InvokeAIでVramを解放、CPUを使用し画像を高速実行する方法

目次

1. Vramの解放
2. チェックポイントの変換とマップの高速化
3. 古いアベがテストに使用できるディスプレイカードの選択肢
4. CPUを使用した画像の実行
5. Invoke AIのインストール方法
6. Pythonのインストール
7. Microsoft Visual C++のインストール
8. Invoke AIの設定
9. モデルのパスの入力
10. ニューチェックポイントの自動スキャンとインストール

Vramの解放

古いアベ氏がこのAIの描画に引かれる理由は、まずVramの解放です。彼はディスプレイカードのVramを解放することができます。古いアベ氏は現在テストに適したディスプレイカードがないため、同じハードウェア上でCPUを使用して画像を実行するオプションがあります。このオプションを使用すると、SD実行は7分36秒で、Invoke AI実行は6分38秒で少し速く感じます。古いアベ氏はこの方法が直感的で便利だと感じています。

チェックポイントの変換とマップの高速化

古いアベ氏はテストに適したディスプレイカードを使用することができませんが、チェックポイントの変換によりマップの実行速度が高速化されます。彼はまだVramの解放を行っていないため、具体的な効果は分かりませんが、古いアベ氏は変換後のチェックポイントを利用することで速度が向上すると期待しています。

利点

• 古いハードウェアでも画像を実行できる
• チェックポイントの変換により速度が向上する

欠点

• ディスプレイカードがないため、Vramの解放ができない

古いアベのためのディスプレイカード選択肢

古いアベ氏はテストに適したディスプレイカードを持っていませんが、CPUを使用して画像を実行することができます。インストール中にこのオプションを選択することで、CPU上で画像を実行することができます。

このオプションは、ディスプレイカードを持っていない古いアベ氏にとっては貴重な選択肢です。

CPUを使用した画像の実行

古いアベ氏はディスプレイカードを持っていないため、CPUを使用して画像を実行することができます。インストール中にこのオプションを選択すると、同じハードウェア上で画像を実行することができます。

このオプションを使用すると、画像の実行が直感的で便利になります。

メリット

• 古いハードウェアでも画像を実行できる
• 直感的で便利な操作が可能

デメリット

• ディスプレイカードを持っていないと性能が制限される

Invoke AIのインストール方法

Invoke AIのインストールと共有方法について説明します。初心者の視点から見ると、インストールと共有は少し時間がかかるかもしれません。初心者ではない方は倍速で操作してください。

ステップ1: Pythonのインストール

まず、Pythonのインストールが必要です。以下のリンクをクリックしてインストールしてください。古いアベ氏のインストールでは、バージョン3.10.6を推奨しています。

ステップ2: Invoke AIのダウンロードとインストール

Invoke AIのダウンロードページに移動し、圧縮ファイルを選択して保存します。保存する場所は任意です。古いアベ氏はAIをEスロットに保存したいと考えています。

ステップ3: Microsoft Visual C++のインストール

Microsoft Visual C++のダウンロードページからインストーラーをダウンロードし、インストールします。

これらのステップを完了すると、Invoke AIがインストールされます。

Invoke AIの設定

Invoke AIの設定を行います。

モデルのパスの入力

使用するモデルのパスを入力します。古いアベ氏はモデルをCドライブに保存しています。適切なパスを入力してください。

設定が完了したら、スペースキーを押して次に進みます。

ニューチェックポイントの自動スキャンとインストール

設定が完了すると、新しいチェックポイントが自動的にスキャンされ、必要に応じてインストールが行われます。設定によっては、トレーニングファイルのダウンロードも行われます。

これらの設定により、画像の実行が高速化されます。

展望

Invoke AIのインストールと設定はやや複雑ですが、一度完了すると直感的で便利に使用することができます。古いハードウェアでもCPUを使用することで画像の実行が可能になります。将来的にはディスプレイカードを使用し、Vramを解放することでさらなる性能向上が期待できます。

※詳細な手順や設定については、リソースのウェブサイトを参照してください。