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先日、reForegeのログを確認していた所、新しく上の内容が追加されました。 最近の記事で、頑張ってると言う話をしたのですが、これ以上の開発は難しいと言う感じの内容でした。 3か月前はそこそこいい感じに見えたのですが、これだけのことをしているとどこかの企業とかに採用されたのでしょうか。。。。(妄想) これでA1111、Forge、reForgeとメインストリームであったWebUI系が軒並み新モデルへの対応を含めて難しい感じになってしまいました。 画像生成の進歩の速さに対応するためには、ComfyUIのように、複数人数のチームで協力して開発をしないと維持は難しいのかと感じました。 コメントにもありますが、SDXLメインに対応する別なForgeのフォークとして以下のリポジトリを上げています。 このリポジトリは、SDXLまでのモデルで、A1111の拡張機能を引き継ぎつつ、noobやvpredへ

はじめに こんにちは。 最近、というかFlux.1以降、画像生成AIって大きな進化がない印象を受けませんか？ というのも画像生成AIは、Stability AIが規模を縮小し、Vision系の生成AIの主戦場が動画生成AIに変わってからというもの、大量の資金が投下されることが少なくなってきています。 とはいえ、進歩がゼロというわけではなく、緩く進化を続けていて、NVIDIAのSanaや、Stability AIがSD3から大幅な改善を施したStable Diffusion 3.5シリーズなどは、Flux.1以降に登場してきていますし、研究レベルではVARやMARといった、拡散モデルと自己回帰モデルの融合のような新しい枠組みも生まれてきています。 しかし、研究レベルのものは実用に足りませんし、Flux.1以降の高性能なモデルには商用利用性に難があったり、そもそも追加学習をしにくい仕組みになっ

※　2025/3/27 最初のバージョンを公開 まず最初に謝罪しておきます。申し訳ございません。 RX9070/XTでStable Diffusion WebUI ZLUDAが動く(かもしれない)記事です。 なぜ「かもしれない」なのかは私が実機を持ってないからです。 実機がありませんので、動作は確認しておりません。 しかし、多分動くでしょう。 テスト環境 CPU:Core i7-13700Kマザーボード:Asrock Z690M-ITX/acメモリ:DDR4-3600 16GBx2=32GBSSD:NVMe Gen3 SSD 256GBOS:Windows 11 24H2GPU:Radeon Rx7900XTX 24GBというわけでいつものテスト環境になります。 配布ファイル(ZLUDA_V30.zip)  216 MB (227,263,882 バイト) ※　クリックで新しいWindow

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? [System ARGV] ['C:\\Users\\user_name\\dev\\StabilityMatrix-win-x64\\Data\\Packages\\Fooocus\\launch.py'] Python 3.10.11 Fooocus version: 2.5.5 Version mismatch for torchsde: Installed version 0.2.5 does not meet requirement torchsde==0.2.6 Installing requirements Couldn'

はじめに元々はRTX 5090を買うつもりだったのですが、手に入る見込みはなく、5090を入れるためのPCだけ先に自作してしまっていました。 ローカルAI環境を年明けには強化しようと思ってたのが頓挫してしまい、途方に暮れていたのですが、VRAMが24GBのRadeon RX 79000 XTXがそこそこ安い値段で手に入ったのでもうとりあえずこれでやっみよう！ と、RadeonでSDの環境を作ってみた記録です。 結論は以下の3行ですが、それでも興味がある人は読み進めてください 絶対に人にはおすすめしない Linuxさえちゃんと環境を作れれば思ったより速く快適に動作する 不安はあるが、実践的な使い方はできそう 前提Radeon RX 7900 XTXが前提 Windowsは使用しない。Linuxネイティブでやる ChatGPTなどに聞けばLinuxの設定も多分怖くはないはず Linuxの基本的

reForgeについて、しばしば取り上げていますが、Githubのアクティビティを見ると頻繁に更新されているのはご存じですか？ 「Activity」のログを見ていると、しばしば重要な変更点みたいなのがコメントされています。 今のところ、HunyuanVideoとかの追加はされていませんが、ComfyUIで採用された機能が追加されていたりしています。 参考まで、以下で紹介しているサンプラーに関連したログの比較を提示しておきます。 ＜ComfyUIのログ＞2025/1/24確認 1日前＜reForgeのログ＞2025/1/24確認 5時間前ということで、このサンプラーについては、ComfyUIに対応して1日もしないうちにreForgeに対応という早さです。 いつの間にかDiffusersとtransformersが最新のに対応していたりしています。 インストール後にバージョンを確認インストール

