最近AIGC真的很火,除了chatGPT外,AI绘画也是热度不减。最近也是决定抽空上手尝试一下,但奈何我的本本太渣,丐版Mac跑跑数据还行,跑Stable Diffusion根本没戏。所以还是决定白嫖谷歌的colab。
网上关于本地部署的教程很多,最火的例如b站的秋葉大神[1],mac版的也不少,可自行搜索。当然这些前提是你的电脑有较强的显卡。
必备条件:
直接点击右上角的连接
,等分配好了资源后,再去笔记本修改为GPU加速。如下图:
colab设置
该colab一键部署为巴哈社区的一名中国台湾网友提供,一直在持续更新,所以建议直接点击该链接进行部署,可随时享受最新的改进。
当前只需要关注第2步-设置模型即可。
ChilloutMix_Ni_fix
即可。这个模型是用来绘制真人的,当然如果你喜欢别的风格也可以选择别的,或者自己填写模型下载链接(这个在后面再说)
image-20230313213322284
执行过程中,无论什么警告都连击直接运行就行,中途弹出【连接谷歌硬盘】按操作允许即可。下载模型和配置环境需要一段时间,取决于你访问国外网站的速度,正常情况下10几分钟就可以了。执行到第5步的时候(在脚本5的地方转圈)你可以点开脚本看一下执行进度,如果出现了WebUI的IP,你就可以点击去了,如下图:
image-20230313222059209
中途可能会出现多次断线重连什么的,不用担心,是正常情况。
这个colab会挂载你的谷歌硬盘,将模型和绘制的图片存在硬盘上,方便以后快速运行和保存绘画成果。当然你也可以选择不挂载谷歌硬盘,这个都在后面统一讲。
Chillo...
这个模型。
Settings->Stable Diffusion->SD VAE
。如果你部署时候选择的底模是ChilloutMix_Ni_fix,这里选择"Automatic"即可(个人还是建议选择【vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors】这个VAE,在下载CamelliaMix_2.5D模型中时可以获得)。设置完成记得点击Apply settings
image-20230313223740610
image-20230313223855947
然后就可以开始自己的创作了,在上面的方框写入正向提示词,下面方框写入反向提示词即可。例如这里简单的写一个beauty girl
看看效果,点击Geneate后等待即可。照片默认输出到谷歌硬盘下Stable_Diffusion_WebUI_Colab_TW-outputs里面。
⚠️:由于大部分模型都会生成nsfw的图片,因此在公众环境下(比如上班摸鱼)记得正向提示词添加sfw,反向提示词添加nsfw,避免社死。
如果不绘制了,记得删除实例。因为colab默认允许12小时的GPU运行,超时就会关闭,24小时后才能再度使用,当然你也可以申请多个谷歌账号轮流薅。
image-20230313234340070
当你开始绘制了自己的第一张图之后,你就需要开始探索如何更好的使用了。建议勾选Restore faces,不建议勾选Hires,因为会造成出图慢。Batch count设置为6,Batch size设置为2,可以一次出12张图。随机种子设置数值大一点。
image-20230313225304742
2
每个人都有自己喜欢的风格,所以需要一些自定义的底模或者lora模型等,这就需要自己去下载相关的模型了,常见的模型下载地址可以去c站civitai[4](这个网站有很多模型是NSFW的,在公众场合记得选择safe模式,当然在私密环境下你想怎么玩都可以了~)。
这里可以选择各式各样的模型,其中底模一般为Checkpoint,文件较大(几个G以上)。关于模型的区别,可以详细参考秋葉大神的全部模型种类总结[5]。
不过c站可能出现删模型的情况,有些模型可以在SD models[6]上下载。
image-20230313232503732
下载使用模型有两种方式:
image-20230313232913740
可以在第3步里面填写url,或者手动下载后放在指定位置。可以参考colab原文链接中提到的几个网址
image-20230313233820150
有的时候,你只是想单纯的尝试一些模型的效果,如果每次模型下载都放到谷歌硬盘,这样存储压力比较大,而且本身只有15G,几个大模型就占满了(虽然你可以手动在谷歌硬盘里删除)。
colab内部有70G以上的空间(看个人分配情况,左下角就能看到磁盘情况),可以下载多个模型,虽然删除实例就会清空,你只要在删除实例前将图片下载下来即可。这个时候图片的位置在drive-MyDrive-Stable_Diffusion_WebUI_Colab_TW-outputs里面。
colab无法直接下载,需要通过脚本。可以在最下方添加如下脚本,就可以将outputs文件夹打包下载下来了,不过下载速度比较慢。
import os, tarfile
import os
from google.colab import files
def make_targz_one_by_one(output_filename, source_dir):
tar = tarfile.open(output_filename,"w")
for root,dir_name,files_list in os.walk(source_dir):
for file in files_list:
pathfile = os.path.join(root, file)
tar.add(pathfile)
tar.close()
files.download(output_filename)
make_targz_one_by_one('outputs.zip', '/content/drive/MyDrive/Stable_Diffusion_WebUI_Colab_TW/outputs')
实现不挂载也很简单,只需将第1.2步里的这一段注释掉即可。
image-20230313234939403
当你熟练以后,就可以玩一些更加前沿的东西了,例如借助control_net生成指定姿势、炼制自己风格的小模型(炼丹)、图片重绘、精绘、换装等。
