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DD Course-01: 从0到1,在浏览器里运行 Disco Diffusion (全网最详细教程)

冬寂 2022-06-09 15:42:51 【我的世界】 127人已围观


转自西乔公众号:原文链接 https://mp.weixin.qq.com/s/mfCKgdZCEoP8QgeQt8Y7aw


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首先来澄清一个常见的误解:

有一些人认为 Disco Diffusion (以下简称 DD) 是由 Google 开发的,其实它只是运行在 Google 免费提供的计算资源上。

DD 是 2021 年上半年诞生的一个开源项目,是一个年轻的 TTI 开发社区的集体努力的成果。它还是机器学习-文字转图像生成领域的一个新生阶段的实验性应用模型,而非一个成熟的商业产品。所以 DD 并不像常见的绘图或设计软件/App 有一个友好的界面。而是使用一个 2600 行多代码的 ipynb 文件来完成交互和运行。

而我们使用 DD 的过程也就是修改和运行这个 ipynb 文件的过程。

>> 点这里了解 Disco Diffusion 能画出什么

什么是 ipynb 文件?

.ipynb 是 Jupyter Notebook 所创建的文件格式,就像 .docx 是 Word 文件一样。

Jupyter Notebook 是一款能在浏览器里运行的交互式开发环境。设计初衷是用于科学计算和数据科学的交互应用。编写和运行 Python 是最常见的用法,还能支持 R 和 JavaScript 40 多种编程语言。人们喜欢用它编写教程和代码、实时运行、跑数学方程和可视化。

它方便协作和共享,使用起来比传统的开发环境简单灵活很多(当然缺点也有,此处不提)。所以成为数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。

Jupyter Notebook 是开源的。而 Colab 就是 Google 二次开发并托管的 Jupyter Notebook 服务。无需设置,你就可以直接使用,同时还能免费使用 Google 提供的 GPU 等计算资源。

Google 账号 和 Google Driver 

(下面有详尽的如何注册设置账号的图文教程)

  • Colab 需注册/登陆后才能使用。所以你首先得开一个 Google(Gmail)账号

  • Google 的服务在国内无法直接使用,这部分请自己解决

  • 每个 Google 账号都提供了 15G 的免费 Google Driver (云盘空间)。你运行 DD 需要的模型会被下载到你的 Driver 里

  • 使用 DD 时会用到的 initial_image (底图)需要上传到 Driver

  • 每次运行完生成的作品图片也会被自动保存到 Driver 。包括不同进度时的中间步骤结果预览(需修改一处设置,随后介绍)

  • 运行过程中,Colab 会请求授权取得你 Driver 的访问权限,请允许。

关于 GPU

运行所有 DD 这类的 AI 创作工具都需要消耗惊人的 GPU(显卡)计算资源。假设你希望在自己机器上本地部署DD,显存起码要有 10G,约等于 1080 ti 这个级别的 Nvidia 显卡起步(可以生成 1024*1024 尺寸的作品)。如果你显卡是 AMD 的,或指望在一台几年前的笔记本上跑个试试,我的建议是:想都不要想。

  • 使用部署在 Colab 上的 DD,使用的 GPU 都是 Google 免费提供的(财大气粗)

  • Colab notebook 需要连接云端提供计算资源的虚拟机才能运行,免费账号最长有机会运行 12 小时,注意是有机会

  • Colab notebook 如果处于空闲状态的时间过长,会与虚拟机断开连接

每次你打开 Colab 开始运行,都会先随机抽到一款 GPU (像开箱子抽武器)。同一个 IP 地址在一段时间内刷新页面,被分配到也是同一款显卡(此结论未经过充分验证)

你会从这五款武器里随机抽取:

  • NVIDIA® Tesla® K80 (普通大剑)

  • NVIDIA® Tesla® T4 (标准重剑)

  • NVIDIA® Tesla® P100 (银骑士的剑)

  • NVIDIA® Tesla® V100(深渊大剑)

  • NVIDIA® Tesla® A100(霜之哀伤)

如果你抽到 V100,记得截屏转发锦鲤。

如果你抽到 A100,记得跟屏幕合影,把照片留给你孙子做纪念。

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V100 VS A100  图片

https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-vs-v100-benchmarks/

Colab 的用量限制

由于是免费的,Colab 随机分配给你 GPU 资源供应没有保证,也不会无限量供应,用量限额会随用户们的总体用量消耗而变化。

Google 并没有公布免费用户每天的用量限额,因为整体系统消耗状况是快速变化、不可预测的。

长时间占着 Notebook 运行计算,或 GPU 资源消耗量大的用户,更有可能遇到用量限额,导致你暂时无法使用 GPU。但这个限制会在一天后重置,所以当你看到下面这个弹窗提示,第二天再来就行了,不用着急掏出钱包买 Pro。

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Colab 不希望用户独占有限资源,所以在不用的时候,请关闭浏览器里 Colab 的标签页,并在不跑图的时候避免选用 GPU。这样会减少你遇到用量限制的情况。

关于要付钱的 Colab Pro 服务

每月支付折合 74 人民币,可以升级为 Pro 服务。升级后 Colab 承诺提供

  • 更快的GPU——意味着出图的等待时间会变短

  • 更长的运行时间——意味每天可拥有更多的 notebook 运行时长,闲置超时断开服务的频率也会更低)

  • 更大的存储空间——但不是 Google Driver 的空间,如果试用了四五款模型不通用的TTI 工具,15 G 的默认存储空间很容易会被撑满。升级 Google Driver 需要另外付费。记得满了以后清理不需要的文件,并清空回收站。清空后回收的存储空间要等一段时间才可供 Colab 使用

我在 Colab 里干什么?

