잡글) civitAI 랭킹 근황

-
이미지
 요즘 LoRA 학습에 푹 빠져있는데 LoRA가 잘 만들어졌는지 테스트 하려면 테스트할 프롬프트가 필요하다.  필자는 매번 프롬프트에 아무거나 넣어보다가 잘되면 기록해놓는데 정말 잘 나온 애들은 civitAI에 올려놓는다.  https://civitai.com/images/7622855 요런거 개인적으로 잘나왔다고 본다. 암튼, 그래서 civitAI에 올린 프롬프트와 파라미터를 찾으러 갔는데 우측에 브론즈 딱지가 붙어있는 것을 봤다. civitAI SDXL 크리에이터 93위... 베이스모델 49위... 음.... 100위 안에 랭크인 됬는데 브론즈다. 생각보다 모델 올리는 사람이 없나 보다.  49위한 베이스모델은 정말 초창기에 SD 1.5모델을 올렸던게 인기가 좀 있었던거 같다. 사실 그당시엔 아무거나 올려도 열광할때라 선점효과가 강력했다. 지금은 업로드하는 사람이나 다운받는 사람이나 굇수들만 남아서 어중간한 모델은 인기가 없는 거 같다 ㅠㅠ (AnimagineXL 3.0이 너무 강력해서 그만..) 그리고 SD모델이 점점 커져서 SDXL같은 건 정말 좋은 GPU를 갖고 있는 유저들만 돌릴 수 있고 NAI나 기타 AI 생성 서비스가 좋아져서 굳이 civitAI까지 안 가도 되긴하다. 할부로 긁은 RTX4090이 언제까지 버틸련지... 어제 엔비디아 블랙웰 기사를 보는데 GPU가격은 천정부지에 소비전력과 크기도 만만치 않다... 물론 성능도 중요하지만 쿼드로~지포스급에선 성능보단 메모리 싸움인데, 이번 5000대도 24기가 달고 나오면 굳이 넘어가야하나? 싶다. 물론 엔비디아가 장사를 잘한다면 32GB나 48GB를 달고 나오겠지 어디까지나 희망사항이다. 근데 랭크인하면 이제 뭐함...? 네이버 생성형 AI쪽 취직 좀 시켜줬으면 GPU 개고순디
댓글 쓰기

Merged model ReMaster+ recipes(리마스터+ 레시피)

-

Main sample image of ReMaster+
Main sample image of ReMaster+

I used superMerger to make ReMasterXL - Remaster+ | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai.

You can check the metadata of it within GitHub - hako-mikan/sd-webui-supermerger: model merge extention for stable diffusion web ui.


ReMaster+ 1.2.2

remaster+1.2.1 + (chenkinAnimeHotbaby_v10+_animagineXLV3_v30-chenkinAnimeHotbaby_v10_x1.fp16 - baxlBartstylexlBlueArchiveFlatCelluloid_xlv2) x alpha (1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0)_trainDifference


ReMaster+ 1.2.1

Remaster+1.2-fp16 + (chenkinAnimeHotbaby_v10 - animagine-xl-3.0-base) x alpha (1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0)
 with elemental merge(IN10:transformer_blocks.1:1 transformer_blocks.2:1 transformer_blocks.3:1IN11:NOT transformer_blocks.1 transformer_blocks.2 transformer_blocks.4 transformer_blocks.6 transformer_blocks.7 transformer_blocks.8 transformer_blocks.9:1)


ReMaster+ 1.2

ReMaster+1.2=testtest1 x (1-alpha) + animagine-xl-3.0-base x alpha (0.0,0.0,0.0,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.0,0.0,0.0,0.5,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0)
 with elemental merge(IN11:NOT transformer_blocks.1 transformer_blocks.2 transformer_blocks.4 transformer_blocks.6 transformer_blocks.7 transformer_blocks.8 transformer_blocks.9:1IN10::1)

testtest1 = remaster + (animagine-xl-3.0-base - animagine-xl-2.0) x alpha (1.0,1.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,1.0,0)_trainDifference
 with elemental merge(IN11:NOT transformer_blocks.1 transformer_blocks.2 transformer_blocks.4 transformer_blocks.6 transformer_blocks.7 transformer_blocks.8 transformer_blocks.9:1IN10::1)

ReMaster+

ReMaster+ = test3 + animagineXLV3_v30 x alpha (1,1,1,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0,0,0,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,1,1)

test3 = remaster + (animagineXLV3_v30 - animagine-xl-2.0) x alpha (1.0,1.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,1.0,0)_trainDifference 
    with elemental merge(IN11:NOT transformer_blocks.1 transformer_blocks.2 transformer_blocks.4 transformer_blocks.6 transformer_blocks.7 transformer_blocks.8 transformer_blocks.9:1IN10::1)


animagineXLV3_v30: Animagine XL V3 - V3.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

animagine-xl-2.0: Linaqruf/animagine-xl-2.0 · Hugging Face 

Animagine XL - v2.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai


I know SDXL doesn't consist of IN09-11.(doesn't it?) 

