Si queréis probar ComfyUI, y con plantillas como Animatediff + LCM (text2Video generados rápidamente), en esta página web lo tienen gratis temporalmente: comfy.icu/serverless
En la parte de abajo de la intefaz podeis seleccionar la opción de Animatediff + LCM.
Estoy creando videos de 768X512 de 7 segundos, en sólo unos 330 segundos.
Pero para hacer los videos más largos que 1 segundo tenéis que añadir la ventana "Uniform Contex Options" a la de "AnimateDiff Loader", tal y como se ve en la captura. Luego la longitud del video se puede cambiar en la ventana "Empty Latent Image", en el apartado "Batch size". Para unos 7 segundos he puesto un valor de 60. Si modificáis ese valor sin la ventana "Uniform Contex Options" os dará error.
No tiene conexión con Google Drive, así que supongo que hay que descargarse a mano las imágenes generadas artificialmente.
Para los legos del Notame que no saben de que va esta conversación: Es una manera de tener un Dall-E gratis para crear imágenes a partir de descripciones en texto.
@thorin Sin mirar la noticia que no tengo tiempo, se sabe que los métodos actuales son absurdamente ineficientes.
Usando no se que modelo de resolución de Nvidia se calculaba una mejora de velocidad de generación de imágenes entre 30 y 40 veces, el problema es que aun no era estable o algo
-Colab tiene integración nativa con Google Drive. Perfecta para guardar automáticamente los modelos e imágenes generadas.
-Los desarrolladores de GUIs de Stable Difussion y Dreambooth lo hacen a medida de Google Colab, mientras que hay que hacer cosillas para hacerlo compatible con Vast.ai y Runpod.
-Y una vez que se te acaban los créditos puedes seguir usando Google Colab el resto del mes para crear modelos (presuntamente con menos calidad, pero no malos), y seguir generando imágenes con Stable Difussion. No ilimitadamente, porque a veces te ponen en pausa, pero da para aburrirte.
Por no hablar de que esto le da mil vueltas al precio de Dall-E 2. Cuyo precio es 115 imágenes por 15 USD (mas impuestos)
Por unos 3 EUR menos y un poco de investigación puedes generar miles de imágenes, y además entrenar modelos propios.
Eso hasta que a Google se le inflen las pelotas y vuelva a poner mas restricciones a Google Colab.
@iveldie Ahora que se me ha renovado la suscripción de Colab creo qeu Colab es mejor de lo que pensaba.
Resulta que por 11€ te dan 100 créditos.
Activar el extra de VRAM, con el que pasas de ¿12? a 24 gbs hace un gasto de 2,05 créditos por hora. Lo que te da 50 horas.
Para entrenar un modelo de 2000 pasos puedes estar 45 - 50 minutos (Incluyendo la configuración manual de cada sesión).
Es decir, que da para entrenar uno 60 modelos al mes, a 0,18€/modelo con gran VRAM.
Lo que cuesta mas créditos en Google Colab es un modelo superior de GPU, pero al parecer la ventaja no es tanta y lo que presuntamente mejora el modelo es tener bien de VRAM y no 12 gigas.
Igual ahí patino, pero de momento creo que la relación calidad de precio no es mala.
Si vamos ahora mismo a Vast.ai el precio de la GPU de mas de 22 gigas está a 0,278 USD/hora. Saldría a unos 0,21 EUR el modelo con gran VRAM.
Resumiendo (Si no he metido la gamba): Google Colab es mejor.
-Es mas barato.
-Está siempre disponible (la disponibilidad y precios de GPUs de Vast.ai varían por oferta y demanda)
-Configurar Colab es muy sencillo (Vast.ai es un peñazo)
Pero es un "notebook" un poco malo en comparación con el de The last ben. Desafortunadamente el de Ben sólo se puede ejecutar en Colab.
Las imágenes de entrenamiento tienes que subirlas a imgur y luego poner todas las URLS en el cuaderno. He intentado ver de subirlas a mano, pero no he encontrado el modo.
Tienes que tener desactivado adblock porque de alguna manera lo fastidia.
Y el modelo final lo tienes que descargar a tu ordenador porque el script para subirlo a google drive no funciona.
Ah, y no lo actualizan mucho, asi que a saber cuando incorporarán SD 1.5. Aunque lo puedes subir a mano, pero mas te vale tener una velocidad alta de subida.
Respecto a las diferencias, me da que mi modelo entrenado en vast.ai con 24 gbs de VRam es algo mejor que en Colab con ¿12? gbs de VRam. Pero el proceso de entrenamiento tiene un factor fuerte de azar, asi que igual ha sido sólo suerte.
Crear un folder en el escritorio y nombarlo así:
GodMode.{ED7BA470-8E54-465E-825C-99712043E01C}
Ya tienen un acceso a las opciones de administración útiles.
www.reddit.com/r/UpvoteBecauseButt/
ghostofcheney.tumblr.com/post/719060413183131648/talonabraxas-eldritch
Si queréis probar ComfyUI, y con plantillas como Animatediff + LCM (text2Video generados rápidamente), en esta página web lo tienen gratis temporalmente: comfy.icu/serverless
En la parte de abajo de la intefaz podeis seleccionar la opción de Animatediff + LCM.
Estoy creando videos de 768X512 de 7 segundos, en sólo unos 330 segundos.
Pero para hacer los videos más largos que 1 segundo tenéis que añadir la ventana "Uniform Contex Options" a la de "AnimateDiff Loader", tal y como se ve en la captura. Luego la longitud del video se puede cambiar en la ventana "Empty Latent Image", en el apartado "Batch size". Para unos 7 segundos he puesto un valor de 60. Si modificáis ese valor sin la ventana "Uniform Contex Options" os dará error.