はじめに前回、初めて私の記事でComfyUIを取り上げましたが、FLUX.1のモデルマージという、ComfyUIを触ったことがある人向けの内容となりました。 この記事では、初心者の方には取っ付きにくい内容となってたと思います。 そこで、ComfyUIを始めるにあたって、必要となる最低限の環境構成と、基礎的な知識を学んでいきたいと思います。 出来る限り分かりやすく説明していって、皆さんが扱えるようなれれば幸いです。 ComfyUIとは？誰でもわかる！を心掛けて書いていくので、難しいことは今回言いません！ ComfyUIの読み方は「コンフィユーアイ」、アメリカ英語的発音になると「(↑)カンフィ(↓)ユーアイ」になります。 Comfyは元々「Comfortable」の略語で、日本語訳としては「快適な、簡単な、楽な」という意味になります。 と、どうでもいいお話を踏まえて説明していきます。 Comf

こんにちは、 Akira_0809です、 今回はAMDのGPUで画像生成が出来るらしいので試していきます、 Amuse とは Amuseはニュージーランドを拠点とするAIテクノロジー企業「TensorStack」とAMDが提携して開発した画像生成AIです。 推奨システム 24GB以上のRAMを搭載したRyzen AI 300シリーズ 32GB RAMを搭載したAMD Ryzen 8040シリーズ Radeon RX 7000シリーズ XDNAによる超解像度化は、Ryzen AI 300シリーズおよびRyzen 8000シリーズだけが対応 環境 Windows 11 AMD Radeon RX7600S 使い方 このリンクにアクセスしてダウンロードします。 色々、許可が求められるので許可します。 画像生成モデルとかをダウンロードすると、こんな感じになります。 Generate これはプロンプ

AMUSEのホームページを確認したら、アップデートされていた。 2024 年 10 月 2 日にリリース - 2.0 以来 3 回目のアップデート Ryzen™ AI: Ryzen™ AI プロセッサーの HQ モードの画質が向上しました。 EZMode SuperResolution: リアルタイム超解像度が EZMode に含まれるようになりました。 ビデオ機能の改善: ビデオ フレーム ブレンディング、ビデオの明るさの正規化、およびビデオ インポートの最適化。 画像履歴をビデオとして保存: 一連の自動画像を短いビデオとして保存できるようになりました。 継続的な改善: パフォーマンスと UI の変更により、Amuse 全体に複数のアップグレードがもたらされます。 との事。 後で判るが2.1GBほど空き容量が必要、3GB以上の空き容量は確保しておきたい。 www.amuse-ai.com

Stable Diffusion 3.5 Largeで生成した日本人女性。しっかりと日本人ぽく出力されているのだが、なにかこうもう少し物足りない印象もする（筆者作成） 10月23日、「Stable Diffusion 3.5（SD3.5）」が突然発表されました。6月の「Stable Diffusion 3 Middle」の大失敗でだいぶ反省したようで、Stablity AIは公式発表で「コミュニティーの期待にこたえられなかったため、コミュニティーからのフィードバックにこたえた」と述べています。ライセンス条件も大きく変わって、フラッグシップモデルの「SD3.5 Large」も、高速版の「SD3.5 Turbo」、10月29日発表された軽量版「SD3.5 Middle」のすべてが同じ条件となり、誰でもウエイトモデルを落として、気軽に利用することができるようになりました。ただ、発表されたスコアや

間借りでGPU 自書の宣伝を兼ねて流行りのAIツールが試せるAIスタジオなるサイトを作成しようと画策しております。 1番必要なのは GPU であり、これが無料で使えればいいのですがそういうわけにもいきません。 ただせいぜい1～3日くらいしか使わないので、数日間GPU環境をレンタルできるサイトを探しましたので紹介します。（勝手に"間借りGPU"と名付けます） もちろん完全に網羅しているわけではないことはご了承下さい。（できれば更新します） また次の分類も私が勝手に付けたものですので、よそで使うと恥をかくのでご注意下さい。 デモサイト系 最初にデモサイト一体型のサービスを紹介します。 これらは主にオープンソースAIのデモのためにGPUが利用できるもので、便利ではあるのですが、Pythonで試行錯誤しながら使いたいという方は不向きになります。 ①HuggingFace Spaces Spaces

