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2일전 배포된 Stable Diffusion web UI 1.3.0 에 버그가 제법 많은것 같다. 버그 리포트가 심심치않게 올라오고 있다. 곧 패치되겠지만 당장 실행안되는것부터 해결해야 한다. 필자의 경우 venv 생성시 pytorch 설치부터 안된다.
git 에는 특정 태그로 되돌리는 기능이 있다. 이 기능을 사용해 1.2.1 으로 되돌린 후 사용하자. 아래와 같이 하면 된다.
# git tag
v1.0.0-pre
v1.1.0
v1.1.1
v1.2.0
v1.2.1
v1.3.0
v1.3.0-RC
# dir launch.py
2023-05-30 오후 12:45 953 launch.py
# git checkout v1.2.1
...
# dir launch.py
2023-05-30 오후 12:47 14,682 launch.py
이렇게 한 후 실행한다.
원래대로 돌아가려면 (특정 버전을 사용하지 않으려면)
# git switch -
를 사용한다.
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몇일전에 xFormers 0.0.20 이 나왔다. 성능이꽤 많이 향상되었다고 해서, 한번 써 봤다.
2023.05.26 현재 Stable Diffusion webUI에서 소스 수정없이 설치되는 xFormers 버전은 0.0.17 이다. 조만간 업그레이드 될 것으로 생각한다.
필자의 사양은 RTX 2060 12G 이다. nVidia 홈페이지에서 윈도11용 드라이버를 새로 받았고, Stable Diffusion 디렉토리의 venv디렉토리를 지우고, launch.py 를 수정해 xFormers 0.0.20 을 설치했다.
결론부터 말하자면, 꽤 만족할만한 성능 향상이 있었다. xFormers 0.0.17 으로 2:27 걸리던 이미지 생성시간이 XFormers 0.0.20 으로 업그레이드 하니 2:04 이 걸렸다. 20여초나 단축한 셈. 매우 많은 성능향상이다.
xFormers 는 페이스북에서 만든 Transformers 기반의 성능향상 툴이다 nVidia CUDA 에 최적화되어있다. Stable Duffusion 에도 Transformers 가 있기 때문에, 이부분을 성능향상시켜준다.
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https://github.com/facebookresearch/xformers
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윈도 11에서 사진 앱을 실행한 후 종료했지만, Shell Infrastructure 라는 프로세스가 계속 작동하는 현상이 발생했다. 이로 인해 CPU 점유율이 코어 1개를 전부 소비하는 현상이 발생했다. 아무래도 이건 버그인듯 한데, MS 에서는 아직 패치를 발표하진 않았다. 인터넷 살펴보니 최소 작년부터 발생한 버그인거 같다.
우선 증상 확인은 아래와 같이 할 수 있다. 작업관리자에서 Sheel Infrastructure Host 가 CPU 를 많이 점유하고 있다.
해결방법은
1. 앱을 초기화한 후
2. Shell Infrastructure Host 를 강제로 종료하면 된다.
- 앱을 초기화하는 건 아래 사진처럼 설정 - 앱 - 설치된 앱에서, Microsoft 사진을 찾아 들어가면 하단의 초기화 섹션에 "복구", "초기화" 버튼이 있다. 차례대로 눌러준다. 강제종료하는건 작업관리에서 Shell Infrastructure Host 을 선택한 후 상단의 "작업 끝내기" 클릭하면 된다.
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구글에서 방문한게 많았다. 아래와 같이 구글 크롤링 방식이 HeadLess Chrome 으로 변경된듯 하다. 어쨌던 저건 크롬 브라우저이기 때문에 자바스크립트가 실행되어서, 방문 카운트가 올라가는것 같다. 별로 좋은 건 아니다. 기준이 바뀌는 거니 앞으로 예전 자료와 비교하기는데 이를 감안해서 비교애야 한다.
어제부터 크롤러가 사용한 브라우저가 headless 브라우저로 표시되고 있다.
이 블로그에서 하루 트래픽의 80%~ 90% 가 크롤러다. 많이들 크롤링 해가긴 하지만 실제 방문자는 별로 없는듯. 웬지 아쉽다. 쓸데 없는거 말로 여기로 링크해줬으면 한다. 요즘엔 구글에서 AI 가 쓴 글로도 많이 링크하기도 해서, 빨리 손을 써야 할것 같기도 하고 말이다. 더 쓸데 없어지기 전에 말이다.
AI 로 글을 쓴걸 보면, 얼핏보면 그럴듯하지만, 하나하나 따져보면서 읽어보면 결과적으로 잘못된 이야기를 쓰는 경우가 많다. 쓸데없이 수식어가 많아서 읽기 힘든건 덤이다. 이게 앞으로의 해결해야할 과제인셈. 그런 글들은 너무 정형화되어있어 썩 좋아하지는 않는다.
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2023.05.25
그 이후로는 다시 발생하지 않았다. 그날 하루만 이렇게 된 셈. 구글에서 테스트해봤던건감...
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- 분류 기술,IT
EP-DN975
EP-DA705 3A, 1.0m, 0.9만냥, 22.2g, 2019.05, 25W 충전 지원
EP-DN975 5A, 1.0m, 1.7만냥, 31.9g, 2019.09, 45W 충전 지원, EP-TA845 번들
EP-DX510 5A, 1.8m, 2.31만냥, 56.14g, 2022.01, 45W 충전 지원
노트10+ 번들 케이블: EP-DN970 1.2m
S22U, S23U 번들 케이블: EP-DN980 1.2m
- EP-DN975, EP-DX510은 100W 충전을 지원하는 제품이다. 막상 써보면 전선 굵기가 다른 제품과 차이 많다는걸 알 수 있다. USB 케이블 치고는 구부리는데 힘이 들어간다.
