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ホラー漫画の美少女を使ってStable Diffusionのファインチューニングで遊んでみた

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リアルな美少女を生成させて話題になっているStable Diffusion。

自分も好きな画像を生成させて遊んでみたいなと思いました。

環境

Google Colabで実行。
Colab Proだとメモリ不足になってまったので、Colab+ Proに入りました。

ソース

Hugging Faceの学習済みモデルを使用し、「Dream Booth」という数枚の画像でファインチューニングして、画像を生成できる技術を用いました。

参考にした記事・ソース

流れ

以下のように一部のソースコードを編集し学習させました。

学習させたい画像をGoogle Driveのフォルダに入れる

https://www.12-technology.com/2022/10/dreambooth-stable-diffusion.html より
https://colab.research.google.com/github/kaz12tech/ai_demos/blob/master/Dreambooth_demo.ipynb を開く
↓ソースコード編集
Google Driveをマウントさせて、フォルダのパスを設定

手動で保存するのがめんどいので、Google Driveのフォルダに生成画像のGridを保存

生成画像が真っ暗になる問題

この記事で解決できた。
推論のコードを以下のように変える。

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        "<学習モデル>",
        torch_dtype=torch.float16,
    )
# 以下追加↓
def dummy(images, **kwargs): return images, False 
pipe.safety_checker = dummy
pipe = pipe.to("cuda")

求めている画像を生成させるポイント

  • ディープラーニングのようにたくさん画像を用意する必要はない。求めているような画像を数枚用意すればOK

たくさん画像を用意した場合...
いろんな種類の画像が生成されてしまい、求めている画像が生成される頻度が少ないです

好きな画像だけピックアップして学習させて場合...
求めているような美しい美少女が生成されました

生成された画像集

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