[過去ﾛｸﾞ] 【StableDiffusion】画像生成AI質問スレ21 (1002ﾚｽ)
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886: (ﾜｯﾁｮｲ a2b1-Oul1) 03/15(金)15:29 ID:cWNpf8KC0(2/2) AAS
>>881
Activation text削除でイケた
ありがと
887(2): (ﾜｯﾁｮｲ 86f2-/vta) 03/15(金)15:45 ID:aXqrechk0(1) AAS
>>882
これを見ると毎回20秒かかっているということなのか？
888: 884 (ﾜｯﾁｮｲ 91ba-fRJu) 03/15(金)18:03 ID:OJm3etpu0(3/4) AAS
>>885
そうなんですね
発動条件がわからないですね
>>887
889: 884 (ﾜｯﾁｮｲ 91ba-fRJu) 03/15(金)18:04 ID:OJm3etpu0(4/4) AAS
>>887
そうなんです
毎回20秒ロードがかかるので
1111のほうが早いです
890(1): (ﾜｯﾁｮｲ 82ca-lhhw) 03/15(金)18:05 ID:oNSpT4B/0(1) AAS
Forgeは内部で自動的に良い感じにしてくれるから何も起動オプションは書かずに起動
VRAMの容量で自動的に動作が変わるから他のソフトを終了させる
（Windows起動直後にやってみる）
少し前のやつだと毎回アンロードされた時があったからgit pullで最新にしてみる
とりあえずこんなもんかね
4060Tiの8GBなのか16GBなのかわからないけど
16GBなら自分が使ってて問題ないよ
891: (ﾜｯﾁｮｲ eef2-jwTK) 03/15(金)19:31 ID:boHhsaJY0(1) AAS
>>890
＞少し前のやつだと毎回アンロードされた時があったからgit pullで最新にしてみる
おっと、Forgeのアップデートはupdate.batですね
892: (ﾜｯﾁｮｲ 392a-GxLz) 03/15(金)21:13 ID:46E+r7OM0(1) AAS
1660ti VRAM 6GBだけど毎回モデルの再ロードしますね
多分低VRAM用の機能が有効になってしまってるんじゃないかと
893: (ﾜｯﾁｮｲ 86e7-UCxz) 03/15(金)21:33 ID:nsr5S5+d0(1) AAS
リアル系もおｋなうpろだって無い感じかな、無いなら作りたいとか思ってみたり
894: (ﾜｯﾁｮｲ 5169-lhhw) 03/15(金)23:03 ID:KEbh140R0(2/3) AAS
上の毎回unload/loadの人の調べてたんだけど、
t2iの下の方にあるNever OOM Integratedって凄いね
外部ﾘﾝｸ:github.com
M.2 SSDでもload分で4秒くらい余計にかかるけど、全然VRAM使わない
共有GPUメモリの使用すら増えない、どうなってるんだろ
COMMANDLINE_ARGSに--always-offload-from-vramと同じ動きかな？
SDXL学習しながら途中のをちょっとチェックみたいなの出来る
kohyaに入ってるsamplesは使いにくそうだし・・
895: (ﾜｯﾁｮｲ 86eb-B5H1) 03/15(金)23:35 ID:WCH2Rdsa0(1) AAS
そう考えたらオンにしない手はないんだけど
オンにした場合のデメリットはあるんだろうか
速度低下や品質低下？
896: (ﾜｯﾁｮｲ 5169-lhhw) 03/15(金)23:45 ID:KEbh140R0(3/3) AAS
ああ書き忘れてた、loadだけじゃなく生成時間も普通に遅い
品質はほぼ同じ（xformersくらいの差）で、時間が3倍くらい掛かる感じ
でも学習中みたいにメモリカツカツだとめちゃくちゃ嬉しい
チェックに別PC使ったりしてたので
897: (ﾜｯﾁｮｲ c610-VRJu) 03/16(土)02:39 ID:vobDi3Hn0(1) AAS
最新forgeにしたら毎回ロードされるようになったｗ
898: (ﾜｯﾁｮｲ 2e35-3vYm) 03/16(土)08:42 ID:t3FGqu840(1) AAS
