Znajdź zawartość

1. Wstęp 2. Z czym to się je? 3. Wymagania 4. Instalacja 5. Podstawowe użytkowanie 5.1 Generowanie obrazu 5.2 Modyfikacja obrazu 5.3 Zachowywanie pierwotnego obrazu, zmiana stylu. 5.4 Wpływ parametrów CFG oraz Denoise na wygenerowany obraz. 5.5 Korzystanie z modyfikatorów LoRA 6. Pozostałe Wstęp (cshacked.pl SWAT TEAM) Witajcie, dzisiaj przedstawię proces instalacji oraz konfiguracji StableDiffusion. Poradnik na dzień dzisiejszy będzie opiewał jedynie w podstawowe zagadnienia wymagane do uruchomienia najbardziej ,,surowej’’ wersji SD. Być może w przyszłości pojawi się więcej zagadnień związanych z obsługą SD. Poradnik opisuje czynności wymagane do uruchomienia SD na systemie operacyjnym Windows 10/11 z zainstalowaną kartą graficzną NVIDIA. Możliwe również jest uruchomienie modelu na kartach AMD lub samym CPU. Z czym to się je? Stable Diffusion to model opracowany przez innowacyjny start-up Stability AI. Ma on szerokie zastosowanie – od generowania szczegółowych wizualizacji po uzupełnianie brakujących fragmentów obrazów czy kreowanie tła, a nawet tworzenie kierowanych tekstem przeobrażeń obrazu w obraz. Można go wykorzystać do generowania fotorealistycznych obrazów na podstawie dowolnego tekstu wejściowego. Stable Diffusion to wersja modelu, która umożliwia generowanie obrazów o wysokiej jakości w krótkim czasie. Pełny opis możliwości w języku angielskim dostępny pod tym linkiem: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#features Wymagania sprzętowo-systemowe Aby uruchomić Stable Diffusion na własnym komputerze, należy spełnić następujące wymagania systemowe: System operacyjny: Windows, MacOS lub Linux. Karta graficzna z co najmniej 4GB pamięci VRAM. Pamięć RAM: 16 GB lub więcej. Wolne miejsce na dysku: 20GB lub więcej, zalecany SSD. Python 3.10.6 Wymagania te są minimalne i pozwalają na generowanie obrazów o rozdzielczości do 512 x 512 pikseli. Aby uzyskać lepszą jakość i wyższą rozdzielczość, zaleca się korzystanie z mocniejszych kart graficznych, takich jak Nvidia RTX 3080, RTX 4080 lub RTX 4090. Instalacja Pobierz z linku poniżej program instalacyjny Python 3.10.6 oraz zainstaluj z domyślnymi ustawieniami postępując według wskazówek instalatora. https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe Pobierz najnowszą stabilną, lub testową wersje SD z GitHub, na dzień pisania poradnika jest to 1.7.0-RC lub 1.6.0 (stabilna). https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/ Wypakuj pobrane archiwum na C:\ Uruchom skrypt automatycznej instalacji - webui.bat (w trakcie może zapytać o markę karty graficznej, którą posiadasz). Poczekaj, aż skrypt zainstaluje wszystkie potrzebne pakiety Python oraz pobierze model. Po zakończeniu instalacji oraz poprawnym uruchomieniu otwarte zostanie okno domyślnej przeglądarki internetowej, w której będzie można generować obrazy. Podstawowe użytkowanie Generowanie obrazu Wpierw należy wybrać model, z którego korzystać będzie AI przy generowaniu obrazu. Preinstalowanym modelem jest StableDiffusion. Dodatkowe modele w formacie VAE/LORA/SAFETENSORS/CHECKPOINT można pobierać z huggingface lub civitai. W tym miejscu należy wpisać co chciałbyś, oraz czego nie chciałbyś zobaczyć na wygenerowanym obrazie. Aktualne modele wytrenowane są by rozumieć język angielski. Przykładowe zapytanie: A wynikiem jest: Zalecam predefiniować wstępne negatywne ustawienia klikając oraz umieszczająć je w ustawieniach: Po zapisaniu przyciskiem ,,Save”. Preset należy wybrać z listy aby został zastosowany. Mój preset do skopiowania: Zapytania zamknięte w nawias są traktowane ,,priorytetowo’’. Im więcej nawiasów, tym większy nacisk postawi AI na to, co sobie życzysz. Zamienną formułą jest np. ,, Wearing (blue:1.50) v-cut blouse" Modyfikowanie obrazu Klikająć w przycisk palety kolorów przenosimy nasz obraz (można również wybrać własny, niewygenerowany obraz) do zakładki InPaint, w której możemy określić co, oraz gdzie dodatkowo SD ma dla nas wygenerować zmianę: Zachowywanie pierwotnego obrazu, zmiana stylu. Platforma od AUTOMATIC1111 umożliwia również zmianę stylu danego obrazu. Aby powielać swoje wyniki należy wygenerować obraz z własnym parametrem seed i nie zmieniać go. Parametr seed składa się z losowych liczb, np. 124156347. Parametr zwany ziarnem gwarantuje otrzymanie podobnych wyników mimo zmiany