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結論 スポットで使うならColab、Runpodが最強 ゲーミングPCでいいならどこかで買うかBREAJONでサブスクしよう だいたいRunpodさんがなんとかしてくれる 今回の記事について こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！今日は最強のGPUプロバイダー決定戦をします。世は大GPU時代となりました。Valorantをやるにも、APEXをやるにも、ある程度高性能なGPUが必要です。League of Legends はノートパソコンでも遊べるのでおすすめです。 その他の利用として機械学習のモデ

2次画像生成、Illusirious系モデルの登場で、メインモデル移行の潮流に乗らむと画策していることかと思います。一方で、Pony, 4thtail, Kohaku, Hassakuあたりのマージモデルは成熟期を迎えており、様々なスタイルを楽しむことができます。今回の記事では、最近登場した中から8個ほど愛用しているcheckpointを紹介します。 NoobAI-XL newest, ai-generated, game-CG style, eroge,2020s, masterpiece, best quality, ultra detailed, dark lighting, woman sit on desk, in school, classroom at night, moon star through window, school uniform, black serafuk

最近になって、NoobAIのモデルを触ってみましたので記事にしてみました。 上のリンクにある榊さんが作成された記事に詳細がありますが、「商用利用禁止」が原則のモデルになります。 個人で楽しむ範囲で使用するのが原則ということですね。 下がCivitaiのモデルのサイトです。 このモデルは、Laxhar Labが、Illustrious-xlを元に追加学習したものとのことです。追加学習することで、タグの再現性やクオリティタグなどの分類でより良い画像が出せるかもという感じのようです。 ＜ComfyUIなどで使用する際に注意すること＞ マージモデルなどでは通常生成で、期待する画像を生成できますが、NoobAI-XL-V-Pred-0.5-Versionだとぼやけた画像のみ生成されます。 詳細は別記事にありますので時間がある方は参照してください。 ｖ予測(v_prediction)について勉強してみ

NoobAI-XL の V-Pred ←これ何？どうすればいいの？なんか変えないといけないの？こわいから触らんとこ A. V-Pred ってついてるやつのほうが最先端(?)の技術を使ってつくられてるけど世界が変わるほどではないから気にしなくても別にいいですよ※ この記事には V-Pred が具体的に何なのかとかそういう説明は一切ありません。なぜなら別に求められてない気がするし実はよくわかってないから というわけで主に NoobAI-XL の V-Pred 版（およびそれの派生モデル）について、なんとなく恐怖を抱いている人たちの疑問に適当に答えるぞ！ Q. V-Pred って書いてあると何が違うの？モデル作るときの学習方法が違うらしい！ （普通の SDXL モデルは Epsilon(Eps)-Pred と言う学習方法らしいよ） V-Pred のほうがプロンプト忠実度が高くて色域が広い傾向があ

画像生成AI「Stable Diffusion XL（SDXL）」のファインチューニングモデル、「NoobAI-XL（ヌーブエーアイ）」の登場が、画像生成AI関連の人たちをざわつかせています。イラスト風画像の生成性能が高いためです。ハイエンドモデルの「Stable Diffusion 3.5」や「Flux.1」への移行が始まろうとするなか、昨年8月にリリースされた旧モデルのSDXLに性能向上の余地がまだまだあることが明らかになってきたのです。 SDXLベースの画像生成AIモデル「NoobAI-XL」の性能が高すぎる NoobAI-XLの強力さは、LCM（Latent Consistency Models＝画像生成AIの高速化技術）の環境で動かすとそのすごさがよくわかります。ペイントツール「Krita」用にAclyさんが開発を続けている独自プラグイン「Krita AI Diffusion」で

1. Stable-Diffusion-WebUI-ReForgeとは？ Stable-Diffusion-WebUI-ReForgeは、「Stable Diffusion WebUI Forge」の後継プロジェクトであり、特にVRAMの効率的な利用と生成速度の向上を実現しています。このツールは、低スペックなGPUでも高精度な画像生成ができるよう最適化されています。例えば、SDXLは4GBのVRAM、Stable Diffusion 1.5は2GBのVRAMで動作可能です。また、最新の更新では多くのコマンドフラグが削除され、より直感的な操作が可能となりました​( GitHub )​( GitHub )。 2. 最新のアップデート情報 ReForgeは、定期的に新機能と改善が追加されています。2024年9月19日の最新アップデートでは、以下の点が強化されました。 VRAM効率化: 特にSDX