They affect OUT blocks, I think it may be a bug.




댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

잡글) civitAI 랭킹 근황

-
이미지
 요즘 LoRA 학습에 푹 빠져있는데 LoRA가 잘 만들어졌는지 테스트 하려면 테스트할 프롬프트가 필요하다.  필자는 매번 프롬프트에 아무거나 넣어보다가 잘되면 기록해놓는데 정말 잘 나온 애들은 civitAI에 올려놓는다.  https://civitai.com/images/7622855 요런거 개인적으로 잘나왔다고 본다. 암튼, 그래서 civitAI에 올린 프롬프트와 파라미터를 찾으러 갔는데 우측에 브론즈 딱지가 붙어있는 것을 봤다. civitAI SDXL 크리에이터 93위... 베이스모델 49위... 음.... 100위 안에 랭크인 됬는데 브론즈다. 생각보다 모델 올리는 사람이 없나 보다.  49위한 베이스모델은 정말 초창기에 SD 1.5모델을 올렸던게 인기가 좀 있었던거 같다. 사실 그당시엔 아무거나 올려도 열광할때라 선점효과가 강력했다. 지금은 업로드하는 사람이나 다운받는 사람이나 굇수들만 남아서 어중간한 모델은 인기가 없는 거 같다 ㅠㅠ (AnimagineXL 3.0이 너무 강력해서 그만..) 그리고 SD모델이 점점 커져서 SDXL같은 건 정말 좋은 GPU를 갖고 있는 유저들만 돌릴 수 있고 NAI나 기타 AI 생성 서비스가 좋아져서 굳이 civitAI까지 안 가도 되긴하다. 할부로 긁은 RTX4090이 언제까지 버틸련지... 어제 엔비디아 블랙웰 기사를 보는데 GPU가격은 천정부지에 소비전력과 크기도 만만치 않다... 물론 성능도 중요하지만 쿼드로~지포스급에선 성능보단 메모리 싸움인데, 이번 5000대도 24기가 달고 나오면 굳이 넘어가야하나? 싶다. 물론 엔비디아가 장사를 잘한다면 32GB나 48GB를 달고 나오겠지 어디까지나 희망사항이다. 근데 랭크인하면 이제 뭐함...? 네이버 생성형 AI쪽 취직 좀 시켜줬으면 GPU 개고순디
자세한 내용 보기

야 너도 ComfyUI 쓸 수 있어. 스테이블 디퓨전 고수들만 쓰는 ComfyUI 기본 세팅하기 1

-
이미지
  필자의 ComfyUI 셋팅(상남자라 LoRA, I2I는 안쓴다) 필자는 얼마전에 ComfyUI를 세팅하고 생성해봤다. 근데... 개좋다... 1년이 넘는 시간동안 Automatic1111의 UI를 써왔지만, 대충 그림 뽑아보는건 ComfyUI 쪽이 나은거 같다. 근데 많은 분들이 ComfyUI 세팅을 어려워해서 그냥 기존에 사용하던 Automatic1111을 그대로 쓰거나 novelAI같은 웹서비스로 넘어가는거 같다.  근데 Animagine XL3.0이 나오고 Automatic1111에 버그가 있다는 것이 몇몇개 밝혀지면서(패치됬나?) ComfyUI라는 것에 관심을 갖는 분도 있을 것이다.  그래서 준비했다. ComfyUI를 Automatic1111에 최대한 비슷하게 세팅하는법. 이 세팅을 그대로 따라하면 생성한 파라미터가 이미지 파일에 저장된다. 그럼 꿀뷰나, Automatic1111 webUI에서 파라미터를 확인하는 것이 가능하다. (단, Automatic1111에서 같은 파라미터로 생성해도 같은 결과가 나오진 않는다) 꿀뷰로 본 생성 파라미터 A1111 UI로 본 파라미터 고럼 이제 실제 ComfyUI를 세팅해보자. 물론 설치는 해놓았을 것이라 본다! ComfyUI 초기화면(필자는 ComfyUI-Custom-Scripts를 설치해놔서 조금 다를 수도 있다.) 초기화면을 보면 실제 세팅할 수 있는 것들이 별로 없다.. 눈에 보이는 네모박스들은 '노드'(node)라고 부르는데 여기서 모델을 고르고 파라미터를 세팅하고 프롬프트를 입력한다. 각 노드들은 입력과 출력이 존재하여 노드내에서 값을 세팅하거나 입력값을 받아서 처리한다. 입력과 출력을 마우스로 잘 이어주어야한다....(사실 이게 가장 귀찮음) KSampler라는 노드에선 model과 positive, negative 프롬프트, latent_image를 입력으로 받아서 Latent를 출력해준다. 그리고 seed~denoise는 KSampler에서 세팅가능한 파라미터이다. 참고...
자세한 내용 보기