BRAV5を動かしてみた①
こんちくわ。
今回はGoogle Colabを使ってStable diffusionでBRAV5を動かしてみました。
下記を参考動画にしました。
Google Colab にアクセスしてノートブックを新規作成
新規作成したら、ランタイムのタイプを変更からランタイムのタイプをPython3、ハードウェア アクセラレータを選択。
コマンドは下記を実行。7~8分くらい
!curl -Lo memfix.zip https://github.com/nolanaatama/sd-webui/raw/main/memfix.zip
!unzip /content/memfix.zip
!apt install -qq libunwind8-dev
!dpkg -i *.deb
%env LD_PRELOAD=libtcmalloc.so
!rm *
!pip install --upgrade fastapi==0.90.1
!pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 torchtext==0.14.1 torchdata==0.5.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -U
!curl -Lo sd-webui.zip https://huggingface.co/nolanaatama/webui/resolve/main/sd-webui.zip
!unzip /content/sd-webui.zip
!git clone https://github.com/nolanaatama/sd-webui-tunnels /content/sd-webui/extensions/sd-webui-tunnels
!git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet /content/sd-webui/extensions/sd-webui-controlnet
!git clone https://github.com/hnmr293/posex /content/sd-webui/extensions/posex
## -- ↓↓↓ ここから ↓↓↓ sd-dynamic-promptingを"extensions"フォルダーに追加する
!git clone https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompting/ /content/sd-webui/extensions/dynamic-prompts
## -- ↑↑↑ ここまで ↑↑↑
!git clone https://github.com/liasece/sd-webui-train-tools /content/sd-webui/extensions/sd-webui-train-tools
!git clone https://github.com/toshiaki1729/stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor /content/sd-webui/extensions/sd-webui-dataset-tag-editor
!curl -Lo /content/sd-webui/extensions/sd-webui-images-browser.zip https://huggingface.co/nolanaatama/webui/resolve/main/sd-webui-images-browser.zip
%cd /content/sd-webui/extensions
!unzip /content/sd-webui/extensions/sd-webui-images-browser.zip
%cd /content
## モデル：BRA4/BRA5を追加
!curl -Lo /content/sd-webui/models/Stable-diffusion/braBeautifulRealistic_v40.safetensors https://civitai.com/api/download/models/51395
!curl -Lo /content/sd-webui/models/Stable-diffusion/braBeautifulRealistic_v50.safetensors https://huggingface.co/BanKaiPls/AsianModel/resolve/main/BRAV5finalfp16.safetensors
!curl -Lo /content/sd-webui/embeddings/euDNFnStFsdoJUEbKe5u7xzZ.zip https://downloads.fanbox.cc/files/post/5775230/euDNFnStFsdoJUEbKe5u7xzZ.zip
!unzip /content/sd-webui/embeddings/euDNFnStFsdoJUEbKe5u7xzZ.zip -d /content/sd-webui/embeddings/
!rm -rf /content/sd-webui/embeddings/euDNFnStFsdoJUEbKe5u7xzZ.zip
## vaeを追加
!curl -Lo /content/sd-webui/models/VAE/vae-ft-ema-560000-ema-pruned.ckpt https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
import shutil
shutil.rmtree('/content/sd-webui/embeddings')
!rm sd-webui.zip
!rm sd-webui-images-browser.zip
%cd /content/sd-webui
!git clone https://huggingface.co/nolanaatama/embeddings
%cd /content/sd-webui/models
!git clone https://huggingface.co/nolanaatama/ESRGAN
%cd /content/sd-webui
!COMMANDLINE_ARGS="--share --disable-safe-unpickle --no-half-vae --xformers --reinstall-xformers --enable-insecure-extension --gradio-queue --remotemoe" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py実行できたら、URLをクリックしてStable diffusionを開く。
BRAV5を選択。
Promptは下記
(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), ultra detailed, ultra high res, (realistic, photo realistic:1.37), high detail RAW color photo, 1girl, ({white|pink|black} T-shirt), ({short | long | wavy} {black | broen } hair), beach, kyoto, japanese, 17yo, idleNegative Promptは下記
EasyNegative, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowers, normal quality, (monochrome:1.2), (grayscale:1.2),skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, ugly face, glans, fat, missing fingers, extra fingers, extra arms, extra legs, watermark, text, error, blurry, jpeg artifacts, cropped, bad anatomy, double navel, muscle, nsfw, nude, nipple, hair ornaments, cleavage, mole,widthは1024に設定
Dynamic PromptsのCombinatrial generationにチェックを入れる。
Advanced OptionsのFix seedにチェックを入れる
これで、画像サイズと何枚か画像を出力するように設定完了
今回は見出し画像作成のため、横幅を1024に。
seedは3705855002でした
Generateボタンを押して画像生成。
何枚か出したうちの一つがこれ
とりあえず①はこれでOK。
どなたか助けてください。
どなたか、画像をアップロードしてそこから、顔の情報を読み取って、seedがわかる方法を教えてください。
こういうのやりたいんです。
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