stylu w zapytaniu, w praktyce wygląda to tak: W puste miejsce eksperymentuj ze stylami, moje efekty: Wpływ parametrów CFG oraz Denoise na wygenerowany obraz. Parametr CFGScale definiuje jak bardzo AI ma się trzymać zdefiniowanego zapytania, im wartośc wyższa tym opis sytuacji musi być dokładniejszy, im mniejsza - większa kreatywność i dowolność AI. Parametr Denoise kontroluje jak bardzo ma zmienić się generowany obraz, im wartość mniejsza tym mniej zmian, im większa - tym więcej. Platforma umożliwia generowanie siatki generowanych obrazów celem określenia jak nasze ustawienia wpływają na generowany obraz, aby to zrobić należy skorzystać ze skryptu w zakładce img2img. Pierw, przenieś pierwotnie wygenerowany obraz do zakładki img2img klikając przycisk pod zdjęciem . Przeniesiony obraz będzie miał zachowany ten sam prompt (zapytanie) oraz seed (ziarno). Następnie wybierz z listy script X-Y-Z Plot i ustaw go według własnych potrzeb, dla przykładu moje ustawienia: A wynikiem jest siatka (skompresowane o 75%): Korzystanie z modyfikatorów LoRA Istnieją również modyfikatory modeli zwane LoRA, wprowadzające do aktualnego modelu dodatkowe efekty (np. przerabianie ludzi na fury), dodatkowe pozy (np. wybieg mody), lub tematykę (np. mcdonalds). Modele LoRA zależne są od głównego modelu i nie zawsze będą działać z innym. Dla przykładu, LoRA Monster Hunter zadziała poprawnie tylko z modelem SD w wersji 1.5, nic nie stoi na przeszkodzie by próbować go aplikować na innych modelach. Zademonstruje korzystanie z LoRA na poniższym przykładzie Pobierz interesujące Cię LoRA z linku poniżej https://civitai.com/models/48365/palico-monster-hunter-lora https://civitai.com/search/models?sortBy=models_v5&query=lora Wklej pobrany plik do ścieżki: X:\stable-diffusion-webui\models\Lora Gdzie X, to litera dysku, na którym trzymasz SD Webui. Dla przykładu, wygeneruj obraz zapytaniem: Następnie przejdź do zakładki LoRA i aktywuj modyfikator klikając w niego. Spowoduje to dopisanie dodatkowego warunku do Twojego zapytania, to jednak nie wszystko. Należy zweryfikować na stronie modelu jakimi słowami kluczowymi się go aktywuje. W notatkach autora można znaleźć wiele przydatnych informacji jak z modelu korzystać, jakie są jego słabe i mocne strony. Aby aktywować lora, do swojego zapytania musisz dodać jedną z w/w fraz, dla przykładu zapytanie: Wygenerowało taki obraz: PS. Utrzymanie źródłowego kontekstu w przypadku korzystania z LoRA jest dla mnie na dzień dzisiejszy niezrozumiałe, trzeba się więcej namęczyć by przerobić zdjęcie źródłowe, łatwiej rozpoczynać generowanie obrazów z użyciem LoRA od podstaw i wtedy zmieniać ich styl. Pozostałe Cała wiedza pochodzi z GitHub autora interfejsu graficznego, wszyscy autorzy wraz z autorami SD wymienieni są w zakładce ,,Credits” na stronie projektu. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#credits Dodatkowe modele TEXT TO IMAGE można pobierać np. z HuggingFace lub Civitai. https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=trending https://civitai.com/models Modele przenosimy do katalogu ,,models’’ w rozpakowanym na C:\ folderze SD-WebUi. Model, z którego korzystałem aby wygenerować Yuno Gasai do tematu to CamelliaMix_NSFW. https://huggingface.co/digiplay/CamelliaMix_NSFW_diffusers_v1.1/tree/main Model, z którego korzystałem aby wygenerować Albusa Dumbledore'a do tematu to Dreamlike-photoreal-2.0 https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0 Model, z którego korzystałem aby wygenerować Łucznika do tematu to SD v 1.4 + LoRA Palico (Monster Hunter) https://civitai.com/models/48365/palico-monster-hunter-lora Czas generowania obrazu w rozdzielczości 512x512 w/w modelemi na GTX 1080Ti, 32GB Ram oraz Ryzen 7 2gen to ~~10 sekund. Zakończenie Poradnik porusza jedynie najbardziej podstawowe zagadnienia związane z obsługą a nie rozumieniem procesu generowania obrazu, wiele tematów zostało tu pominiętych lub przeoczonych. Zachęcam do eksperymentowania, teren nie jest w pełni zbadany. Zachęcam również do ewentualnej dyskusji celem rozwinięcia tematu o dodatkowe zawartości, instrukcje czy rozwiązania problemów. Sposobów obsługi oraz generowania obrazów poprzez SD jest ogrom.

siema, jest dużo discordów gdzie sprzedają/dają za darmo konta valorant ( ze skinami),disney,hbo itd. wie ktoś może jak oni zdobywają takie konta?