://ai-art-wiki.com/wiki/Stable_Diffusion/Absolute_beginners_guide/ru https://wiki.diffai.xyz/free-tg-bots - Бесплатные телеграм боты ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК Для комфортной работы нужна видеокарта с как минимум
5 марта 2023
Сохранен
542
StableDiffusion тред Стабильно диффундируем ======================== Предыдущий тонет тут: >>2751415 — StableDiffusion тред Стабильно диффундируем ======================== Предыдущий тонет тут: >>275141589 (OP) Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 https://rebrand.ly/SD_threads ======================== StableDiffusion - некстген нейросеть для генерации картинок из текста. Сайт проекта: https://beta.dreamstudio.ai/dream WiKI по StableDiffusion: https://rebrand.ly/SD_wiki Порядок де
2 октября 2022
Сохранен
1018
StableDiffusion тред X+20 /sd/ — StableDiffusion тред X+20 ====================================== Предыдущий тред >>171917 (OP) https://arhivach.top/thread/875461/ Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ------------------------------------------ схожие тематические треды - технотред >>155386 (OP) - NAI-тред (аниме) >>176404 (OP) - тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/270356.html ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства
17 июня 2023
Сохранен
531
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>279701171 https://arhiva — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>279701171 https://arhivach.ng/thread/854146/ ---------------------------------- Руководство с нуля https://ai-art-wiki.com/wiki/Stable_Diffusion/Absolute_beginners_guide/ru https://wiki.diffai.xyz/free-tg-bots - Бесплатные телеграм боты ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК Для комфортной работ
24 декабря 2022
Сохранен
508
Stable Diffusion технотред #11 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>314956 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss ➤ GUI-обёртки для kohya-ss https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI ➤ Обучение SDXL Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и используовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_. Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM. Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x. ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее: https://rentry.org/textard (англ.) ✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее: https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.) ✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) ✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS ✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше. ✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно. ✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями. ✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности. ✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр: https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.) Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb ﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z ➤ Полезное Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.) Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика: Windows: https://rentry.org/sd_performance Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdgoldmine https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn Шапка: https://rentry.org/catb8 Прошлые треды: №1 https://arhivach.top/thread/859827/ №2 https://arhivach.top/thread/860317/ №3 https://arhivach.top/thread/861387/ №4 https://arhivach.top/thread/863252/ №5 https://arhivach.top/thread/863834/ №6 https://arhivach.top/thread/864377/ №7 https://arhivach.top/thread/868143/ №8 https://arhivach.top/thread/873010/ №9 https://arhivach.top/thread/878287/ №10 https://arhivach.top/thread/893334/
12 января 2024
Сохранен
588
StableDiffusion тред Генерируем тяночек! https://colab.research.google.com/drive/1Bt6phG-uscuDPUrqVw — StableDiffusion тред Генерируем тяночек! https://colab.research.google.com/drive/1Bt6phG-uscuDPUrqVwZjAsN8V6QBloVG ======================== Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 ======================== StableDiffusion - некстген нейросеть для генерации картинок из текста и исходных картинок, обучения на своих изображениях.
11 октября 2022
Сохранен
506
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! ---------------------------------- Руководство — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! ---------------------------------- Руководство с нуля https://ai-art-wiki.com/wiki/Stable_Diffusion/Absolute_beginners_guide/ru https://wiki.diffai.xyz/free-tg-bots - Бесплатные телеграм боты ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК Для комфортной работы нужна видеокарта с как минимум 6Gb памяти. https://ai-art-wiki.com/wiki/S
24 декабря 2022
Сохранен
940
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>277687291 (OP) -------------- — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>277687291 (OP) ---------------------------------- NAI https://rentry.org/sdg_FAQ https://rentry.org/naifunya ---------------------------------- МОДЕЛИ И МИКСЫ: https://rentry.co/ng5wh ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК https://rentry.org/nai-speedrun https://teletype.in/@stablediffusion/PC_in
17 ноября 2022
Сохранен
533