自分のRTX3060環境だと、初めて共有メモリを使うgeforceドライバに更新した時にmodelのunload/loadが発生しましたが、git pullでちゃんとreuseするようになりました。
899: (ﾜｯﾁｮｲ 5178-VRJu) 03/16(土)17:45 ID:Mha9o//R0(1) AAS
Never OOM Integratedも、always-offload-from-vramも状況によってはVRAM消費量がA1111より増えるバグがあるらしい？
外部ﾘﾝｸ:github.com
外部ﾘﾝｸ:github.com
深く読み込んでないので勘違いかもしれんし、今は解決してるかもしれん
900: (ﾜｯﾁｮｲ fbeb-c+Cl) 03/18(月)00:34 ID:CMxh0mh50(1) AAS
LoRA作成時のタグについて質問です
よく解説サイトではDataset Tag Editor等で抽出して「特徴を捉えているタグ」を選択して削除しろってあります。
すると残るのは例えばキャラものだったら背景や構図、ポーズのタグになるわけですよね。
で、先頭にオリジナルのタグを登録させてそれにキャラ特徴を集約させて、残ってる背景等の不要なタグはLoRA使用時にそれのタグを使わない事で不要な部分を呼び出さない役目を果たすとあります。
それとは別に
必要なキャラの髪型や体系、服装のタグだけをテキストに残して、背景タグ等を残さないパターンもあるようですが、結局どちらが良いのかいまいち分かりません。意見があったらください
901: (ﾜｯﾁｮｲ a9c8-yoI+) 03/18(月)01:12 ID:nsfUNeVC0(1/2) AAS
結局キャラと特徴羅列すりゃ出てくる挙動は同じが
背景タグ消すのはゴミ紛れ込むからオススメしない
902: (ﾜｯﾁｮｲ b969-IOXH) 03/18(月)01:33 ID:8cQJnG+s0(1) AAS
そこら最初考えてたけど、だんだん気にしなくなったなぁ、tagger任せで充分というか
例えば学習画像が全部服着てると、ちゃんと服のタグが入ってないと
水着にしても首の周りに襟が残り続けたりする
> 「特徴を捉えているタグ」を選択して削除
三つ編みキャラで三つ編みタグ削除しちゃうと、そういうキャラって覚えられるので、ポニテにしても三つ編みついたり
背景タグ外すと、どんな場所でもその背景がついてきてしまう（そのキャラに付随したオーラみたいな扱い）
903(1): (ﾜｯﾁｮｲ b978-DuwO) 03/18(月)02:36 ID:+UcahfsL0(1/2) AAS
てかタグ削除って効果ある？なんかおまじないレベルの違いしか無いような気がするんだけど。
覚えて欲しい特徴を消すってのやっても、やっぱりプロンプトで指定しないとしっかり再現されない事が多い
逆に、タグを削除してなくてもLoRAの強度上げればプロンプトで指定しなくても特徴が再現されたりするし
同じデータセットや学習条件で比べたことがないから断言は出来ないけどそこまでたいした違いがない気がする
904(1): (ﾜｯﾁｮｲ 59f2-DuwO) 03/18(月)02:56 ID:29BScG940(1) AAS
>>903
一般的に言われれてる手法では削除したタグの要素をトリガーワードに集約するって形だから
綺麗に集約された場合LoRA適用だけではその要素がほぼ出てこないけど
トリガーを使うと要素が強く出る
結局人が認識してる部分とAI側が認識して学習する部分に結構差異があるのでそんなに綺麗に分けれないみたいなところはある
キャプションをトリガーワードのみ、トリガーワードと覚えさせたいタグ削除、トリガーワード追加でタグ無削除辺りで比べると
結構違いが出ると思うけどまあ、結構なんとなくでも上手くいく事も多いし色々考えたやつほど失敗したりもあるから
自分に合う方法で納得いくならそれでいいんじゃない
905: (ﾜｯﾁｮｲ b978-DuwO) 03/18(月)05:25 ID:+UcahfsL0(2/2) AAS
>>904
なるほど、そういう仕組みなのか
知らずに書いてあるままやってたから勉強になったありがとう
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