【AI作画】【A卡】更新了给A卡用的WebUI,支持批量生成、更换扩散算法【中日对照翻译】
原帖地址：https://dolls.tokyo/amd_anything_webui_verup/
原标题：AMDのWindowsマシンで動くAnythingV3.0 WebUIを更新(スケジューラと複数枚生成)
原作者：ぶっちー
时间：2022-12-01
注：此文是https://dolls.tokyo/howto_amd_anything_webui/ 的后续，本人也翻了这一篇。
在此表示感谢。未获授权，仅供学习交流，侵删
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。
个人日语水平有限（N4），机翻加润色，渣翻，不当之处敬请斧正。
グラボを換えてもDirectMLは死なず。
即便更换了显卡，DirectML也不会死掉（因为它是A、I、N卡都能通用的）。（所以这套东西理论上可以用在核显上）
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します。
将这个WebUI（虽然只是半成品）放在这里，供大家使用。
3090TiでもAMDの時のDirectML環境がそのまま動いたので多分使えます。
给A卡用的这套东西，在N卡上也可以食用。
注：作者搞了一个二手的3090Ti来玩。
A卡可用的WebUI脚本
【AMD WebUI スクリプト】
前回記事はこちら
之前写过一篇文章在这里：
【https://dolls.tokyo/howto_amd_anything_webui/】（本人翻译了这篇）
機能アップを重ねて第6版まできました(gr_6.py)
这是增加了功能的第6版脚本(gr_6.py)
使用方法
【使い方】
基本的な環境作成（配置基础环境）
前回同様、以下の記事を「学習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。
和上回一样，按下面这篇文章里记述的流程，做到【将模型转换为ONNX格式】这一步。
【https://dolls.tokyo/howto-amd-sd-win/】《とうとうRyzen + RADEONのAMD環境にもWindowsで動くStable Diffusionがきた》（未翻译，能直连的可以参考下）
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，让你下载onnx运行时环境(”ort_nightly_directml-….”)，请用现在的最新版本，而不是用文章里写的那版。
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。
准备好转换模型格式的python脚本之后，下载专门为二次元插画特化的Anything Ver3.0模型，并进行转换。
（译者注：模型的路径因人而异，请自行修改。）
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（后面会提到）。
2つのファイルを修正します。
有两个文件需要做点修改。
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，可以启动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，如果您运行时，提示缺少“scipy”、“accelerator”等模块，请用pip install命令把这些模块装上（我自己还没试过）。
以下は調査記録というか、自分の知識の袋小路メモです。
以下是我的调查记录，或者更确切的说，我的私人（？）笔记。
奇特な方だけどうぞ。
请（那些无私分享的人？）阅览。
增加功能①：更换扩散算法
【追加機能1.スケジューラ追加】
できるかぎり新しいDiffuserを（尽可能使用新版本的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这个绘图AI，”能做什么、不能做什么“很大程度上取决于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，反向提示词就是diffuser 0.4.0版本新增的功能。
よって当初参照した記事の通り0.3.0のままだと、今となっては古い(といっても数ヶ月前)機能しか使えません。
正如我之前引用的那篇文章那样，如果它还是旧的0.3.0版本（即使它是几个月前才发布的），那么只能用上旧的功能。
そこでどこまでdiffuserを最新にできるかを試しました。
于是我就试了一下能把diffuser更新到什么程度。
結果、改造無しで上げられるのはdiffuser Ver.0.5.1まで。
结果，不需要做什么改造，就顺利升到了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。
但在这基础上（再往上升），Tensor是什么、VAE是什么……这些事情，自己就没能搞定了。
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。
总之，0.5.1版本中，可以使用的扩散算法，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”这个文件而言，能够看出0.5.1支持以下的扩散算法：（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。
实际上，只有“DDIMScheduler”和“PNDMScheduler”这两个是能够正常使用的。
