原帖地址：https://dolls.tokyo/amd_anything_webui_verup/

原標題：AMDのWindowsマシンで動くAnythingV3.0 WebUIを更新(スケジューラと複數(shù)枚生成)

原作者：ぶっちー

時間：2022-12-01

注：此文是https://dolls.tokyo/howto_amd_anything_webui/ 的后續(xù)，本人也翻了這一篇。

在此表示感謝。未獲授權(quán)，僅供學(xué)習(xí)交流，侵刪

ありがとうございます。著作権を侵害したら、すぐに削除します。

個人日語水平有限（N4），機翻加潤色，渣翻，不當之處敬請斧正。?

グラボを換えてもDirectMLは死なず。

即便更換了顯卡，DirectML也不會死掉（因為它是A、I、N卡都能通用的）。（所以這套東西理論上可以用在核顯上）

という事でやりかけになっていたWebUIをとりあえず形にしたのでここで供養(yǎng)します。

將這個WebUI（雖然只是半成品）放在這里，供大家使用。

3090TiでもAMDの時のDirectML環(huán)境がそのまま動いたので多分使えます。

給A卡用的這套東西，在N卡上也可以食用。

注：作者搞了一個二手的3090Ti來玩。

A卡可用的WebUI腳本

【AMD WebUI スクリプト】

前回記事はこちら

之前寫過一篇文章在這里：

【https://dolls.tokyo/howto_amd_anything_webui/】（本人翻譯了這篇）

機能アップを重ねて第6版まできました(gr_6.py)

這是增加了功能的第6版腳本(gr_6.py)

使用方法

【使い方】

基本的な環(huán)境作成（配置基礎(chǔ)環(huán)境）

前回同様、以下の記事を「學(xué)習(xí)データのダウンロードとOnnxへの変換」まで進めてください。

和上回一樣，按下面這篇文章里記述的流程，做到【將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式】這一步。

【https://dolls.tokyo/howto-amd-sd-win/】《とうとうRyzen + RADEONのAMD環(huán)境にもWindowsで動くStable Diffusionがきた》（未翻譯，能直連的可以參考下）

途中でダウンロードするonnxruntime(”ort_nightly_directml-….”)は記事のバージョンではなく最新の物をおすすめします。

上述文章的流程中，讓你下載onnx運行時環(huán)境(”ort_nightly_directml-….”)，請用現(xiàn)在的最新版本，而不是用文章里寫的那版。

DL&変換のためのスクリプトを準備したら、アニメ特化のAnything Ver3.0をダウンロード&変換します。

準備好轉(zhuǎn)換模型格式的python腳本之后，下載專門為二次元插畫特化的Anything Ver3.0模型，并進行轉(zhuǎn)換。

（譯者注：模型的路徑因人而異，請自行修改。）

diffuserのバージョンを0.5.1まで上げます(後述)。

要把diffuser的版本更新到0.5.1（后面會提到）。

2つのファイルを修正します。

有兩個文件需要做點修改。

まず\virtualenv\Lib\site-packages\diffusers\schedulers\scheduling_ddim.pyの264行目を修正。

修改\virtualenv\Lib\site-packages\diffusers\schedulers\scheduling_ddim.py的第264行

次に\virtualenv\Lib\site-packages\diffusers\pipelines\stable_diffusion\pipeline_stable_diffusion_onnx.pyの169行目

然后修改\virtualenv\Lib\site-packages\diffusers\pipelines\stable_diffusion\pipeline_stable_diffusion_onnx.py的第169行

