Disco-Diffusion-Local V3.0 + | Disco-Diffusion-Local V2.0 +
基于 https://github.com/alembics/disco-diffusion pyside2做了界面(持续更新),Windows 系统电脑可以,推荐5GB以上独显,30系列、20系列、10系列N卡最佳,AMD显卡不支持。
(1)百度网盘链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1B0g4MPFe_drP_hRjgEnKGg 提取码:95kh
(2)天翼网盘链接:https://cloud.189.cn/t/ZZ7vuyZrMvmm (访问码:7dn8)
(3)谷歌网盘链接:https://drive.google.com/drive/folders/1mBtw3oz9rCsQflt5xzDw08Z9VRMDoB_T?usp=sharing
1、修复json文件损坏,打开参数设置崩溃的bug;
2、软件目录的【描述风格库】是后续快捷描述的调用库,都是csv文件,各位可以自己按照模板csv文件格式创建自己的模板库,软件自动调用;
3、添加随机描述批量模式,在队列模式下,文字描述格式输入by {400|1|艺术家},代表从【描述风格库】文件夹得艺术家.csv文件里调用单个艺术家,生成400个设置文件,也就是同样描述下仅艺术家不一样,400个艺术家的描述,具体还得看B站视频介绍;
4、队列模式下,可以多选参考图,生成多个setting文件,也就是同样的参数,不同的参考图;
5、扩散模型训练支持选择多少步停止训练、支持基于模型基础上继续训练;
6、修复某些扩散模型加载报错的问题;
7、加入三次元真人全身生成,和原先的二次元参数设置基本一致;
8、加入AI作画提前终止功能,注意当绘制5步以上时,才可以点击终止按钮。
1、加入自定义的几种模型:人像模型、科幻模型、国画模型,使用这几种模型后,画出的风格倾向于模型对应的风格;
2、加入自己训练扩散模型的功能,这样上面的自定义模型,你也可以自己训练,6GB显存就能训练出国画模型;
3、加入AI写小说功能,这个功能比较简单,输入开头,即可续写;
4、图片风格仿造功能,支持仿造图片数量设置,此功能10GB显存以下目前直接不让用了,因为跑不动;
5、二次元小姐姐生成功能轮播模式,支持设置轮播时长;
6、删除参数设置里的go_big模式,此模式一直没做占空,现在测试作用不大;
7、其他bug修复。
1、加入rudalle项目的图片风格仿造功能,点击主界面图片风格仿造按钮,选择一张图,即可输出4张风格类似的四张图,此功能要求至少10GB显存;
2、加入基于TAADNE项目的二次元人像和全身半身生成功能,点击主界面二次元小姐姐按钮,即可生成各种不同类型的二次元,参数设置里可进行参数设置,以生成不同类型;
3、修复快捷描述,部分用户打开失败的bug;
4、加入3D视频输出目录的按钮。
1、加入快捷描述功能,点击文字描述旁边的快捷描述按钮,即可添加各种画家、风格、景物、形容词、艺术网站等,可以手动通过软件目录的csv文件自行添加说明,目前画家的说明没有整理完;
2、主界面下方加入打开图片输出目录按钮,以及缓存崩溃文件CrashDumps目录按钮,点击查看崩溃文件,手动删除即可。
V3.5版本:2022-06-18 V3.5视频说明:https://www.bilibili.com/video/BV1Ut4y1H7yL
1、添加Disco Diffusion V5.3的对称功能,可以在参数设置里设置水平和垂直对称;
2、修复AI图片高清放大功能放大中文路径图片无法保存的问题;
3、网盘里删减无用的包,现在软件体积整体变小了,且模型库分为必装的模型包和可选的模型包,可选模型包仅在需要的时候下载即可。
V3.4版本:2022-06-12 ,V3.4视频说明:https://www.bilibili.com/video/BV1Ut4y1H7yL
1、图片转3D支持时长和摄像机位移设置,原图尺寸输出视频,清晰度更高;
2、AI高清放大,实测6G显存1920×1080的图用x4模型放大4倍也不会超显存了,因为可以设置tile_size(拼图大小)参数;
3、加入目前挺火的像素PIXEL DD绘画模式https://github.com/KaliYuga-ai/Pixel-Art-Diffusion ,这个模型占用显存不大,小显存诸如6G能上1200×600,参数设置里提供两种绘图Diffusion模型引擎选择,原版DD和像素版DD;
4、参数设置界面记忆上次拉伸界面,不同分辨率显示器不用每次都拉伸界面了;
5、加入use_secondary_model这个选项,如果关闭此选项,DD将使用常规(大型)扩散模型,开启此选项则使用二级模型更快且显存占用小–一位用户报告渲染速度提高了50%!然而,二次模型要小得多,可能会降低图像质量和细节;
6、加入clamp_max参数设置,clamp_max设置clamp grad的上限,数值范围0-0.3。默认0.05在图像中提供更平滑、更柔和的着色,但设置更高的值(0.15-0.3)可以提供有趣的对比度和活力。
