RTX 50xxでStable Diffusion Forgeを動作させる際のCUDAエラー対処法

RTX 50xxシリーズ（Blackwellアーキテクチャ）を搭載したWindows 環境で、Stable Diffusion WebUI Forgeを使用する際に RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device というエラーが発生することがあります。

このエラーは、PyTorchがRTX 50xxのCUDA Compute Capability（sm_93）に対応していない場合に起こります。PyTorchの最新nightlyビルドを使用する必要があります。

この記事では、Forgeを正常に動作させるための具体的な手順を詳しく解説します。

✅ 前提環境の確認

ハードウェア構成:

• GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070（Blackwellアーキテクチャ、CUDA Compute Capability 9.3）
• OS: Windows 11

必要なソフトウェア:

• NVIDIAドライバ: 最新版（2025年5月時点）
• CUDA Toolkit: 12.8（またはそれ以降）
• Python: 3.10.x（Forge推奨）
• PyTorch: sm_93対応のnightlyビルド

⚠ エラーの原因

このCUDAエラーは、PyTorchのバージョンがRTX 50xxのCompute Capability（sm_93）に対応していない場合に発生します。 安定版のPyTorch（例: 2.3.1）ではBlackwellアーキテクチャが未対応のため、nightlyビルドの使用が必須です。(2025年8月現在)

🛠 解決手順

以下の手順を順に実行してください。コマンドはすべて管理者権限のコマンドプロンプトまたはPowerShellで行います。

PowerShellの場合コマンドプロンプトにします

cmd

配られているインストーラでforgeをインストールした場合はwebui-forgeのシステムディレクトリに移動します。このフォルダにあるpythonを使う必要があります。（以後その前提で書きます）

cd　webui_forge_cu121_torch231\system\python\Scripts

1. NVIDIAドライバとCUDA Toolkitの確認

NVIDIAドライバの確認:

nvidia-smi

CUDA Toolkitのインストール:

CUDA toolkitのホームページから最新版をダウンロードしてインストールします。

echo %CUDA_HOME%

CUDA Toolkitのインストール後、環境変数の確認:

echo %CUDA_PATH%

例: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9

2. Python環境の確認（このフォルダのPython.exeを使います）

.\python.exe --version

3. PyTorchと関連ライブラリのアップグレード

Forgeフォルダに移動:（最初にすでに移動しているので不要でした。すみません。）

cd C:\path\to\stable-diffusion-webui-forge

既存のPyTorchをアンインストール:

.\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio

おそらくtorchaudioはインストールされていないというエラーが出るかと思います。

CUDA用の環境変数の設定

set %CUDA_HOME%=%CUDA_PATH%

nightlyビルドのPyTorchをインストール:

.\python.exe -s -m pip install --pre --upgrade --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

補足:CUDAのバージョンがCUDA 12.8ではないかもしれませんが、cu128で大丈夫です。

インストール確認:

.\python.exe -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_capability())"

bitsandbytesのアップグレード（必要に応じて）:

.\python.exe -s -m pip install --pre --upgrade --no-cache-dir bitsandbytes

4. Forgeの設定確認

次の文をwebui_forge_cu121_torch231\environment.bat に加えます

set %CUDA_HOME%=%CUDA_PATH%

set TORCH_INDEX_URL=https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
set TORCH_COMMAND=pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url %TORCH_INDEX_URL%
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-sdp-attention

5. Forgeの起動

webui-user.bat

6. エラーが続く場合のデバッグ

set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

TORCH_USE_CUDA_DSAの有効化:

set TORCH_USE_CUDA_DSA=1

その他

RTX50シリーズの載ったパソコンを買ったのですが、いつも使っていたforgeが動かなくて焦りました。

Stable Diffusionの呪文として使えそうな手の表現 (2)

軽く握られた拳 Fists lightly clenched

指の付け根 base of the finger

しわの無い手 Wrinkle-Free Hands

SDXLのLoRAの学習時間、Epoch数について

以前書いた低VRAMでのSDXLのLoRAの学習についていろいろ試行錯誤しています。アニメ系のLoRAは数エポックで割と使えるレベルになりますが、最近、日本人のアイドル系の顔を出せるようにリアル系のLoRAにチャレンジしてみているのですがなかなか難しい。