No se olviden del mejor troll ( en el mejor sentido de la palabra ) que ha tenido meneame:
www.meneame.net/user/Professor_Duernuballs/notes
Esto de la IA ya se está saliendo de las manos
www.youtube.com/watch?v=NnuYld4BrBA
Star Wars DJ Imperial March (Full Set)
www.youtube.com/watch?v=ekgpZag6xyQ
Joder, con lo que saca la gente
www.youtube.com/watch?v=iE39q-IKOzA
This is The GREATEST Card Magician of All Time!! - Juan Tamariz
Chris Ramsay
www.youtube.com/watch?v=w3XWRz9B0W4
Ringa Tech
El Software Que Unió Al Mundo (Por 4 Días)
www.youtube.com/watch?v=DrOH2fcop3U
www.youtube.com/watch?v=e6Z7jpXhppU
www.youtube.com/watch?v=GKjifMhcvOk
www.youtube.com/watch?v=K31mdI9gljM
Pero he encontrado esta versión que funciona sin problema: github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab
Donde pone "stable-diffusion-v2-webui-colab"
No tiene conexión con Google Drive, así que supongo que hay que descargarse a mano las imágenes generadas artificialmente.
Para los legos del Notame que no saben de que va esta conversación: Es una manera de tener un Dall-E gratis para crear imágenes a partir de descripciones en texto.
@visualito @Nadieenespecial @iveldie
www.youtube.com/watch?v=HahKXY7AQ8c
Usando no se que modelo de resolución de Nvidia se calculaba una mejora de velocidad de generación de imágenes entre 30 y 40 veces, el problema es que aun no era estable o algo
@visualito @iveldie
"New ( simple ) Dreambooth method is out, train under 10 minutes without class images on multiple subjects, retrainable-ish model."
10 minutos.
Antes se necesitaban unos 36 para tener resultados decentes.
www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/yd9oks/new_simple_dreambooth
-Colab tiene integración nativa con Google Drive. Perfecta para guardar automáticamente los modelos e imágenes generadas.
-Los desarrolladores de GUIs de Stable Difussion y Dreambooth lo hacen a medida de Google Colab, mientras que hay que hacer cosillas para hacerlo compatible con Vast.ai y Runpod.
-Y una vez que se te acaban los créditos puedes seguir usando Google Colab el resto del mes para crear modelos (presuntamente con menos calidad, pero no malos), y seguir generando imágenes con Stable Difussion. No ilimitadamente, porque a veces te ponen en pausa, pero da para aburrirte.
Por no hablar de que esto le da mil vueltas al precio de Dall-E 2. Cuyo precio es 115 imágenes por 15 USD (mas impuestos)
Por unos 3 EUR menos y un poco de investigación puedes generar miles de imágenes, y además entrenar modelos propios.
Eso hasta que a Google se le inflen las pelotas y vuelva a poner mas restricciones a Google Colab.
@visualito @Nadieenespecial
Resulta que por 11€ te dan 100 créditos.
Activar el extra de VRAM, con el que pasas de ¿12? a 24 gbs hace un gasto de 2,05 créditos por hora. Lo que te da 50 horas.
Para entrenar un modelo de 2000 pasos puedes estar 45 - 50 minutos (Incluyendo la configuración manual de cada sesión).
Es decir, que da para entrenar uno 60 modelos al mes, a 0,18€/modelo con gran VRAM.
Lo que cuesta mas créditos en Google Colab es un modelo superior de GPU, pero al parecer la ventaja no es tanta y lo que presuntamente mejora el modelo es tener bien de VRAM y no 12 gigas.
Igual ahí patino, pero de momento creo que la relación calidad de precio no es mala.
Si vamos ahora mismo a Vast.ai el precio de la GPU de mas de 22 gigas está a 0,278 USD/hora. Saldría a unos 0,21 EUR el modelo con gran VRAM.
Resumiendo (Si no he metido la gamba): Google Colab es mejor.
-Es mas barato.
-Está siempre disponible (la disponibilidad y precios de GPUs de Vast.ai varían por oferta y demanda)
-Configurar Colab es muy sencillo (Vast.ai es un peñazo)
@sigue
@visualito @Nadieenespecial
www.youtube.com/watch?v=7m__xadX0z0
Aunque en el propio github de Joe Penna, que es lo que usa ese vídeo para ejecutar Dreambooth, está un poco por escrito: github.com/JoePenna/Dreambooth-Stable-Diffusion
Pero es un "notebook" un poco malo en comparación con el de The last ben. Desafortunadamente el de Ben sólo se puede ejecutar en Colab.
Las imágenes de entrenamiento tienes que subirlas a imgur y luego poner todas las URLS en el cuaderno. He intentado ver de subirlas a mano, pero no he encontrado el modo.
Tienes que tener desactivado adblock porque de alguna manera lo fastidia.
Y el modelo final lo tienes que descargar a tu ordenador porque el script para subirlo a google drive no funciona.
Ah, y no lo actualizan mucho, asi que a saber cuando incorporarán SD 1.5. Aunque lo puedes subir a mano, pero mas te vale tener una velocidad alta de subida.
Respecto a las diferencias, me da que mi modelo entrenado en vast.ai con 24 gbs de VRam es algo mejor que en Colab con ¿12? gbs de VRam. Pero el proceso de entrenamiento tiene un factor fuerte de azar, asi que igual ha sido sólo suerte.
@visualito @Nadieenespecial
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