你在 DD 里修改的 Prompt、参数 这些操作相当在修改这个 ipynb 里的代码。所以,没错,你使用 DD 的过程,相当于你在改 Python 代码。

同学,你在写码了哦 ~~ 

但不用担心,你不会改坏它,每次刷新这个页面,这个ipynb 文件都会重置为原始状态,除非你把它另存为你自己的版本。

如果你还有一些额外的兴趣多学习一点 Python,可以访问 XUE.cn。是一个我团队之前开发的自学编程平台,基于Jupyter魔改。有很多 Python 自学课程和习题。浏览器里学写码,你可以从下面这本自学课程开始:

https://xue.cn/hub/app/books/1




下面是在 Colab 里运行 DD 的图文教程,从 0 到 1。

Colab 支持大多数主流浏览器,并且在ChromeFirefoxSafari 的最新版本上进行了最全面的测试。但我们还是推荐使用谷歌浏览器 Chrome,下载地址:

https://www.google.com/intl/zh-CN/chrome/

设置浏览器语言

如果已有Google 账号,直接跳到下一主题。

注册前,如果浏览器语言是中文,需要将浏览器设置为纯英文,注册完再改回中文,不然手机验证时会有如下图提示 This phone number cannot be used for verification.(该手机号不能用于验证):

图片

点击浏览器右上角三个小圆点,点击设置:

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  1. 点击 高级 (Advanced),语言 (Language),添加语言 (Add language)

  2. 在弹窗里拖拽滚动条,将 英语 添加进来。也可以在弹窗右上角输入 EN 快速搜索到 英语。 

  3. 点击 英语 这一行右端的 三个点,从设置框里 勾选 以这种语言显示 Google Chrome

  4. 点击 中文 这一行右端的三个点,从设置框里 移除(中文)。

  5. 点击 重新启动按钮 重启浏览器。


图片图片

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注册完,同样的操作可将中文添加进来。

下面是英文界面的引导(等你完成账号注册后,再视需求,改回为中文界面)


Google 账号注册

开始注册。浏览器打开谷歌登录页:

https://accounts.google.com/signin

点击创建账号,为自己创建:


如下图,填写完用户、账号名,密码,点 Next

国家选择中国,输入你的手机号,点 Next

输入手机收到的 6 为数验证码,点验证 Verify



输入生日(年龄不能太小,否则会拒绝注册),选择性别:


点跳过 Skip



拉到最下面,点同意 I agree


账号就注册成功啦。准备好,进入 Disco Diffusion 的魔法世界。



第一次运行 Colab notebook

点击打开 Disco Diffusion v5.2 的 colab notebook:

https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb


https://colab.research.google.com/drive/10HUmA5laY1e1q7sYGg19Ys2lFM60M_T5(这个是最新版本,加了对 ViT/L-14@336px 模型的支持和对称优化。但 ViT/L-14@336px 需要抽到非常好的 GPU 资源才能勾选)


从来没有使用过 Notebook 的同学看见这个页面可能有点心慌,Don’t panic!非常简单。我做了一个极简的 ipynb 的文件用来演示结构,一看就明白。

Tip如果无意间点开了显示代码,将鼠标放代码上,右键选择 [表单]--[隐藏代码],将代码隐藏:



这个 DD 的 ipynb 分两部分, “前言” 和 “设置”( 5 步)

第一部分 Credits & Changelog + Tutorial 

包含了 Disco Diffusion 的简短介绍,项目历史,贡献者及其贡献,更新日志,授权协议和教程。

这里的文档已经严重过时。完全可以不看,所以不需要打开 “Tutorial” 前面的折叠箭头。

跟当前版本匹配的文档需要查看非官方指南:Zippy's Disco Diffusion Cheatsheet

https://docs.google.com/document/d/1l8s7uS2dGqjztYSjPpzlmXLjl5PM3IGkRWI3IiCuK7g/edit

这个文档我已经取得了作者 Zippy 的翻译授权,跟团队里的小吴同学一起翻译了完整版本,工作接近尾声,这周就会分章节发布。

授权协议使用 MIT License,说明 DD 是开源,免费,可商用的(但是,使用这个工具生成的艺术品,如果商用,可能需要注意避免使用风格特别明显的艺术家的风格,有侵权风险)

第二部分 包含了 DD 的 5 步设置新手也不需要动里面的大部分设置


1. Set Up,运行模型的资源准备工作。包括:

    • 检查 GPU 状态(这里可以看到你抽到了什么GPU)