V3.3版本:2022-06-01 V3.3视频说明:https://www.bilibili.com/video/BV1aU4y197tW/
1、新增图片转3D模式,基于 https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting 项目,实现图片批量转换成3D效果的视频,支持jpg、png格式图片,图片转3D比较慢,耐心等待转换过程;
2、新增中译英翻译,文字描述旁边的中译英按钮即可实现;
3、加入关于软件界面,更加显得正式,哈哈。
1、新增队列模式,也就是批量参数画图模式,此功能可以实设置诸如不同描述词,进行批量绘制,详情参见视频:https://www.bilibili.com/video/bv1ZZ4y1t7wW ;
2、eta默认值由0.5改为0.8,和官方保持一致;
3、参数设置界面的参考图设置、图像质量设置都加入到基本设置里,更方便高效设置;
4、参数设置界面整体配色更加护眼;
5、文字描述默认改为:a beautiful painting of winter, trending on artstation;
6、绘制图片轮数n_batches改为1;每轮中间保存数改为1;
7、增设项目名称,默认TimeToDisco,也就是原来图片的都会在软件目录【images_out/TimeToDisco】文件夹下,现在比如设置项目名称为【我的项目】,则图片都会保存软件目录【images_out/我的项目】文件夹下。
1、加入开源AI超分辨率项目功能,此项目很优秀,可以对二次元、三次元图进行2~4倍高清放大,见主界面【AI高清放大】按钮,支持批量选择图片,在参数设置界面的【Real-ESRGAN画质增强】tab下可以设置放大倍数和模型选择; 调用项目:https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
2、skip_steps最大不能超过steps-1,防止有部分小伙伴设置steps和skip_steps相同导致不画图;
3、软件主界面的【生成】按钮改名为【开始AI作画】;
4、n_batches默认由5改为2,这样一套参数默认画两张图了;
5、默认图片尺寸由256×256修改为128×128;
6、加入主界面几个按钮的帮助提示;
7、更改软件图标,鸣谢图标设计者B站主页:https://space.bilibili.com/22936830/channel/series 。
1、相比V2.0版本,引入新的内核架构,测试性能提升5%~10%;
2、上个版本爆显存的弹窗指示不够完善,删掉此功能,爆显存依然通过黑窗CUDA OUT OF MEMORY查看;
3、启动时,黑窗的引起误会的warning去除掉了;
4、简化V2.0版本的安装要求,将移动到C盘用户文件夹下的vgg16-397923af.pth模型,也归属到models文件夹,现在安装就很简单了,两部操作:解压到pic_disco文件夹;models文件夹移动到pic_disco文件夹即可完成安装。
3、安装(视频教程1分钟后开始:https://www.bilibili.com/video/BV1aU4y197tW )
解压pic_disco.zip,生成pic_disco目录,不要解压到C盘。
网盘里的models文件夹移动到pic_disco目录中;
进入软件目录pic_disco,双击打开DD5_V3.0程序即可,软件界面如下所示
:
pic_disco\images_out。
pic_disco\progress.png,每几个step(频率可配置)更新一次图片。
目前没有实现停止绘图功能,主要是显存没有释放干净,关闭黑窗,就关闭软件,释放显存了,然后重新打开软件即可。
可能需要至少6GB显存,以下为测试情况:
(1) RTX2060 6G独显,图片尺寸256x512可行;
(2) RTX1070 8G独显,250steps耗时预估2小时,图片尺寸1280x720;
(3) RTX2070S 8G独显,450steps耗时预估16分钟,图片尺寸960x448;
(4) RTX3090 24G独显,450steps耗时预估10分钟,图片尺寸1280x720。
注:默认参数因为选了3个CLIP模型,如果想要尺寸更大,少选几个模型即可,但效果肯定有所影响,诸如6G独显的2060显卡,之选如下第一个模型,尺寸768×512都没问题:
下面这些都是图片设置过大导致的爆显存,或者6GB以下的显卡:
(1) Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution
(2) CUDA out of memory
(3) 生成的图是黑色的,目前发现的1060、1660、1660ti都有问题,原因是中途生成NAN数据,解决方案正在寻找。
下均是网友利用离线版V2.0+版本生成的图,供各位参考:
(1)默认参数下,仅尺寸改为1280×720,RTX3090生成
(2)默认参数下,仅尺寸改为768×448,RTX3070-8G独显笔记本版生成
(3)默认参数下,仅尺寸改为1280×512,RTX3090生成
(4)默认参数下,仅尺寸改为1280×512,RTX3090生成