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마법사 이미지를 만들어보았다. 마침 재미있는 LoRA 도 발견하고 해서 말이다. 생각보다는 그럴듯하게 나와 올려본다.
원피스 드레스에 장신구도 좀 넣어보려 했지만 웬지 마법사 이미지하고는 맞지 않아 넣지 않았다. 스태프도 뭔가 고대 현자 스러운 나무 스태프를 넣어보려 했지만 잘 안되었다. 약간 아쉬움이 있다.
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마법사 이미지를 만들어보았다. 마침 재미있는 LoRA 도 발견하고 해서 말이다. 생각보다는 그럴듯하게 나와 올려본다.
원피스 드레스에 장신구도 좀 넣어보려 했지만 웬지 마법사 이미지하고는 맞지 않아 넣지 않았다. 스태프도 뭔가 고대 현자 스러운 나무 스태프를 넣어보려 했지만 잘 안되었다. 약간 아쉬움이 있다.
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※ 여러가지 시행착오끝에 아래와 같은 512x768 이미지를 GT 1030 에서 2분대에 생성할 수 있도록 했다. 작년 이맘때 생성한게 10분 대였다는걸 감안하면 많은 발전이다. 그만큼 기술이 늘었다는 셈이다. 이 방법은 아마도 2G VRAM 을 가진 모든 nVidia 계열에서 사용할 수 있을거 같다.
※ 하는 방법을 적어 놓는다.
1. Ubuntu 22.04 를 설치하고 nVidia 그래픽 카드 드라이버를 설치한다. 이 글을 쓰는 시점에서 드라이버 버전은 550.67 이다. 윈도에서는 이 방법이 되지 않는다.
2. OS 가 띄워진 후에도 VRAM 2GB 를 온전히 비워질 수 있도록 한다. 필자의 경우 모니터 연결은 내장 그래픽을 사용했다.
3. Stable Diffusion WebUI 를 설치하고 실행한다. 옵션은 "--medvram --listen --xformers" 을 준다.
glibc version is 2.35
Check TCMalloc: libtcmalloc_minimal.so.4
libtcmalloc_minimal.so.4 is linked with libc.so,execute LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0]
Version: v1.9.0
Commit hash: adadb4e3c7382bf3e4f7519126cd6c70f4f8557b
Launching Web UI with arguments: --medvram --listen --xformers
Loading weights [********] from Model.safetensors
Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 7.1s (prepare environment: 1.4s, import torch: 2.4s, import gradio: 0.6s, setup paths: 1.2s, import ldm: 0.1s, initialize shared: 0.1s, other imports: 0.3s, list SD models: 0.1s, load scripts: 0.4s, create ui: 0.4s).
Creating model from config: /home/windy/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml
Applying attention optimization: xformers... done.
Model loaded in 1.6s (load weights from disk: 0.5s, create model: 0.3s, apply weights to model: 0.5s, calculate empty prompt: 0.2s).
4. 이미지를 생성한다. 아래 화면 참조하자. 프롬프트는 75 토큰 이하, 네거티브 프롬프트가 반드시 75토큰이상 150토큰 이하이어야 한다. (왜그래야 하는지는 모르겠다)
4-1. 아래와 같이 화면에 표시된다.
100%|████████████████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:33<00:00, 6.40s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:36<00:00, 6.54s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:36<00:00, 6.36s/it]
4-2. VRAM 사용량은 아래와 같다. 1952 MB 사용한다.
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.67 Driver Version: 550.67 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce GT 1030 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 53C P0 N/A / 19W | 1955MiB / 2048MiB | 100% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| 0 N/A N/A 5895 C python3 1952MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
4-3. 생성 완료된 후 나오는 텍스트는 아래와 같다.
best quality, masterpiece, 1girl
Negative prompt: ng_deepnegative_v1_75t, EasyNegativeV2, bad_prompt_version2,
Steps: 24, Sampler: DPM++ 2M SDE Heun, Schedule type: Karras, CFG scale: 7, Seed: 1121270688, Size: 512x768, Model hash: ********, Model: Model, Clip skip: 2, Version: v1.9.0
Time taken: 2 min. 44.3 sec.
