単純にnostrの認証をGitHub Pages使ってとる方法はほかの人が書いてくれていると思うので、ここではhugoユーザー向けの話。
具体的にはすでにGitHub Pagesを持っていて、hugo(gh-pages)デプロイしている人。
hugoはデプロイするときに隠しディレクトリを全部削除するので、.well-knownディレクトリも消されてしまう。
staticディレクトリに.well-knownディレクトリを入れる
Snortで見て、打ち消し線とWarning markがついている場合は失敗している。
また、ほぼ即時でつくので、反映に時間がかかるとかそういうのはない。
Irisで見るとうまくいっているように見えるので紛らわしい。
これやるためにRTX3090買ったみたいなところはある。
品質がいいとされるJoePenna版。
やり方は主に以下を参照。
補足は後述。
pip install captionizer
をしないとダメだった気がする。
これはStableDiffusionに下記を入力して259個作成。
1girl
たぶんもっといい方法はある。
ちゃんと読めばわかるけども、下記も必要に応じて変更する。
--actual_resumeは使うckpt --reg_data_rootは正則化画像を入れたフォルダ
また、ここではgpusを1にしないとダメ、と言っているが、最新のやつだと1にすると動かないので、0にする。
学習データ12個、4000step RTX3090で1時間半くらい？
ちなみに800stepだと微妙な感じだった。
AIお絵描きがすごいことになっていて、Google colabに課金するか。と思った日に改悪のニュースが出たので勢いでRTX3090を買った。
ゲーム目的だったら真RTX4080を買った方がお得だと思うが、機械学習やDeepLearningではVRAMが重要っぽいので、その点でRTX3090は4080より優れている。
じゃあ4090買えよって話だが、高いし、でかいし、消費電力ヤバいし...
買ったのはELSAのRTX3090のバルク品
ELSAは信用しているので（高いけど）
電力が心配だったが、ELSAは公式で制御ソフトを出しているのでエコモードで使ってる分には特に問題ないはず...
普通にブラウジングなどで使ってる分には30Wくらい。stable-diffusion web-uiでGenerateすると350Wくらい。
この辺を鑑みるに、4090でも制御次第で電力は問題にならなそうな気もするな。でかさが致命的だが。
電源8x2pinで2カードスロットなので、思ったより（横幅は）コンパクトだった（重量はあるが）。
PCIEは4.0に対応してなくてもいいっぽい。
騒音は全然ない。
電源はMSI MPG A850GFを買った。
3090は（直ったとは言っているが）いろいろ相性問題があるっぽいので実績のあるやつで
reviewdays.com
差込がかなり固いので、入ってるのかこれ？とちょっと心配になる。
マニュアルがやや不親切だがなるようになる。
というか電源交換するのかなりめんどくさかった。
写真の切り抜きにも使えると触れ込みのEISegを入れてみたんだが、まぁ詰まった詰まった。
ので、その記録を。（Windows 10）
基本的な流れはからあげ先生がまとめているので、それに従えばいい。
ただ、事前に必要なことやら、触れられていないこともあるので、そのへんを補足していく。
AIを使った自動セグメンテーションマスクツール「EISeg」のセットアップ方法
これもからあげ先生。xeyesは後述するので、まずはWSL2入れよう。
ゲーミングPCのWindows環境セットアップ
すでにWSL1環境で動かしているものをWSL2環境にするのはめんどくさそうなので、削除して入れ直した方が楽。
自分はWSL2だと思っていても実はWSL1で動いていたりするので、powershellからwsl -l -v して確認したほうが無難
これもからあげ先生。
pyenv/pyenv-virtualenv/MiniForgeを使ったLinuxのPython環境構築
んでもってここが超重要！！！
versionは3.8未満を選ぼう（実績：3.7.12）
というのも、Ubuntu環境Python3.8のバグらしく、paddlepaddleをversion指定で入れようとすると以下のエラーが出て入れられない。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement paddlepaddle==2.2.1 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for paddlepaddle==2.2.1
これを入れておかないと、eisegをやったときになんかopenできない系のエラーが出る。
まぁ、当たり前っちゃ当たり前なんだが。
基本はこれ。
WSL2でROSを使う(2021/4) - Qiita
ただし、これだけだとxeyesと打っても、目玉のウィンドウが出てこなくて、タイムアウトっぽい挙動になる場合がある。
その場合は以下をやる必要がある。
WSL2のX-ServerでGUI表示する際に「export DISPLAY=:0.0」が効かない | Odaryo's blog
ここまでやれば、きっとEISegが起動するはずだ！が！
以下をヒントにしてなんとかEnglishにしよう。なんとかなる。
たった数クリックでセグメンテーションのマスクを作る！？ Edge Flowの紹介 - Qiita
あと、モデルの係数のDLと読み込みも忘れがちなので、気を付けた方がいい。
画像読めないときは大体これ。エラーメッセージは中国語のままっぽくて文字化けしててわけわからんのでおそらく。
自分のTwitterアイコンがワンクリックでこんな感じになる。すごい。
面白いは面白いんだが、自分の駄目さに憂鬱になるだけなので微妙。
あといろいろとちょっと古い。
「これからはGitの時代だぜ！（ドヤッ」みたいな話があって、いまさらそんな話する！？って感じたので。
（調べてみたら2012年の本なので、確かに当時としては先見の明があるが）
だいたいこの本に手を出す人は、これ以外にもコードコンプリートなりリーダブルコードなりそれなりに本読んでる（かつ、問題意識を持っていていろいろと学習済み）と思うので、得られる新しい知見はあんまないと思う。
一つだけ挙げるとしたら、見積もりの章が良かったかな。