    • 连接谷歌云盘

    • 安装、配置依赖项

    • 定义功能函数等

Set up 的准备工作会需要你在多个弹窗里点确认。一律允许就可以。只要没有卡住不动 或 出现红色 就算运行通过。


2. Diffusion and CLIP model settings,图片生成和Clip 引导模型的设置。(在这可以选择和配置模型。暂时不用管)


3. Settings,设置要生成的图像/动画的参数。包括:

    • 基础设置(重要)

    • 动画设置

    • 高级设置

    • 提词 Prompts 修改(重要)


4. Diffuse!,运行工具正式生成图像。(这里你能实时看到图片生成过程


5. Create the video,运行工具正式生成视频。(暂时我们不用看这块)

使用默认设置生成第一张图片

点击菜单栏里的 代码执行程序(Runtime),点击 全部运行(Run all)


如果你没找到菜单栏,请复习上面 极简 ipynb demo 截图说明。


点击 仍然运行


确定:(用的不是你本地的内存,不要怕)


点击 连接到 Google 云端硬盘


弹出对话框选择你想授权给 Colab 的 Google Driver 账号:


下拉弹窗的滚动条,点击底部的 允许


多点耐心,第一次运行 DD 会下载多达 3G 的模型到你的 Google driver 里。但以后运行都不再需要等下载了。。

单元格的运行状态是你需要关注的。

  • 长得像播放器图标的运行按钮前面有绿色对勾代表已运行通过

  • 中间变方块运行按钮代表正在运行中。点击它可以中止运行

  • 运行按钮变成红色意味着遇到问题。需要查看出错信息

  • 点击变成红色的运行按钮尝试再次运行

常见出错可能包括  

  • Google Driver 空间不足

  • 跟云端提供计算资源的虚拟机的连接终端

  • 超过本日免费试用限额


运行过程中你可以随时点击菜单里的 代码执行程序(Runtime),中断执行(interrupt execution),来结束程序运行。

但第一次使用 DD 建议不要中止,让程序自动执行完成初始化。

等候的过程中,你可以在目录里点击1.1 Check GPU Status,看看自己是不是抽到了史诗级 GPU。图中显示我们这次抽到了 标准重剑 T4:


在目录里点击 3. Settings 找到 Prompts ,有一个 DD 默认写好的 Prompt :

"A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation", "yellow color scheme"
"一幅美丽的画,画的是一座奇特的灯塔在,光芒照耀着一片动荡的血海,参考艺术家 Greg Rutkowski 和 Thomas Kinkade,Artstation 流行画风, 黄色配色。"

第一次运行我们不修改 Prompt,让这个 ipynb 完整执行。

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一切顺利的话,你将会在 4. Diffuse ! 的单元格里看到图片正在生成。

初始是一片灰色的噪点,色彩和形状慢慢从噪点里浮现出来。你的第一张 AI 绘画作品正在穿越神经网络,前来和你相遇。

图片上面的 batches 进度条:代表这个 Prompt 会一次生成  50 张,目前正在生成第一张。什么人想要 50 张灯塔???图片图片

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而当前正在生成这张作品的进度条在图片底部。如下图底部, 

  • 2%:当前进度。

  • 4/240:已经运行完 240 步里的前 4 步。 

  • [00:16<16:15]: 已耗时16 秒,还需要 16 分 15 秒出结果。

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完成后,每个人都会收获一张跟下图风格类似的作品,但每个人每次执行,结果都会有所不同,是独一无二的。

此后你也要经常意识到,跟你打交道的是概率模型,没有什么确定的,意外和随机是 DD 不可分离的属性。

把灯塔留作纪念吧,你不会再想生成它了。

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再往前一步

如果你想再来一张别的, 先点击下面截图 Do the Run ! 前面的运行按钮,让它中止。

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顺便把 n_batches:50 改为 1 或者2,这样每个 Prompt 就只会出 1 或 2 张图。

修改 prompt:试试下面的

a detailed matte painting of blue ocean, waves, a black whale flying in the sky, by Caspar David Friedrich, Trending on artstation

这段文字替换掉原来的 prompt。注意要保留 两端的 英文双引号。如果 prompt 在一行里包含了太长的文本会报错。需要如下拆成 2 行,用英文逗号隔开两组双引号包围的文本

"the first line",

"the second line"

注意是替换掉 0: ["_________"],  而不是  100: ["________"]。

100 的给动画设置用的。你可以再 “100” 前面加一个 # 注释掉它。眼不见心不烦。

是的,你又在写码了。图片

改完后要先运行一次 Prompt 这个单元格,你的修改后才能生效。

运行 Do the RUN! ,开始生成图片。

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回收作品文件

所有生成完的图片都保留在你的 Google Driver。当然你也可以页面上直接图片右键另存为。下面网址访问:

https://drive.google.com/ 

按图示路径找到 TimeToDisco 目录。

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如果你不喜欢DD,想清理掉占空间的模型文件,请按图示路径找到 models 目录,删除,清空回收桶。

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祝玩得愉快


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