画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ

7月にDALL-E2Midjourneyが公開されて以降、画像生成AIの話題が尽きない。
ほんの2,3ヶ月の間に、文章から画像を生成するtext to imageの新しい研究やサービス・ツールへの移植が毎日のように次々と公開されている。
https://note.com/yamkaz/m/mad0bd7dabc99

オイラも8月にMidjourneyを無料枠で試してみた↓



Stability.Aitext to image手法の1つであるStable Diffusionオープンソースで公開したことで、text to imageが色んなサービスやツールに組み込まれて一気に手軽に試せるようになった。
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4
https://github.com/CompVis/stable-diffusion


スポンサーリンク


text to imageを利用できる有料サービスに課金しても良いけど、今はかなり円安なのでできれば自分のPCローカルでtext to image動かして好き放題遊びたい。そこそこ良いスペックのPCはあるので。
デスクトップPCを新調した!
色々と準備していたデスクトップPC新調の準備がようやく整った。メーカー在庫が欠品しているものもあって、なかなか必要なパーツが揃わなかったのだ。最終的に以下の構成になった。 ケース:Thermaltake Core V71 TG 電源:Sea...

NVIDIA GeForce RTX 3080を購入
7月にデスクトップPCを新調したけど、グラフィックスボードだけは新製品が出るのを待っていた。NVIDIAのGeForce RTX 30シリーズが9月に発表され、発売と同時にGIGABYTE GV-N3080GAMING OC-10GDを注文...


少し調べてみると、今のところ最も手軽にtext to imageをローカルで試せるのはStable DiffusionをGUIで包んだこちらのアプリケーション↓

Stable Diffusion GRisk GUI


Stable Diffusionのモデルを実行するためのインターフェイスです。つまり、テキストのpromptを入力するとそれに対応した画像が返ってきます。

これは超アルファ版であるため、多くのバグがある可能性があります。Stable Diffusion GRisk GUI.exeを実行するだけで使用できます。
生成する画像の解像度設定は64の倍数(64, 128, 192, 256など)である必要があり、512×512解像度が最も良い生成結果を得られます。

重要事項:

  • 一部のGTX 1660カードでは、Use Half-Precisionで実行すると問題が発生すると判明しています。(現時点でGUIではこのオプションにしか対応していません)
  • Samples per promptはまだ機能しておらず、promptごとに常に1つの画像が生成されます。同じpromptを複数行繰り返せばSamples per promptと同等の効果を得られます。
  • 512X512で良好な結果を得られますが、他の解像度は品質に影響を与える可能性があります。
  • Step数を多くするとより品質が向上します。Step数を増やしてもメモリ消費量は増えず、処理時間が長くなります。
  • 150 Step以下から始めると良いでしょう。
  • .exeの起動時に以下のエラーが表示されてもアプリは引き続き動作します。


torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension:

torch\_jit_internal.py:751: UserWarning: Unable to retrieve source for @torch.jit._overload function: .

warnings.warn(f"Unable to retrieve source for @torch.jit._overload function: {func}.")

torch\_jit_internal.py:751: UserWarning: Unable to retrieve source for @torch.jit._overload function: .

warnings.warn(f"Unable to retrieve source for @torch.jit._overload function: {func}.")

オイラの環境だと640×640解像度まではエラー無く動作したけど、推奨解像度の512×512の方が生成品質は良くなるらしいです。
https://note.com/abubu_nounanka/n/n496a98677201

追記:もっとリッチなGUIアプリがあった↓


スポンサーリンク

NMKD Stable Diffusion GUI


https://github.com/n00mkrad/text2image-gui
https://pajoca.com/stable-diffusion-gui-nmkd/
https://pajoca.com/stable-diffusion-gui-img2img/



promptとパラメータを色々工夫して好みの画像生成を模索してみた結果↓





























ハイスペックなPCを持っていれば、パソコンを起点とした遊びは充実するね。

もはやGANの時代ではないらしい。Stable Diffusionの仕組みについてちゃんと勉強したいなぁ。
https://ja.stateofaiguides.com/20221012-stable-diffusion/

追記:Stable Diffusionをスマホローカルで動作させた例もチラホラ



スポンサーリンク

関連記事

オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMayaで使う

参考書

Photogrammetry (写真測量法)

イタリアの自動車ブランドFiatとゴジラがコラボしたCMのメイキング

オープンソースのテクスチャマッピングシステム『Ptex』

Active Appearance Models(AAM)

ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 口内の微調整・身体のライン修正

統計的な顔モデル

LLM Visualization:大規模言語モデルの可視化

マインドマップ作成ツール『MindNode』

ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 下半身のバランス調整

レンダラ制作はOpenGL とか DirectX を使わなくてもできるんだぜ

仮面ライダーバトライド・ウォー

深海魚

犬が電柱におしっこするように、僕はセカイカメラでエアタグを貼る(初日の感想)

ニューラルネットワークで画像分類

ハイテクな暑さ対策グッズ

ZBrushで仮面ライダー3号を造る 仮面編 DynaMesh

ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 側頭部のボリュームを探る

3D復元技術の情報リンク集

フィーリングに基づくタマムシの質感表現

ZBrushで手首のモデリングをリファイン

.NETで使えるTensorFlowライクなニューラルネットワークライブラリ『NeuralNetwo...

clearcoat Shader

OpenCV 3.1のsfmモジュールを試す

Super Resolution:OpenCVの超解像処理モジュール

After Effects全エフェクトの解説(6.5)

ドラマ『ファーストクラス』が面白い

pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』

フォトンの放射から格納までを可視化した動画

BlenderProc:Blenderで機械学習用の画像データを生成するPythonツール

法線マップを用意してCanvas上でShadingするサンプル

研究者のための英文校正業者比較サイト

ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 頭頂部と首周りを作り込む

OpenSfM:PythonのStructure from Motionライブラリ

SSD (Single Shot Multibox Detector):ディープラーニングによる一般...

trimesh:PythonでポリゴンMeshを扱うライブラリ

『ゴジラ キング・オブ・モンスターズ』のVFXブレイクダウン

iOSデバイスのためのフィジカル・コンピューティングツールキット『konashi(こなし)』

Polyscope:3Dデータ操作用GUIライブラリ

ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 身体のSubToolを分割

Photoshopで作る怪獣特撮チュートリアル

コメント