AI紀行
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筆者探索AI工具時遇到的難題、解方和雜談，不定期更新。
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筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇。書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
實際上，筆者的Stable Diffusion (Vlad)依舊有些問題，仍不曉得原因是顯卡、Win11、SSD、Vlad或其他，但會先從更新顯卡驅動和重裝Vlad開始找錯。
現況是Vlad運算了二三張圖後就會因為GPU記憶體不夠的問題開始極度緩慢，因此打擊了我創圖的意願。
另一方面，也是對創作
毋庸置疑，AI是一種工具。制度和觀念跟不上AI腳步，卻也顯而易見。既成與趨勢，其衝突與矛盾日益緊繃。從跟不上腳步的法規到藝術家集體抵制AI，在在突顯AI工具之強大－－以及人們對其強大原理的諸多疑慮。
＊內文無18禁內容，但介紹的AI肯定會用在18禁的內容上｜簡易圖片解碼AI「Hent-AI」和「DeepCreamPy」的使用心得。
可能包含敏感內容
筆者第一次嘗試 AI Cover 唱歌，僅是看了部 YouTube 簡易教學影片，所以稱不上是心得有成，但還是想分享給大家。
因為最近 Vlad 頻繁出問題，且Img2Img算一張1024x2048、Denoising Strength 0.45 的圖要整整兩個小時，想說暫時先用 A1111 應急。沒想到 A1111 現在也是半斤八兩，沒有 --no-half --no-half-vae u 一定出問題不說，Img2Img
實作心得 | AI是畫家，使用者是責編
即使套用超強大的插件 ControlNet，在相當於從草稿→完稿的 Img2Img Upscale 過程中，仍時常會損失初始小圖想保留的特色，以及產生奇怪的部分，就好比畫家和責編，對需求的了解總會相隔一層薄霧的差距。
於是就需要花費大量的時間篩選，一張
高解析度寫實風
這是以大主題「婚紗」衍伸各種「人設」的嘗試。
心得①用於放上最滿意的成品。心得②將分享過程秘辛與趣事，以及未選為Amazon上架的相冊內容的圖片。
最近 Stability AI 的 SD-XL 即將完工。原先只有 ComfyUI 能支援，但最近注意到 Vlad 也有支援了，遂嘗試了一下。
因為想嘗試將真實照片中的人物姿態融入成品中，所以在Text2Image（文生圖）階段使用了三種ControlNet：Depth (景深)、reference_only (參照)、lightingBasedPicture_v10 (打光模型)。
這篇很短，僅提供在算圖時於VAE階段%卡死不動的可能解決方案。
方法：關掉Token Merge
祝大家算圖愉快！
各位端午快樂，這篇心得很短，就是我在所有設定相同的狀態下（包括seed），帶入不同遊戲/類型名詞的結果......
筆者於這篇心得＜進化的Automatic1111：Vlad Diffusion - Stable Diffusion＞分享的Vlad webui介面沒有提供一鍵更新的update.bat，需要手動更新，方法如下：
已經玩SD好一陣子的人應該已經發現，很多名字帶有「Mix」且比較有名的checkpoint模型基本上就是在互相「抄來抄去」，而且在女角方面很多只使用了極少的人物重點訓練，導致算出來的臉常常「都長一個樣」。
那麼，該怎麼辦呢？
NVIDIA驅動程式最新版本532.03
因為NVIDIA驅動程式最新版本532.03據說在Windows 11環境下能大幅提升Stable Diffusion的inference效能（簡單的說即是算圖效能），所以我更新了驅動程式後想測試看看。
先說結論：好像有，又好像沒有，總之希望有。
因為最近在玩這篇ACG LoRA的寫實風運用 - Stable Diffusion 心得中的內容，所以繼約兒後也嘗試了2B的LoRA。
用ACG圖片訓練出來的LoRA models，時有難以使用寫實風checkpoints models繪製出滿意成果的情況。
