前回の記事ではStable Diffusionの基本環境を構築しましたが、本章ではより楽しくプレイしていただくための様々なプラグイン方法を紹介します。
1.CUDAのインストール
CUDA は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) での汎用コンピューティングのために NVIDIA によって特別に開発された並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。CUDA を有効にすると、GPU 操作の呼び出しに役立ちます (もちろん、インストールせずに実行することも可能ですが、効率は高くなります)貧しい）
このマシンで利用可能な CUDA のバージョンを確認してください。
「cmd」を開き、「nvidia-smi」と入力します。
注: このマシンは NVIDIA グラフィックス カードである必要があります。
CUDA ダウンロード アドレス: CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
ダウンロードが完了したら、インストールを「簡略化」できます (サイトが開けない場合は、科学的に開いてください)
インストールが完了したら、準備完了です。
2. インターフェースの中国化
webui-user.bat を起動し、アクセス アドレスが表示されるのを待ち、ブラウザを使用して http://127.0.0.1:7860 を開きます。
インターフェイスに入ったら、「拡張機能」を順に開き、「URL からインストール」を選択し、「拡張機能の git リポジトリの URL」の下のボックスに入力します。
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese次に、下の「インストール」ボタンをクリックしてインストールします
インストールが完了したら、webui-user.bat を再起動し、http://127.0.0.1:7860 を再入力して、[設定]、[ユーザー インターフェイス] の順に開き、設定の最初の行「ローカリゼーション (再起動が必要です）」を「 chinese-all-0512 」または「 chinese-english-0512 」として —— 中国化を完了するには、上の「Appplay 設定」および「UI を再読み込み」をクリックしてください。
3. モデルをダウンロードする
インターネット上には独自のトレーニング モデルを共有している大手企業が多数あり、それらを借りて使用することができます。civitai.com (C network) を例に挙げてみましょう。
Civitai公式サイト： https: //civitai.com/
C の Web サイトには多くのモデルがあります。好きな画像を選択し、クリックしてモデルのダウンロード ボタンを表示します (もちろん、Guofeng を検索するなど、目的のモデルを検索することもできます)。タイプの説明に注意してください。ダウンロード、さまざまなタイプ、ストア ローカルの場所は異なります:
「CHECKPOINT MERGE」と入力し、ダウンロードした .safetensors ファイルを \stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\ ディレクトリに保存します。
「LORA」と入力し、ダウンロードした .safetensors ファイルを \stable-diffusion-webui\models\Lora ディレクトリに保存します。
完了後、SDを再起動すると該当機種が使用可能になります。
ただし、ここでのモデルの使用方法は異なり、CHECKPOINT MERGE モデルは直接ロードできます。
以下に示すように、安定拡散チェックポイントで直接選択します。
Lora モデルは、[追加ネットワークの表示/非表示] をクリックし、[Lora] パネルを選択して表示する必要があります。これは、チェックポイントが完全なモデルであり、Lora がトレーニング モデル (不完全) であるためです。併用するチェックポイントモデル
例えば
例として次の写真を見てみましょう（モデルはインターネットからダウンロードされています。侵害がある場合は、通知して削除してください）
次のパラメータを設定することで生成できます (モデル: xxmix9realistic_v30.safetensors [2030eae609] + girl_guofeng_03 を使用)。
xxmix9realistic_v30.safetensors [2030eae609] モデルのみを使用する場合:
安定拡散チェックポイント： xxmix9realistic_v30.safetensors [2030eae609]
プロンプト：顔照明、明るい逆光、中乳、超高解像度、最高品質、写真、4k、(リアル:1.2)、女の子1人、ピンク髪、(雪:1.2)、半身位相、
否定的なプロンプト：ブラジャー、覆われた乳首、下着、EasyNegative、変形、悪い解剖学、フタ、スケッチ、(最悪の品質: 2)、(低品質: 2)、(通常の品質: 2)、低解像度、通常の品質、((モノクロ))、 ((グレースケール))、皮膚のシミ、ニキビ、皮膚の傷、悪い解剖学、(長髪: 1.4)、DeepNegative、(脂肪: 1.2)、そっぽを向く、よそ見、傾いた頭、{複数人}、低解像度、悪い解剖学、悪い手、テキスト、エラー、指がありません、余分な桁、桁数が少ない、切り取られ、最悪の品質、低品質、通常の品質、jpegartifacts、署名、透かし、ユーザー名、ぼやけています、悪い足、切り取られています、下手に描かれた手、下手に描かれた顔、突然変異、変形、最低品質、低品質、通常品質、JPEG アーティファクト、署名、透かし、余分な指、桁数が少ない、余分な手足、余分な腕、余分な脚、奇形の手足、癒合した指、指が多すぎる、長い首、十字目、変異した手、極性の低い解像度、悪い体、悪いプロポーション、全体的なプロポーション、テキスト、エラー、指の欠落、腕の欠落、脚の欠落、余分な指、余分な腕、余分な脚、余分な足、歯
サンプリング方法： DPM++ 2S a Karras
サンプリングステップ数： 28
幅： 512
身長： 768
CFGスケール： 7
シード： 1767597594
次のようなグラフが表示されます。
[追加ネットワークの表示/非表示] --> [Lora] パネル --> [girl_guofeng_03] をクリックすると、モデルがプロンプトに自動的に追加され、新しいプロンプトの内容が次のようになります。
顔の照明、明るい逆光、中乳、超高解像度、最高品質、写真、4k、(リアル:1.2)、女の子1人、ピンクの髪、(雪:1.2)、半身位相、<lora:girl_20230530180912:1>
もう一度「生成」を実行して、希望の画像が得られるかどうかを確認してください。
他のタイプのモデルについて推論を導き出して考えてみると、それらはほぼ同じです。
この記事があなたのお役に立てば幸いです。AI で楽しくプレイできることを願っています。
(後で独自のトレーニング モデルを更新します)