googlecolab使ってみようぜ

参考
https://blog.kikagaku.co.jp/google-colab-newplan
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1485422.html

googlecolabって何？

タダでpythonを動かせる

3種類のプランがある

項目	無料版	Colab Pro	Colab Pro+
料金	月 0 円	月 1,072 円	月 5,243 円
GPU	自動割当	高性能 GPU	高性能 GPU
メモリ	通常使用	大量データ用	大量データ用
使用時間	12 時間	24 時間	24 時間
バックグラウンド実行	✕	✕	○

ということで無料でも使える。

速度比較

M1 Pro(GPU)　1.92(it)/383秒(10枚)
Colab (Pro)/標準(T4)　2.99(it)/66秒(10枚)
Colab Pro/プレミアム(A100)　6.24(it)/32秒(10枚)

ということで、 Proが一番はやい

早速動かす

ノートブックを新規作成

ランタイム > ランタイムのタイプを変更 > GPUを選択

再生ボタンの右側に以下のコードを書いて再生ボタンを押す
(体感15秒ほど待つ)

hoge.py

import torch
import time

# Set device to GPU or CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Create random matrices
input_size = 30000
a = torch.randn(input_size, input_size).to(device)
b = torch.randn(input_size, input_size).to(device)

# Test performance
start_time = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
end_time = time.time()

print("Time taken: {:.2f} seconds".format(end_time - start_time))

Time taken: 2.60 secondsと表示されればOK

stable diffusion を起動

hoge.py

# stable diffusion-webui取得
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

# Model: v1-5-pruned-emaonly取得
!curl -Lo /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.ckpt https://huggingface.co/LarryAIDraw/v1-5-pruned-emaonly/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

# stable diffusion-webui起動
%cd /content/stable-diffusion-webui
!COMMANDLINE_ARGS="--share --xformers --theme dark --no-half-vae --opt-sub-quad-attention --enable-insecure-extension-access" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py

と書いて再生ボタンをクリック
数分待つ
以下が表示されたらOK

unning on local URL:  http://12x.0.0.1:xxx0
Running on public URL: https://0xxxx-8fa8-4720.gradio.live

下のURLにアクセスしよう。
で、メモリエラー防止の為 Width と Height を 256 に変更。

プロンプト入力欄に

park with cherry blossoms, outside cafe

と入力して Generate を クリックすればOK

続いて Stable Diffusion

停止ボタンを押して、先程のコードを停止。

1 ログインして下記よりchilloutmixをダウンロード
(会員登録必要)

2 GoogleDrive に /models/Stable-diffusion/ フォルダを作成し、そこに上記ファイルをアップロード

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

パネルが出てきたら権限を与えるで許可

この際、
colab の /content/drive/MyDrive/以下がGoogleドライブ側の/になる

googleドライブから ファイルをコピー

!cp /content/drive/MyDrive/models/Stable-diffusion/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

Lora のダウンロード

Lora(Low-Rank Adaptationの略)と呼ばれる、使用Modelに特徴を与える
をダウンロード

japaneseDollLikeness_v10 を ダウンロード
https://huggingface.co/AmornthepKladmee/japaneseDollLikeness_v10/blob/main/japaneseDollLikeness_v10.safetensors

Korean Doll Likeness v1.5 を dl
https://github.com/wibus-wee/stable_diffusion_chilloutmix_ipynb/releases

/models/Lora/ フォルダを作成し、上記2つのファイルをアップロード

データを移動

!cp /content/drive/MyDrive/models/Lora/*.* /content/stable-diffusion-webui/models/Lora

stable diffusion の再起動

%cd /content/stable-diffusion-webui
!python launch.py --xformers --theme dark --no-half-vae --opt-sub-quad-attention --share --enable-insecure-extension-access

生成

プロンプトは
https://ishikawatsukasa.com/chat/web/4183/#index_id2
のサンプル1を参考にし、サイズは256x256にした。

出来上がり！

商用利用したい場合は

muse_v1 を使う
https://civitai.com/models/13564/musev1

ダウンロードして、googleドライブにアップロード。
で、移動させる。

!cp /content/drive/MyDrive/models/Stable-diffusion/*.* /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

そしたら再起動。

%cd /content/stable-diffusion-webui
!python launch.py --xformers --theme dark --no-half-vae --opt-sub-quad-attention --share --enable-insecure-extension-access

コツ

https://civitai.com/ でいろんな呪文を見れる
脱がせたい場合は、縦長の写真を作ると脱ぎやすい
widht 256 , height 512など

メモ

えなこもでる
https://civitai.com/models/22034/enako

こんな感じだ。これは先のModel取得の下へ入れれば良い。ほかにもVAE(Variational AutoEncoderの略)やembeddingsのulzzang-6500-v1.1.binなどもあるので、興味のある人は調べて欲しい。ModelやLoraなど多くは、先のcivitaiか、Hugging Faceにあるので検索するのが近道だ。

次は、上記から