これでWebUIを起動してください。

之后，可以啟動WebUI了。

なお実行時に”scipy”,”accelerator”のモジュールを求められたらpip installで追加してください(未確認)。

另外，如果您運行時，提示缺少“scipy”、“accelerator”等模塊，請用pip install命令把這些模塊裝上（我自己還沒試過）。

以下は調(diào)査記録というか、自分の知識の袋小路メモです。

以下是我的調(diào)查記錄，或者更確切的說，我的私人（？）筆記。

奇特な方だけどうぞ。

請（那些無私分享的人？）閱覽。

增加功能①：更換擴散算法

【追加機能1.スケジューラ追加】

できるかぎり新しいDiffuserを（盡可能使用新版本的diffuser）

StableDiffusion＝お絵かきAIで「何ができる、何ができない」というのは大きくdiffuserのバージョンに依存します。

使用StableDiffusion這個繪圖AI，”能做什么、不能做什么“很大程度上取決于diffuser的版本。

例えばダメ要素を指定するNegative PromptはDiffuser 0.4.0の新機能でした。

比如，反向提示詞就是diffuser 0.4.0版本新增的功能。

よって當初參照した記事の通り0.3.0のままだと、今となっては古い(といっても數(shù)ヶ月前)機能しか使えません。

正如我之前引用的那篇文章那樣，如果它還是舊的0.3.0版本（即使它是幾個月前才發(fā)布的），那么只能用上舊的功能。

そこでどこまでdiffuserを最新にできるかを試しました。

于是我就試了一下能把diffuser更新到什么程度。

結(jié)果、改造無しで上げられるのはdiffuser Ver.0.5.1まで。

結(jié)果，不需要做什么改造，就順利升到了0.5.1版本。

これ以上はテンソルがなんだ、VAEがなんだと言われ自分には解決できませんでした。

但在這基礎(chǔ)上（再往上升），Tensor是什么、VAE是什么……這些事情，自己就沒能搞定了。

ともかく0.5.1にする事で使えるスケジューラ(サンプラー)の幅が少し広がりました。

總之，0.5.1版本中，可以使用的擴散算法，稍微增加了一些。

“.\Lib\site-packages\diffusers\__init__.py”を見る限り、v0.5.1にて使えるスケジューラは以下の通り(Flex…は除く)。

就“.\Lib\site-packages\diffusers\__init__.py”這個文件而言，能夠看出0.5.1支持以下的擴散算法：（Flex…系列除外。）

• DDIMScheduler

• DDPMScheduler

• KarrasVeScheduler

• PNDMScheduler

• SchedulerMixin

• ScoreSdeVeScheduler

このそのまま動いたのは”DDIMScheduler”と”PNDMScheduler”のみ。

實際上，只有“DDIMScheduler”和“PNDMScheduler”這兩個是能夠正常使用的。

これに無指定の際にデフォルトで仕様されるスケジューラ(名稱不明)の合計3つが自分の動かせたスケジューラです。

如果我不指定使用哪一種擴散算法，它會使用一種默認的算法，且能夠正常工作（但我不清楚它叫什么）。能夠正常使用的，一共就這3種了。

KarrasVeSchedulerについては実際にGenerateさせようとすると

如果用KarrasVeScheduler這個來生成，它會報以下的錯誤：

DDPMSchedulerについては

如果用DDPMScheduler的話，又會報這樣的錯誤：

というエラーで止まります。

然后停止工作。

解決方法が分かる人いたら教えてください。

我并不知道如何解決，如果有誰知道的話，還請不吝賜教。

SchedulerMixinとScoreSdeVeSchedulerについては別の用途らしくわかりませんでした。

SchedulerMixin和ScoreSdeVeScheduler這兩個，我沒太看懂，它們好像有別的用途？

原作者引了一段，應(yīng)該是解釋這些算法用途的：（英語就不翻了）

https://huggingface.co/docs/diffusers/v0.9.0/en/api/schedulers#diffusers.ScoreSdeVeScheduler

variance exploding stochastic differential equation (VE-SDE) scheduler

The variance exploding stochastic differential equation (SDE) scheduler.