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(名称不明)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种扩散算法，它会使用一种默认的算法，且能够正常工作（但我不清楚它叫什么）。能够正常使用的，一共就这3种了。
KarrasVeSchedulerについては実際にGenerateさせようとすると
如果用KarrasVeScheduler这个来生成，它会报以下的错误：
DDPMSchedulerについては
如果用DDPMScheduler的话，又会报这样的错误：
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。
我并不知道如何解决，如果有谁知道的话，还请不吝赐教。
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这两个，我没太看懂，它们好像有别的用途？
原作者引了一段，应该是解释这些算法用途的：（英语就不翻了）
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脚本
【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定しました。
使用单选框，来指定使用哪种扩散算法。从能正常使用的那3种中选1个来使用。
Schedulerの選択（选择扩散算法）
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。
除非使用默认的那一种，否则将对应的参数拿来构造ScheSet，再传递给Pipeline的构造函数。
変数はHugging FaceのSchedulersを参照。
参数的取值，参见HuggingFace的Schedulers的文档。
パイプラインの設定（Pipeline的构造）
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。
如果未指定扩散算法（即使用默认的那一种），会报ScheSet未定义的错误。
よってifで回避しています。
因此加个if条件语句，来避免这种情况。
pipe.safety_checkerはsfwチェックを無効化するもの。
pipe.safety_checker 这一句，用来禁用SFW检查，（之后就可以涩瑟了）
不同扩散算法下，画出来图片的差异
【スケジューラによる作画の違い】
Anything V3.0モデルから。
使用（转换好的）Anything V3.0模型。
正向提示词：cool woman waring dress, wind,solo,multicolor
反向提示词：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
迭代步数：25
关键词相关度：7.5
随机种子：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出来的图，细节是最好的。
麦わらの端や服のシワ、髪の毛の揺れ具合など。
草帽的边缘，衣服的褶皱，头发的飘动等（都是相当不错的）。
左手の表現はDefaultの方が崩れが少ないですが場合によりそう。
默认算法出来的图，左手没那么崩。但也要结合具体的场景来看。
PNDMはDefaultに近いですが、左手が崩れてしまっています。。
PNDM跟默认的十分相似，但是左手已经完全崩坏了……
次いでStableDiffusion V1.5モデル。
之后是StableDiffusion V1.5模型。
正向提示词：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
反向提示词：Distorted
迭代步数：30
提示词相关度：6
随机种子：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。
是因为题材的问题吗？没有产生像Anything模型那样，不同扩散算法间的明显差异。
特にDefaultとPNDMは差を見つけるのが難しいほど。
尤其是默认和PNDM两种，难以辨认出差异。
Stepを75まで上げたら肉眼での差はわかりませんでした。
迭代步数拉到75以上的话，就很难用肉眼看出两张图的差别了。
2つは非常に似たスケジューラなのかもしれません。
这两种扩散算法真的非常相似。（或者，根本就是同一种？）
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将光影和远景的淡化都表现出来了。
增加功能②：更换扩散算法
【追加機能2.複数枚生成】
UIをどうするとか面倒だったので、./outputフォルダに指定枚数を吐き出すだけのシンプルな実装にしました。
因为做（展示多图的）UI很麻烦，所以只是简单地实现了输出指定张数的图片。
どうせWindowsなら無理にブラウザ内で見るより、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系统，比起在浏览器里看，还是打开文件夹用图片查看器来得更快些。
生成枚数はスライダーを使い最大20枚まで指定できます。
最多允许一次生成20张，可以拖动滑动条来指定生成的张数。
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。
如果给定了一个种子号，那么只有第一张使用这个种子号。其它几张还是使用随机种子。
WebUIにプレビューされる画像は最後に生成された画像なのでご注意下さい。
在浏览器的预览框中展示的是生成的最后一张图片，这点还请注意。
とまあ・・・作りは適当だけど目的は達した感。
嘛……制作（这套东西出力）适当，感觉刚好达到了目的。(?)
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。
这样一来，总算是能够（方便地）用A卡来“抽奖”了。
