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Je compte l'installer en local, pour l'instant je me penche sur Stable Diffusion vous en avez d'autres ?
il y a 2 ans
Stable diffusion + si tu souhaites télécharger des lora : civitai.com https://civitai.com/models
il y a 2 ans
Il n'y en a pas d'autres que tu peux installer en fait
:risitas_ahi_tordu:


Le meilleur c'est dall-e sinon
Image
il y a 2 ans
J'espère que tu as un bon pc l'op car sinon c'est long
il y a 2 ans
J'espère que tu as un bon pc l'op car sinon c'est long
J'ai un très bon pc
:oui:
il y a 2 ans
Ok c'est parti je vais test la version SDXL 1.0, tu l'as installer en local toi ?
Par contre c'est quoi Automatic1111, j'ai passé un tuto qui en parlait, c'est une version web ?
il y a 2 ans
j'ai un bug avec Automatic1111

NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or because your video card does not support half type. Try setting the "Upcast cross attention layer to float32" option in Settings > Stable Diffusion or using the --no-half commandline argument to fix this. Use --disable-nan-check commandline argument to disable this check.

:jfdef4:
¡Esta serpiente marina MATÓ a un Celestino! https://streamable.com/fmjgjb
il y a 2 ans
Ok je regarde ça de suite avant de dormir merci khey
¡Esta serpiente marina MATÓ a un Celestino! https://streamable.com/fmjgjb
il y a 2 ans
Image :jfm:
¡Esta serpiente marina MATÓ a un Celestino! https://streamable.com/fmjgjb
il y a 2 ans
ça met combien de temps à générer une image environs ?


Je viens de faire un essai et ça a pas l'air de fonctionner
:Misere:
il y a 2 ans
Ah c'est bon, on voyait pas la progression
Je vous présente ma première création :



Molécule microscopique
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 1915720400, Size: 512x512, Model hash: e6bb9ea85b, Model: sd_xl_base_1.0_0.9vae, Version: v1.6.0

Time taken: 3 min. 52.2 sec.
il y a 2 ans
Vous sauriez comment l'entraîner avec des images précises ? (Et accélérer le temps de rendu au passage)
il y a 2 ans
Midjourney sans hésiter. Le gros problème de Stable Diffusion, c'est que c'est dur d'avoir une image parfaitement fidèle au prompt, même avec un prompt long et détaillé, alors que Midjourney est bien mieux sur ce côté là.
:chatt:
Titre
il y a 2 ans
Bitler
Bitler
2 ans
Midjourney sans hésiter. Le gros problème de Stable Diffusion, c'est que c'est dur d'avoir une image parfaitement fidèle au prompt, même avec un prompt long et détaillé, alors que Midjourney est bien mieux sur ce côté là.
:chatt:
Je me vois pas passer constamment sur Discord, j'imagine qu'il y a quand même moyen de réactualiser une image via Stable diffusion ? (à savoir enlever des éléments, fine-tuner l'image) ?
il y a 2 ans
up
il y a 2 ans
Je t'en suis infiniment reconnaissant c'est précisément ce que je cherchais, une documentation riche et approfondie à l'écart de ceux qui se branlent sur des NFT. juste une chose, c'est normal que la progression ne s'affiche pas ?
il y a 2 ans
Je viens de réessayer avec un autre prompt, ça fonctione. Merci je met en fav
Image
il y a 2 ans
Bordel j'arrive à rien je pensais que mon pc était suffisamment puissant (RTX 3070), mais au delà de 256x256 pixels qui donne des rendus de merde abstrait ça me fou des erreurs CUDA out of memory
:Risitas-stupefait:
il y a 2 ans
EyeGod
EyeGod
2 ans
Bordel j'arrive à rien je pensais que mon pc était suffisamment puissant (RTX 3070), mais au delà de 256x256 pixels qui donne des rendus de merde abstrait ça me fou des erreurs CUDA out of memory
:Risitas-stupefait:
8g de vram, tu peux faire du 720 normalement. Il y a une erreur dans le version de pytorch peut-être. Essaie un pip install--upgrade pip
il y a 2 ans
J'ai ce message qui revient en permanence : OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.98 GiB already allocated; 0 bytes free; 7.28 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
Time taken: 8.8 sec.


Qu'est-ce que je suis censé faire avec des résultats pareils

il y a 2 ans