今回は、リアル系LoRAの学習にはどれくらいの学習が必要なのか調べてみました。

まずこれ以降の話の前提となる、学習回数に関係しそうなパラメータ等は以下の通りです。オプティマイザはadafactorなので学習率(learning_rate)は初期値扱いです。

network_dim=16

network_alpha=2

sampler="ddim" (default)

learning_rate=5e-5

optimizer_type="adafactor"

fp8_baseオプションを利用

fp8_baseオプションについては、以前の記事を参考にしてください。8GBのVRAMでも高速なLoRA学習を実現してくれる重要な機能です。

学習に使ったベースモデルは以下２種類

leosamsHelloworldXL_helloworldXL60.safetensors

sdxl10ArienmixxlAsian_v45Pruned.safetensors

学習の画像の枚数は147枚、画像ごとの繰り返し回数は5回です。キャプション付与はWD14でSmilingWolf/wd-convnext-tagger-v3モデルを使っています。（リアル系には少し弱いかも）

一枚の画像当たり200回の学習が目安か

まず、leosamsHelloworldXL_helloworldXL60に対しての学習。resume機能を使ったためグラフが切れていてすみませんが、濃い青->水色->ピンク->橙色とステップが進んでいて、合計52エポックまで学習しています。

Epochごとのプロットをみると、lossが平均的に下がっていることがわかります。

学習率(lr:learning-rate)の方について、textencoderの方はおおよそ40エポックあたりで学習率が上昇しなくなり平坦に、u-net側も52epochになるころには平坦になりかけというところでしょうか。

１エポックあたり、各画像を５回繰り返し学習しているので、一枚の画像あたり52x5=260回学習していることになります。

もう一つの例。sdxl10ArienmixxlAsian_v45Prunedに対するほぼ同じ学習データ（少しだけデータを増やしました）を与えた場合のグラフです。こちらも紫ー＞緑ー＞橙ー＞濃い青ー＞水色と学習が進んでいます。トータルで51エポックです。

こちらも、おおよそ40エポックごろにtextencoder/unet両方の学習率の上昇が殆どなくなっているように見えます。つまり画像あたり、40エポックx5回繰り返し = 200回の学習がされたころに学習率が収まっているように見えます。

147枚ｘ5回繰り返し/(batch=3)で、1エポックあたり245ステップ。ステップ数は一ステップあたり6から7秒。なので、だいたい、1エポックあたり25分程度。約40エポック以上ということで、大体17時間以上が学習に必要な時間でした。

エポックを通じた画質の変化

さて、実際の結果です。上の各線の終端ごとのLoRAで描かせた結果です。

まずleosamsHelloworldXL_helloworldXL60の方から。

上の方が,LoRAの学習が一番進んだもの、一番下がLoRA未適用です。

下から２枚目３枚目では、色合いがおかしいですが、学習が進むと色合いも落ち着いてきます。色合いの落ち着きがLoRAの学習進度の参考になるかと思います。

次は、sdxl10ArienmixxlAsian_v45Pruned のほうです。

こちらは,27エポックぐらいまで色彩が飛ぶ感じですね。そこから落ち着きが出る感じです。

顔の形状などは早期から学習が進んでいるように見えますが、細かいディテール、質感、色彩などの落ち着きに時間がかかる印象です。

さてさて、学習が進んだLoRAですが、上記の最後の出力を見ても、少し荒れが見られたりしてあまり使える気がしませんね・・・。学習データが良くないのかもと思いつつ、次回は、少し過学習なLoRAでも、オリジナリティのある出力が出せるんですといったところを。

（あれ、今回は英語がない・・・）

作ったSDXLのLoRAをLoRA Block Weightで調整

前回SDXLのLoRAをメモリ少なめのカードで学習する方法を紹介しました。

そこで学習したLoRAですがメモリ制約でいろいろと省略したことで、ややいまいちな点になることに困っていました。具体的には色が平坦になったり、色味のバランスや、線描がベースにしたモデルとかけ離れたものになってしまったりということです。

そこでLoRA Block Weight（LBW）というプラグインで各層の重みを変更することで、調整をしてみました。SDXLは実はSD 1.5の時と層の数が異なるので、このプラグインの説明を少し丁寧にみる必要がありました。

1.  LoRA Block Weightプラグインの導入

A1111版のwebuiやwebui Forgeを使っている方は、Extentions->Install from URLで、URLに```https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight.git‘‘‘と入力してインストール、UIの再起動をしてください。