当然了,这些我也还不会,所以大家就自己摸索了,网上的资源还是很多的。比较好的就是colab里的巴哈原文[11],下面推荐了各种类型的教程。
接下来,就是展示自己的一些成果了。喜欢的话可以点个赞哈~
3次元:ChilloutMix模型+koreanDollLikeness_v10+taiwanDollLikeness_v10
grid-0002
00034-222976589
00033-222976588
00027-222976582
00024-222976579
2.5次元:CamelliaMix_2.5D+koreanDollLikeness_v10+taiwanDollLikeness_v10
grid-0000
2次元:PastalMix模型
grid-0001
2次元和2.5次元生成的一般,以后有时间再找好的模型或tag了。
这里给大家一个比较好的咒语,可以帮助大家快速获得高质量的图片。(为了不丢号,把安全词给大伙加上了~)
正向:
((sfw)), <lora:koreanDollLikeness_v10:0.66><lora:taiwanDollLikeness_v10:0.11>, (((2.5D:2.1)))
(8k,RAW photo, best quality, masterpiece:1.2),
(realistic, photo-realistic:1.37), ultra-detailed, film grain, (Fujifilm XT3), ultra high res,
1 girl, solo, cute,
full body, (Kpop idol:1.3), (aegyo sal:1), shiny skin,
(collared shirt:1.1), miniskirt, topless,
twintails, medium hair, floating hair, pigtails, gradient hair,
beautiful detailed eyes, (nose blush), ulzzang, (moe:1.4), grin,
small breasts, cleavage,
(smile:1.1),
((blurry background:1.3)), beautiful street, detailed cafe, a sky full of twinkling stars,
负向:
(((nsfw))),(((NSFW))),EasyNegative,paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2),
lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes,
skin blemishes, age spot, manboobs, backlight,(ugly:1.331),
(duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands,
(poorly drawn hands:1.331), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs,
(disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331),
(fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331),
bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1), bad body, NG_DeepNegative_V1_75T,pubic hair, glans
网上有一个比较好的正向提示词的书写风格,参考如下:
画质>>
比较固定,例如最高画质,8k,杰作
风格>>
是照片、动画、写实、幻想
主题>>
主题是一个女孩,还是一只猫
外表>>(从上到下)
衣服(长裙,T恤),
发型(呆毛,双马尾,长发),
发色(棕色),
头部(鼻子,眼睛,耳朵),
颈部(项链),
手臂(露肩),
胸部(中等),
腹部(肚脐),
屁股(蜜桃臀),
腿部(细长,健康),
脚(裸足)
情绪>>
微笑,生气
姿势>>
基础动作(站,坐,跑,走,蹲,趴,跪),
头动作(歪头,仰头,低头),
手动作(手在拢头发,举手),
腰动作(弯腰,鞠躬),
腿动作(二郎腿,盘腿,跪坐),
复合动作(战斗姿态,背对背站)
背景>>
室内,室外,树林,沙滩,星空下,太阳下,天气如何
其他>>
一些具体细节等
参考的参数设置:
image-20230314231412674
[1]
秋葉大神: https://space.bilibili.com/12566101/
[2]
colab: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
[3]
Stable Diffusion WebUI Colab TW: https://colab.research.google.com/drive/1lekLF7iib6M1R-NCylS0VMTF4wve-XuV
[4]
civitai: https://civitai.com/
[5]
全部模型种类总结: https://www.bilibili.com/read/cv21362202?from=articleDetail
[6]
SD models: https://www.123114514.xyz/models
[7]
lexica: https://lexica.art/?q=45ca4e92-701c-4396-8812-52d9c448f6bf
[8]
promptoMANIA: https://promptomania.com/stable-diffusion-prompt-builder/
[9]
diprompt: https://www.diprompt.com/#/
[10]
无界: https://www.wujieai.com/tag-generator
[11]
巴哈原文: https://home.gamer.com.tw/artwork.php?sn=5664550