A: 1.78 GB, R: 1.83 GB, Sys: 1.9/1.94531 GB (98.1%)
5. 정말 아슬아슬하게 생성되는 셈이다. --lowvram 과 아닌건 성능 차이가 많기 때문에 필자는 이렇게 사용하고 있다.
----
2024.05.19 추가
- 이렇게 세팅하는 경우 LoRA 는 사용 가능하다.
- 배치는 사용할 수 없다. VRAM 이 몇십메가가 모자르기 때문에 사용이 안된다. 아깝다.
- Stable Diffusion WebUI Forge 라는 걸 사용하면 2GB 에서도 원활히 생성할 수 있다. 사용방법도 Stable Diffusion WebUI 와 비슷하다.
- 오늘 생성해보니 이유는 모르겠지만 시간이 줄었다. 2분이 안걸린다.
- torch: 2.1.2+cu121, xformers: 0.0.23.post1 을 사용해야 한다.
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nVidia 제품별 리눅스 드라이버 지원상황을 살펴보았다.
제품 시리즈 버전 출시일최종갱신일: 2024.04.21
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RIVA TNT, TNT2, Geforce 256, 2 71.86 2005.xx
GeForce 2 MX,3,4 96.43 2012.09
GeForce 5 FX 169.12 2008.02
GeForce 6, 7 304.137 2017.09
GeForce 8, 9,100,200,300 340.108 2019.12
GeForce 400,500 390.157 2022.11
GeForce 600,700 470.239.06 2024.02
GeForce 900 ~ 550.76 2024.04
GeForce 600 시리즈 드라이버 지원을 아직까지 해주는군요. (470.xx 에서 업그레이드는 없습니다만 아직까지 버그 픽스가 되고 있네요) 생각 외였습니다. 제가 가지고 있던 8400GS 는 이제 보내줘야 할때가 왔나보네요.
Ubuntu 22.04 버전에서는 390.157 이하의 버전이 설치되질 않는다고 합니다. 340.108 은 설치 안되는걸 확인했습니다. 커널 버전에 따라서 안되는게 있네요. 그냥 포기.
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https://www.nvidia.com/en-us/drivers/unix/legacy-gpu/
nVidia GeForce 8400GS (G98) - GPU-Z
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기존에 4K 이미지 생성하는걸 실패했다는 글을 작성한적이 있다. 시스템 메모리를 업그레이드하면 되지 않을까 했었는데, 실제 메모리 업그레이드를 단행해 보았다. 그리고 4K 이미지 생성되었다.
※ 테스트 사양
메모리: VRAM 12GB, SYSTEM RAM 64 GB
SD WebUI: v1.9.0, "--xformers --no-half-vae" 옵션
※ 테스트
③ 544 x 960 → 2176 x 3840 변환(Hires. fix)작업: 시간: 15m 42s, A: 26.46 GB, R: 42.11 GB, Sys: 12.0/12 GB (100.0%)
-> Extra 탭에서 변환하는 것보다 Hires. fix 으로 생성하는게 디테일이 더 살아있다. 4K 이미지 생성시 시스템 메모리 64GB 는 필수다.
※ 메모리 사용량
마지막 단계에서 아래와 같이 사용한다. 이때 위에 나온 "A: 26.46 GB" 를 사용하는 셈이다.
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2006년 3월 첫 글을 쓴 이후로 18년이나 블로그 운영했네요. 18년만에 방문자수 천만 천만을 돌파했습니다. 늦은건지 빠른건지는 모르겠지만, 그리고 저 방문자의 상당수가 웹 크롤러일거 같긴 하지만, 그래도 꽤 많이 카운트가 올라갔고 오랬동안 운영했습니다.
블로그 카운터
왠지모르게 센시티브해질때 지난 글을 둘러보기도 합니다. 그리고 시간 가는줄 모르고 글을 고치기도 하죠. 이때는 이렇게 생각했었구나 라고 한번 되돌아보기도 합니다. 10년이상 운영하면 그 자체로 좋은거니까요. 앞으로도 계속, 쭈욱~ 운영하고 싶어집니다.
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