 2.ベースモデルとLoRA適用の画像を見比べる

題材としたベースモデルは bluePencilXL_v600.safetensors です。

次の最初の画像が、ベースモデルだけの画像。下の画像が、最初の画像とプロンプトなどは同じ条件にしたうえで、自作LoRAを動作させて出力させたものです。

オリジナルモデルの画像

LoRA適用以外は上と同条件の画像

人物自体はかなり私好みになっているのですが、全体的に体の立体感が無く、赤味のコントラストや、髪の毛・体のエッジが強すぎてちょっとベースモデルの良さを生かせていません。そこで次に分析をしていきます。

3. LoRA Block Weightの"Effective Block Analyzer"機能を使う

この機能を使うことで、モデルの層ごとのLoRAの効き具合を調べることができます。これを使って過剰にLoRAによる補正がかかっている層を探すことができます。

3.1 プロンプトにLoRA Block Weight用の呪文を入れる

プロンプト内でLoRAを記載している個所を

<lora:original_lora:1:1:lbw=XYZ> 

のように1:lbw=という記載を追加します。1:がダブっているように見えますが合っています。（original_loraというのか仮称で、あなたが作ったLoRAのファイル名を入れてください。）

3.3 LBWを有効にし、Effective Block Analyzer を設定する。

下図の通りLBWを有効にして、LBW内のXYZ Plotで、「Effective Block Analyzer」を選択、Range, Blocksの各欄に、

Range:0,1

Blocks:12ALL

を記入し、あとはデフォルトのままとしてください。SD1.5の時に使ったことがある人は、あれ?17ALLではないのか、と思うかもしれませんが、SDXLでは12層しか適用されないのです

3.3 この状態で”Generate”を実行します。

4. 結果を見る

12枚＋１枚の画像を出力し、最後に、グリッド画像が生成されます。これは12層の各層へのLoRAの適用をひとつずつOffにしてみた画像の列になります。 

今回作ったLoRAでは、 BASE層のほか、特にOUT01層を0、つまりOUT01層へのLoRAによる上書きを無効にした場合の差分が大きいようです。特にOUT01層を0にした場合の絵は色味がビビッドでありながら全体的にグラデーションが柔らかく、また、描線も軽くなってベースモデルにかなり近い印象です。

つまり、私が作ったblue_pencil-XL用のこのLoRAはOUT01層に対してかなり強めの矯正をかけていて、それがバランスを崩させているということがわかります。

５．解析の結果をもとに、LoRAの重みを変える。

プロンプト内で先程1:lbw=としたところを、書き換えます。書き換えにあたって、影響が強かった層のウェイトを下げます。具体的には、先程の例でいうOUT01層のウェイトを少し下げます。ここでも少し特殊な記法で、

<lora:original_lora:1:1:lbw=1,1,1,1,1,1,1,0.8,1,1,1,1>

と記載します。赤字で0.8としたところがOUT01層に相当する箇所です。ちなみに画像はこちら。

lbw=1,1,1,1,1,1,1,0.8,1,1,1,1

いかがでしょう。人物の風味を残しつつ、色味や絵の雰囲気はベースモデルに近づいています。0にするのではなく、1より少し小さい0.8とか0.7とかに重みを軽くするだけでも大分変化が出ます。ちなみに赤字の箇所を０にするとこちら。↓

lbw=1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1

これはこれでかわいらしいですね。blue_pencil-XLは少し幼めな感じが得意なモデルで、それが強く出てます。

 ちなみに、lbw=に続く数字の列は

lbw=BASE, IN04, IN05, IN07, IN08, MID, OUT00, OUT01,OUT02,OUT03, OUT0４,OUT05

の各層への重みに対応しています。

 5. その他

SDXLの場合[IN04,IN05],[IN07,IN08]、[OUT00,OUT01,OUT02]、[OUT03,OUT04,OUT05]を塊としてLoRAの重みによる顕著な変化の傾向が見られます。これは、SDXLのUnetで画像を生成していく際に、サイズが変更がかかる層ごとの区切りのようです。私は、この塊ごとにプリセットを用意して、XYZプロットを実行してLoRAの影響具合を確認しています。。