Stable Diffusion технотред #12 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>399707 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss ➤ GUI-обёртки для kohya-ss https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI ➤ Обучение SDXL Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и использовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_. Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM. Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x. ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее: https://rentry.org/textard (англ.) ✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее: https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.) ✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) ✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS ✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше. ✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно. ✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями. ✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности. ✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр: https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.) Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области. Гайд: https://civitai.com/articles/1224/training-a-custom-adetailer-model Тулза для датасета: https://github.com/vietanhdev/anylabeling Больше про параметры: https://docs.ultralytics.com/modes/train ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb ﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z ➤ Полезное Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.) Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика: Windows: https://rentry.org/sd_performance Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdgoldmine https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn Шапка: https://rentry.org/catb8 Прошлые треды: №1 https://arhivach.top/thread/859827/ №2 https://arhivach.top/thread/860317/ №3 https://arhivach.top/thread/861387/ №4 https://arhivach.top/thread/863252/ №5 https://arhivach.top/thread/863834/ №6 https://arhivach.top/thread/864377/ №7 https://arhivach.top/thread/868143/ №8 https://arhivach.top/thread/873010/ №9 https://arhivach.top/thread/878287/ №10 https://arhivach.top/thread/893334/ №11 https://arhivach.top/thread/908751/
7 марта 2024
Сохранен
544
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: https://2ch.hk/b/res/278471839.h — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: https://2ch.hk/b/res/278471839.html ---------------------------------- NAI https://rentry.org/sdg_FAQ https://rentry.org/naifunya ---------------------------------- МОДЕЛИ И МИКСЫ: 200+ моделей и их хэши https://static.nas1.gl.arkprojects.space/stable-diff/ https://rentry.co/ng5wh ---------------------------------- УСТАНО
1 декабря 2022
Сохранен
510
StableDiffusion тред X+17 Стабильно диффундируем с августа 2022 /sd/ — StableDiffusion тред X+17 Стабильно диффундируем с августа 2022 ====================================== Предыдущий эпизод нашего сериала >>159414 (OP) Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 Поиск прошлых тредов: https://rebrand.ly/arhivach_SD ======================== StableDiffusion - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Официальны
4 июня 2023
Сохранен
535
ФУРРИ ПОРНО ТРЕД StableDiffusion тред Стабильно диффундируем https://github.com/neonsecret/stable-d — ФУРРИ ПОРНО ТРЕД StableDiffusion тред Стабильно диффундируем https://github.com/neonsecret/stable-diffusion/blob/main/GUI_TUTORIAL.md Ссылка для тупых, которые не могут в гитхаб зайти даже. Первый файл - exe-шник. ======================== Предыдущий тонет тут: >>275193992 (OP) Архивач https://arhivach.ng/?tags=13839 https://rebrand.ly/SD_threads ======================== StableDiffusion
4 октября 2022
Сохранен
518
Anime Diffusion #186 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>1004083 (OP) https://arhivach.hk/thread/1116997/ Схожие тематические треды • SD-тред (не аниме): >>1007570 (OP) • Технотред: >>974163 (OP) FAQ https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai Установка • NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide • AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd • Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds Дополнительная информация • Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces • Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models • Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts • Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale • LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora • ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet Прочее • CivitAI: https://civitai.com • Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link • Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
15 апреля 18:19
Сохранен
584
NovelAI & WaifuDiffusion тред №6 Генерируем тяночек (и не только)! Прошлый тред: >>5978 (OP) htt — NovelAI & WaifuDiffusion тред №6 Генерируем тяночек (и не только)! Прошлый тред: >>5978 (OP) https://arhivach.ng/thread/854684/ ---------------------------------- Руководство с нуля https://ai-art-wiki.com/wiki/Stable_Diffusion/Absolute_beginners_guide/ru https://wiki.diffai.xyz/free-tg-bots - Бесплатные телеграм боты ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК Для к
7 февраля 2023
Сохранен
574
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: https://arhivach.ng/thread/84090 — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: https://arhivach.ng/thread/840904/ ---------------------------------- NAI https://rentry.org/sdg_FAQ https://rentry.org/naifunya ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК https://rentry.org/nai-speedrun https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD - для дегенератов Репозиторий: https://github.com/AUTOMATIC11
10 ноября 2022
Активный
246
Девочки из Stable Diffusion — Привет двач, если умеете делать девочек в Stable Diffusion, милости просим к столу. Расчехляйте свои работы и скидывайте сюда. Так же прилагаю начинающим энтузиастам шпаргалку https://betterwaifu.com/novelai-sex-prompts/
12 августа 21:03
Сохранен
528
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>279688715 (OP) https://arhivac — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред: >>279688715 (OP) https://arhivach.ng/thread/854058 ---------------------------------- Руководство с нуля https://ai-art-wiki.com/wiki/Stable_Diffusion/Absolute_beginners_guide/ru https://wiki.diffai.xyz/free-tg-bots - Бесплатные телеграм боты ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК Для комфортной раб
23 декабря 2022
Сохранен
547
NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред:>>277691786 (OP) ---------------- — NovelAI & WaifuDiffusion тред Генерируем тяночек! Прошлый тред:>>277691786 (OP) ---------------------------------- NAI https://rentry.org/sdg_FAQ https://rentry.org/naifunya ---------------------------------- МОДЕЛИ И МИКСЫ: https://rentry.co/ng5wh ---------------------------------- УСТАНОВКА НА ПК https://rentry.org/nai-speedrun https://teletype.in/@stablediffusion/PC_inst
17 ноября 2022


жалоба / abuse: arhivach@airmail.cc