- EP-TA800 충전기(삼성 25W 고속 충전기, 노트10+ 번들) 에서 EP-DN970 (노트10+ 번들) 케이블을 사용해 Galaxy S23 Ultra를 고속충전하려는데, 충전이 되었다 안되었다 해서 케이블을 EP-DN975 으로 교체해보니깐 문제 없었다. 그냥 케이블이 망가진걸지도 모르겠지만 데이터 연결은 정상적으로 되었다. 고속 충전만 안된셈. 어쨌든 방법을 알아냈으니 그걸로 만족. 에혀...
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Traceback (most recent call last):
File "C:\stable-diffusion-webui\extensions\a1111-sd-webui-lycoris\..\..\extensions-builtin/Lora\lora.py", line 215, in load_loras
lora = load_lora(name, lora_on_disk.filename)
File "C:\stable-diffusion-webui\extensions\a1111-sd-webui-lycoris\..\..\extensions-builtin/Lora\lora.py", line 176, in load_lora
module.weight.copy_(weight)
RuntimeError: output with shape [4, 320, 1, 1] doesn't match the broadcast shape [4, 320, 3, 3]
이와같이 나오는 이유는 적용하려는 파일(.safetensor, .pt 파일)이 LoRA용 파일이 아니기 때문이다. 이런 파일은 LoRA 의 확장 규격을 사용한 거라, 현재 Stable Diffusion WebUI 에서 사용하려면 LyCORIS 사용해야한다. 파일이름, 파일 크기만 가지고는 LoRA 인지 LyCORIS 용인지 명확하게 구분이 안된다. (그래도 LyCORIS 용 파일은 파일 크기가 수십메라 정도로 작다)
프롬프트도 <lyco:***:1.0> 처럼 사용해야 한다. <lora:***:1.0> 이 아니다.
- 확장 LoRA 는 [*, *, 1, 1] 에서 [*, *, 3, 3] 과 같이 뒤의 2개 숫자가 1 에서 3으로 변경되었다. (이건 프로그래밍에서 4차원 배열 정도로 생각하면 된다) 이게 확장 LoRA 규격이다.
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2023.05.26 추가
Stable Diffusion WebUI 를 최신 버전으로 패치하면 LoRA 로 적용 된다. (LyCORIS 쓸 필요 없다) 기존에는 [*, *, 3, 3] 형식의 LoRA 를 지원하지 않았다고 한다.
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드레스 입은 뒷태. 마치 영화제에 참석한 배우 같은 느낌. 괘 오래전에 생성해 놓았다가 이제야 올린다. 실내에서 찍은 느낌이긴 괜찮다.
역시 손이 문제이긴 하다. 완벽하게 손을 그린건 없고, 그나마 괜찮은것에서 골랐다. 몸과 얼굴의 비율을 놓고 보면 얼굴이 굉장히 크게 느껴지긴 하지만, 그럭저럭 보기 괜찮아서 올린다.
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wizard dress 와 galaxy 를 프롬프트에 넣어서 생성했다. 생각보다는 잘 나와서, 올려본다.
원래 AI 로 생성하려는 이미지들은 현실에서는 존재하지 않는 이미지로 해야 한다고 생각한다. 좀더 환타지적인 성격을 가진 이미지를 생성하는게 맞지 않는가 생각했고, 그걸 실 사진처럼 뽑아주면 좋겠다는 생각을 하곤 했는데, 그 첫번째다.
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체크포인트 변경하고 생성한 이미지들이다. 순수하게 AI 로만 생성하고 후보정(예를 들어 포토샵을 사용한 보정)도 하지 않은 AI 가 생성한 이미지 그대로 게시한다.
실사처럼 보이지도, 만화처럼 보이지도 않는, AI 로만 그릴 수 있는 디테일 있는 그림을 원했고, 이제 어느정도 맞는거 같다. 앞으로도 계속 이미지 생성 하면서 조금씩 변하겠지만 말이다. SD 2.1 도 아직 사용하지 않고 있는거라, 앞으로도 꽤 많은 변화가 있긴 할거 같다. 몇개월, 몇년 후에 서서히 바뀌는 그림들 보면 재미있을것 같다.
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2023.04.16 에 생성해서 사용하던 체크포인트를 5월 5일자로 교체했다. 다른 체크포인트를 하나 더 머지 했다. 전체적으로 이미지가 밝아진 느낌.
체크포인트 머지 비율로 많이 고민하다가 결국 마지막 이미지에 사용된 체크포인트를 사용하기로 했다. 입력한 프롬프트에 더 알맞는 이미지가 나왔기 때문이다. 프롬프트 가중치나 로라를 사용해 튜닝이 가능한 항목은 체크포인트를 선택하는데 있어 중요하게 생각하지 않는다. 결과적으로 프롬프트가 잘 먹히는 체크포인트가 좋은거다.
체크포인트를 교체하면, 기존에 해놓았던 시드가 먹히질 않는다. 당연한거라서, 이부분은 신경 안썼다. 어차피 프롬프트의 웨이트 수정해서 다시 생성중이다. 이런것도 한달 주기로 반복할 듯.
※ 기존 체크 포인트
※ 체크포인트 후보. 7(5:5):3 비율 혼합
※ 비율을 조절후 최종 결정 7(7:3):3
정말 예뻐졌다.
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