私のプリセット（XLXXXとあるのがデフォルトに追加したもの）

6. SDXLモデルに関する所感

SD1.5に比べると、モデルの学習量がかなり疎な印象があります。SD1.5の時はどのモデルもどんなプロンプトでもそれなりの絵が出てきました。が、SDXLではモデルの得手不得手がはっきりしているような気がします。おそらく、SDXLで大きくなったネットワークに十分にデータをため込めていないのではと思いました。

LoRAで学習する際に、追加学習させようとした絵とモデルの知識がかけ離れている場合、今回のように特定の層にひずみをかけて適応が進むのだと思いました。

また、LoRAがSD1.5の時に比べると他のモデルに適用できないのもそのせいだと思います。 モデルごとにNWで学習がされている場所が異なり、LoRAが制御をかける箇所がモデルごとに異なるのだと思います。

いくつか試した中ではAnimagineXL3系モデルは、追加データをかなり厚く使って学習しておりLoRAも安定した出力が出る印象です。

今回使ったblue_pencil-XLはマージモデル（それでもかなりのモデルをマージしていますが）で今回の事象が顕著になったのかなと思いました。

 

8GBのGPUカード+Windows環境でSDXLのLoRA学習にチャレンジ

最近はSDXLを使った作品作りの試行錯誤をしています。いろいろやっていくとどうしても絵柄を調整したくなる。SD1.5では実はオリジナルのLoRAを作っていました。

私は手元ではメモリ8GBのGeForece RTX2070 Superを使っています。通常のRAMは16GBです。

SDXLのLoRA学習は画像生成時以上にメモリが必要とのことでしたが、調べるとU-net部分だけに絞るなどのテクを使えば可能、とあったのですが、いろいろ調べて試してみたら、fp8_baseというオプションを使うことで、そこそこの速度で、この環境でもテキストエンコーダも含めたLoRAが学習できたのでご紹介したいと思います。

SD 1.5でのLoRAづくりをしたことがある人を前提に記載しています。

また、グラボのドライバとgit,Python 3.10以上がインストールされていることも前提です。この辺りはwebuiなどを使っていればおそらく問題はないと思います。

1. 準備

・仮想メモリの割り当てを増やしておく

    システムのプロパティ-パフォーマンス-詳細設定タブ-仮想メモリで、最大仮想メモリが30GB弱割り当てられるようにしておく。（学習の初期に一瞬かなりのメモリを消費するポイントがあるようです）

2. sd-scriptsのインストール

git,pipなどを使って、インストールしていきます。

適当なフォルダを作り、powershellを起動し、そのフォルダの中で以下のコマンドを起動。スクリプト本体と作業用のpython仮想環境を作成します。

git clone  https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git

cd sd-scripts

python -m venv venv

.\venv\Scripts\activate

必要なライブラリを 入れていきます。

pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pip install --upgrade -r requirements.txt

pip install xformers==0.0.22.post7 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

一部のファイルをコピーします。

cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\

cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py

cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py

 いくつかフォルダも掘っておきます

mkdir dataset 

mkdir outputs

mkdir logs 

3.データの準備

mkdir dataset  

を実行します。その下に、1024x1024以上のサイズの画像と、キャプションをセットにしたデータを配置しますが、この例ではさらにサブフォルダに

    10_class名

という名前のフォルダを作り、その下にデータを置きます。dataset.tomlを指定する方法もあるのですが、上記フォルダの先頭が示す、その画像に対する繰り返し回数を画像セットごとに指定できるので、私は旧来からのこの方法でデータを配置しています。

また、一つのサブフォルダ内の画像セットの縦横のピクセル数は同一である必要があります。なお、ぴったり1024x1024ある必要は、この例ではありません。

また、キャプションテキストファイルの拡張子は.captionとしています。キャプションを付与するタガーの使い方などはここでは省略します。

4.config.yamlファイルの準備

 以下の内容の、config.yamlファイルを作ります。

command_file: null

commands: null

compute_environment: LOCAL_MACHINE

deepspeed_config: {}

distributed_type: 'NO'

downcast_bf16: 'no'

dynamo_backend: 'NO'

fsdp_config: {}

gpu_ids: all

machine_rank: 0

main_process_ip: null

main_process_port: null

main_training_function: main

megatron_lm_config: {}

mixed_precision: 'no'

num_machines: 1

num_processes: 1

rdzv_backend: static

same_network: true

tpu_name: null

tpu_zone: null

use_cpu: false

5.GPUメモリをできるだけ空ける

できるだけ、実行されているアプリを減らし、GPUメモリを空けます

1. ブラウザ、常駐タスクを終了する。（タスクトレイアイコンも忘れずに）
2. ディスプレイサイズを800x600にする
3. 視覚効果を全部切る。（ウインドウマネージャが使うメモリを減らす）

