個人開発しているスマホアプリや将棋AIの開発ネタを中心に書いていきます。Diffusionがオープンソースで公開された。ソースだけでなくモデルの重みも自由に利用できる。Stability.Ai早速、ローカルのPCで試してみた。丁寧な使ったみた記事は他にあるのでほぼ個人メモである。手順は、公式ブログのリンクにあるノートブックがすべてなので、この記事を見る必要はない。20.04上に環境構築する。Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shconda環境作成conda環境を作成する。stable-diffusionPyTorchインストールPyTorchをインストールする。Diffutionには不要だが、ついでにpandasとmatplotlibも)。バージョン不整合を避けるためにconda-forgeからインストールする。Cardのページの説明の通りセットアップする。Faceアカウントが必要になるので、アカウントを作成する。ライブラリインストール必要なライブラリをインストールする。モデルロード時に警告がでるのでftfyもインストールする。ftfyログインする。loginトークンの入力が必要になるので、説明文に従いURLにアクセスしてトークンを作成する。storeを実行するように提案されるので実行しておく。多重ログインはできない仕様のようなので、一旦ログオフする。logoutノートブックから実行Jupyterノートブックから実行する。CodeでRemote-WSLに接続して、適当な名前でノートブック(work.ipynbなど)を作成する。カーネルにcondaのstable-diffusion環境を選択する。モデルロードモデルをダウンロードしてロードする。use_auth_tokenには、上記で作成したトークン文字列を指定する。notebook_loginnotebook_login()で入力する方法もある。pipe.to(device)初回ダウンロードには12分くらいかかった。2回目からはキャッシュされるため、10秒くらいでロードできる。GPUメモリが足りない場合は、float16モデルも用意されている。horse(馬に乗った宇宙飛行士の写真)」というプロンプト(サンプルのまま)で画像を生成する。imageノートブックには複数枚生成してタイル表示する方法や、画像解像度を変える方法も記載されている。DiffusionをWindowsのWSL2上でJupyterノートブックで動かす手順について記載した。Diffusionは重みとソースが公開されているため、ファインチューニングや、日本語化対応とかも工夫すればできそうである。いろんなプロンプトで画像生成して遊んでみたい。»プロフィールid:TadaoYamaokaスマホアプリ開発とディープラーニングを使った将棋ソフトの開発を行っています。)はてなブログをはじめよう!TadaoYamaokaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。