For more information, see the original paper: https://arxiv.org/abs/2011.13456

完善WebUI腳本

【スクリプト補足】

無指定(標準)+DDIM+PNDMの3つにしぼり、選択式のラジオボタンを設(shè)定しました。

使用單選框，來指定使用哪種擴散算法。從能正常使用的那3種中選1個來使用。

Schedulerの選択（選擇擴散算法）

無指定以外はScheSetにパラメータを入れ、パイプラインに渡します。

除非使用默認的那一種，否則將對應(yīng)的參數(shù)拿來構(gòu)造ScheSet，再傳遞給Pipeline的構(gòu)造函數(shù)。

変數(shù)はHugging FaceのSchedulersを參照。

參數(shù)的取值，參見HuggingFace的Schedulers的文檔。

パイプラインの設(shè)定（Pipeline的構(gòu)造）

無指定の場合のみ、パイプラインにscheduler=が書いてあるとエラーになりました。

如果未指定擴散算法（即使用默認的那一種），會報ScheSet未定義的錯誤。

よってifで回避しています。

因此加個if條件語句，來避免這種情況。

pipe.safety_checkerはsfwチェックを無効化するもの。

pipe.safety_checker?這一句，用來禁用SFW檢查，（之后就可以澀瑟了）

不同擴散算法下，畫出來圖片的差異

【スケジューラによる作畫の違い】

Anything V3.0モデルから。

使用（轉(zhuǎn)換好的）Anything V3.0模型。

正向提示詞：cool woman waring dress, wind,solo,multicolor
反向提示詞：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry,mecha,nsfw,looking at viewer,breast,loli
迭代步數(shù)：25
關(guān)鍵詞相關(guān)度：7.5
隨機種子：1528346647

DDIMが一番細部のディティールを描き分けられています。

DDIM出來的圖，細節(jié)是最好的。

麥わらの端や服のシワ、髪の毛の揺れ具合など。

草帽的邊緣，衣服的褶皺，頭發(fā)的飄動等（都是相當不錯的）。

左手の表現(xiàn)はDefaultの方が崩れが少ないですが場合によりそう。

默認算法出來的圖，左手沒那么崩。但也要結(jié)合具體的場景來看。

PNDMはDefaultに近いですが、左手が崩れてしまっています。。

PNDM跟默認的十分相似，但是左手已經(jīng)完全崩壞了……

次いでStableDiffusion V1.5モデル。

之后是StableDiffusion V1.5模型。

正向提示詞：Aerial Shoot of skyscraper stand on solitary on a lagoon island, Emerald green sea, Dubai, The vast ocean, highly detailed, 8k, ultra-wide shot, sunny, art by greg rutkowski
反向提示詞：Distorted
迭代步數(shù)：30
提示詞相關(guān)度：6
隨機種子：3096771901

題材の問題なのか、Anythingほどスケジューラによる差は生まれませんでした。

是因為題材的問題嗎？沒有產(chǎn)生像Anything模型那樣，不同擴散算法間的明顯差異。

特にDefaultとPNDMは差を見つけるのが難しいほど。

尤其是默認和PNDM兩種，難以辨認出差異。

Stepを75まで上げたら肉眼での差はわかりませんでした。

迭代步數(shù)拉到75以上的話，就很難用肉眼看出兩張圖的差別了。

2つは非常に似たスケジューラなのかもしれません。

這兩種擴散算法真的非常相似。（或者，根本就是同一種？）

DDIMは霞ががる遠景の空気感も書き分けられているとも言えます。

而DDIM將光影和遠景的淡化都表現(xiàn)出來了。

增加功能②：更換擴散算法

【追加機能2.複數(shù)枚生成】

UIをどうするとか面倒だったので、./outputフォルダに指定枚數(shù)を吐き出すだけのシンプルな実裝にしました。

因為做（展示多圖的）UI很麻煩，所以只是簡單地實現(xiàn)了輸出指定張數(shù)的圖片。

どうせWindowsなら無理にブラウザ內(nèi)で見るより、フォルダ開いてフォトアプリとかで開いたほうが早いし。

反正是Windows系統(tǒng)，比起在瀏覽器里看，還是打開文件夾用圖片查看器來得更快些。

生成枚數(shù)はスライダーを使い最大20枚まで指定できます。

最多允許一次生成20張，可以拖動滑動條來指定生成的張數(shù)。

シード値を指定した場合、最初の1枚だけを指定値で生成。あとはランダムシードになります。

如果給定了一個種子號，那么只有第一張使用這個種子號。其它幾張還是使用隨機種子。

WebUIにプレビューされる畫像は最後に生成された畫像なのでご注意下さい。

在瀏覽器的預(yù)覽框中展示的是生成的最后一張圖片，這點還請注意。

とまあ???作りは適當だけど目的は達した感。

嘛……制作（這套東西出力）適當，感覺剛好達到了目的。(?)

コレでようやくAMDのグラボでもシードガチャしやすくなったと思います。

這樣一來，總算是能夠（方便地）用A卡來“抽獎”了。