 　　特に3点目、PC-プロパティ-システム詳細設定-システムのプロパティ-パフォーマンスオプション-「パフォーマンスを優先する」

です。ここまでやると、かなり学習以外のGPUメモリの消費量を下げれると思います。私はこんな感じです。

目標は、「専用GPUメモリ」だけをLoRAの学習に使わせることです。共有GPUメモリを使いだすととたんに学習に必要な時間が3～10倍になってしまいます。逆に、計算時間を我慢すれば、GPUメモリが少なくても共有GPUメモリの仕組みを使ってもう少し制約が少ないLoRAの学習ができないわけでもないです。

6. 学習の実行

以下のコマンドを実行します。bat,cmdファイルにしておいてもよいと思います。

accelerate launch --config_file=".\config.yaml" sdxl_train_network.py `
    --pretrained_model_name_or_path="学習の対象にしたいチェックポイント.safetensors"  `
    --vae="（VAEのありかのフルパス）sdxl_vae.safetensors" `
    --fp8_base `
    --output_dir=".\outputs"    `
    --output_name=sdxl_test_lora  `
    --save_model_as=safetensors  `
    --prior_loss_weight=1.0  `
    --max_train_steps=10  `
    --learning_rate=1e-4  `
    --optimizer_type="adafactor"  `
    --xformers  `
    --mixed_precision="fp16"  `
    --cache_latents_to_disk `
    --enable_bucket `
    --caption_extension=".caption" `
    --gradient_checkpointing `
    --save_every_n_epochs=1  `
    --network_module=networks.lora `
    --no_half_vae `
    --network_dim=8 `
    --network_alpha=2 `
    --bucket_reso_steps=64 `
    --logging_dir=".\logs" `
    --max_train_epochs=2 `
    --train_batch_size=3 `
    --train_data_dir=".\dataset_tmp" --resolution="1024,1024" --min_bucket_reso=256 --max_bucket_reso=2048 

ここではLoRAのRankのディメンジョン数を8、バッチサイズを3にしています。私の環境ではこれが限界でした。また、--fb8_base オプションが重要でして、これがあることで、必要GPUメモリがぐっと減らせます。学習をU-net部分に限定する --network_train_unet_only を指定する必要がなくなりました。

ちなみにこの設定の時の学習の状況は以下のような感じ。

まあ、ギリギリですかね。

さて、学習方法はこれで何とかつかめたのですが、なかなか良い感じの絵柄が生成できなくて困っています。しばらくパラメータを振ったりしていきたいと思います。

補足：Winodows環境では以下のワーニングが出てきます。tritonはWindowsではサポートされていないそうですが、無視しても大丈夫とのことです。 

A matching Triton is not available, some optimizations will not be enabled. Error caught was: No module named 'triton' 

 

ControlnetのtileでSDXL 1.0の高解像度化

Stable diffusion webui Forgeが登場して、メモリが節約されることで比較的前のスペックのGPUカードでもSDXL 1.0での生成が高速になったこともあるのか、多くのモデルやLoRAが登場しだしています。

私もこれから、SDXLでも作品を作っていこうかあぁと思っているのですが、一つ問題なのが、画像のスケールアップ。それなりのサイズの画像を作ろうとすると8GBのメモリではやはりきつい。そもそも大きい画像の生成は時間がかかるので、小さめの画像を作って、気に入ったものをアップスケールするというのが通常のやり方になるかと思います。

SD1.5ではforgeのimg2imgにあるSD Upscale＋controlnetのTileを使っていました。

SDXL用のcontrolnetのモデルもつい先日、以下にリリースがされています。

https://huggingface.co/bdsqlsz/qinglong_controlnet-lllite/tree/main

bdsqlsz_controlllite_xl_tile_realistic.safetensors

ここではForgeでの使い方を説明します。ForgeならはじめからControlNetが使えるようになっていてあとはモデルダウンロードするだけですみます。

0. 上記URLのモデルをダウンロード＆配置

ダウンロードしたら

 /webui/models/ControlNet

配下に置きます。UIを再起動します。

１．txt2imgで画像を生成する

    1024x1024で画像を生成します。例は以下のパラメータで生成しました。

• 使用モデル：bluePencilXL_v600
• プロンプト：1girl, best, japanese, pale blue casual dress, skinny body, Seductive expression, hotel bed room,smiling, black hair
• ネガティブプロンプト：nsfw, 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, artist name
• CFG Step:Steps: 23, Sampler: Euler a, CFG scale: 7.5

なかなかかわいらしくできました。

２．できた画像をimg2imgタブに送る

   ”Send image and generation parameters to img2img tab"でimg2imgタブに送ります。

Resizeモードは"Just Resize"を選びます。

画面最上部、Stable Diffusion checkpointとプロンプト、ネガティブプロンプトはtxt2imgの際と同じものを入力します。vae,clipskipなども指定していたら同様です。

３．"Resize to"タブでWidthとHeightに元画像サイズと同じぐらいの値を指定する

　2倍の2048x2048にしたいなら、それぞれ1024です。小さくても、大きくても構いませんが、大きいとメモリを食って時間もかかります。小さいと、分割処理が細かくなってやはり時間がかかります。画像も荒れるかもしれません。

4. Denoising strengthを小さい数字にします

0.7ではおそらく絵が荒れます。 SD1.5では0.3ぐらいが多かったですが。口述しますが、SDXL1.0では0.2未満、0.17から0.15ぐらいがちょうどよいのではと思いました。

5.ControlNetの設定

 　まず、”ControlNet Unit 0”にチェックを入れ、

• Enableチェックボックスをチェック
• Conrol Typeで”Tile”を選択
• Preprocessorを選ぶ：これはSD1.5のものと同じでよいです。"tile_resample","tile_colorfix+sharp"など。私はどちらかというと"tile_resample"の方が好きです。絵が柔らかく仕上がります。
• Moldelを選ぶ：手順0.のダウンロード・ファイル配置が正しければ"bdsqlsz_controlllite_xl_tile_realistic"が選べると思います。

6. Scriptの設定

　img2imgタブの一番下にある"Script"にて、”SD Upscale"を選びます。

• TileOverlap:分割処理の際、処理を重ねるピクセル数。ここは64でよいと思います
• ScaleFactor：元のサイズの何倍の絵にするか。1024x1024の絵を2048x2048にしたいのでここでは”２"を選びます。小数点２桁で指定ができます
• Upscaler:お好みのアップスケーラを選びます。SD1.5と同じものが指定できます。私は4x-UltraSharp他は、SwinIR_4xやR-ESRGAN 4x+を選ぶことが多いです

7. 実行

　Generateボタンを押して処理を待ちます。

以上です。

いろいろ試行錯誤していると、おかしくなることがあります。（おそらくGPUメモリへのモデルの出し入れのせい）その際は再起動しましょう

■Denoise Strength

４でも書きましたがDenoise Strength(D.S)はSDXL1.0はSD1.5よりセンシティブに思います。

　　　　　　　　　左 D.S 0.5                                右 D.S 0.17

一見同じように見えますが、D.Sが0.5の方はあちこちにノイズが入っています。

右の髪の毛の部分に変な湧きだしが生じています。また右目の目元にもゴミが出ています。

D.Sはなかなか調整が難しいのでアップスケーラの変更と合わせながら調整をするのがいいと思いますが。数字は控えめにするのがよいかと思います。

最後に今日の表現

ワンピースの服は英語では ”Casual dress"といいます。

水色 "pale blue" （淡い青色）

Stable diffusion の呪文として、使えそうな手の表現

Stable diffusion の呪文として、使えそうな手の表現

小指 pinky finger, little finger,

人差し指 index finger,pointer finger

中指 middle finger, long finger, second finger

薬指 third finger, ring finger

親指 thumb

親指の付け根の盛り上がったところ ball of the thumb 

つまむ pinch 

手の平を下に向けて水平にする palm down

指を伸ばす Fingers extended

スラっとした手 slender fingers

手を軽く握ってできる親指と人差し指で囲まれてできる穴:clasp

握られた親指と人差し指。A thumb and forefinger held in a grip.

薬指がthirdなのは、人差し指、中指に次いでの指ということらしいです

肌色のこと　fair skin

拳：fist

Make a fist with your thumb inside