Quick Update - 28 June 2025

I will be talking a few topics here and you can skip straight to the bottom if you're only interested in the important parts such as image generation (Other creators or people interested in AI generation could find this information useful).

The next discounts and membership giveaway will be held on 3rd of July instead, since I made a mistake in putting the current discount until 2nd of July.

What I've been up to?

I did plenty of rest, although it went by so fast that I didn't manage to do all the things I wanted on my break. I watched some anime and play a game that became one of my favorite franchise.

The game was Armored Core 6, when it first released I dropped the game after a few mission since it didn't clicked with me back then. And I randomly listened to a few soundtracks from AC4 and AC5 then I gave AC6 another try and it became one of my favorite game. I played through the whole story 6 times and got the true ending 2 times, 100% the game and got all the achievements. I've been listening to more of AC's soundtracks and used it while making today's set too. My favourites are Mechanized Memories, Life in Ash, Cinders, many more from AC4 and AC5 and the majority of AC6 soundtrack I really like them too.

I know this section is just me praising Armored Core, since it's been a while since I've played a game that I felt the money I paid was well spent. I will be on a lookout for a DLC or perhaps hopefully a sequel soon. Mostly I spent a week playing AC6 to the fullest, and I've been watching a Vtuber playing from the first AC to AC6 right now.

Anyways, you can probably tell why the banner changed into some random girls with mechas behind them hehe. A few anime that I managed to watch are 86, Gundam blood orphans (although I haven't continued the second season), and first season of Golden Kamuy. Wanted to watch Evangelion but I didn't have time to and I don't want to suffer the Post Traumatic Anime Disorder once I start making sets :p.

Hardware upgrade and Generation changes

I decided to upgrade my GPU to a 5090 a lot sooner than I had planned, since the support from all of you have been immense, I went and upgraded my GPU to increase the generation speed. However, the increase from my 5080 to 5090 wasn't significant, although it is 2x the speed it doesn't really justify the price difference. The silver lining is that the 50 series cards aren't officially supported for Pytorch and what we can use is a DIY(?) versions that can work but not at full efficiency.

So instead of focusing solely on speed, I decided to increase the resolution size from 1216x832 to 1536x1024 for the base images. The final resolution size for Main will be 2304x1536 which is why the file size will also increase.

For other creators and Stable Diffusion Users

These are the settings I use for my generations, I've tweaked it a bit to accommodate the increase in resolution since the speed was almost the same with a 5080.

Current settings that I use on a 5090:

Sampling = Euler
Schedule type = SGM Unifrom
Sampling Steps = 25
Resolution = 1536x1024
Batch count = 2
CFG Scale = 4.5
Adetailer [on] = denoising 0.3
Time taken = 24 - 28 Seconds

I usually average 4 ~ 5 it/s using this setting, and if ChatGPT is accurate with the information, it should reach at least 8 it/s and up to 11 it/s

If you're a fellow Creator or just someone interested in buying a 5090 then I think you should hold off for a bit longer, maybe at least until the 50 series cards are officially supported and can run at full speed. However, if you're upgrading from a lower end 30/40 series card then a 5080 is more than enough for the general Stable Diffusion generations.

Thank you so much for your support and patience with me through my unexpected break, I am grateful to those who still decided to support me nonetheless, thank you once again.

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🇯🇵 日本語

ここでいくつかの話題をお話ししますが、画像生成など重要な部分だけ知りたい方は、下の方まで読み飛ばしていただいて大丈夫です（他のクリエイターやAI生成に興味のある方には役立つ情報かと思います）。

次回のディスカウントおよびメンバーシップのプレゼントは、私のミスで現在のディスカウントを7月2日までとしてしまったため、代わりに7月3日に開催します。

何をしていたか？

しっかり休息を取ったものの、休暇中にやりたかったことをすべてやり切るには時間が足りませんでした。アニメを観たり、結果的に大好きなシリーズになったゲームをプレイしたりしました。

そのゲームは『アーマード・コア6』です。発売当初は数ミッションでやめてしまったのですが、AC4やAC5のサントラを偶然聴き、AC6を再挑戦したら大好きなゲームになりました。物語を6周して真エンディングを2回見て、ゲームを100％クリアして全実績を獲得しました。ACのサントラもずっと聴いていて、今日のセット作りの際にも流していました。特に「Mechanized Memories」「Life in Ash」「Cinders」、AC4やAC5の他の多くの曲がお気に入りで、AC6の曲も大好きです。

この部分はアーマード・コアを褒めてばかりですが、久しぶりに「お金を払ってよかった！」と思えるゲームでした。DLCや続編が出ることを期待しています。主に1週間ほどAC6をやり込み、今はAC1からAC6までプレイするVtuberを見ています。

それで最近、バナーがメカを背負った女の子のイラストに変わったのがわかると思います（笑）。観たアニメは「86」「機動戦士ガンダム 鉄血のオルフェンズ」（2期は未視聴）、「ゴールデンカムイ」1期です。エヴァンゲリオンも観たかったのですが時間がなく、セットを作りながらPTAD（ポストアニメトラウマ障害）になるのは嫌だったので見ていません（笑）。

ハードウェアのアップグレードと生成の変更

皆さんの大きな支援のおかげで、予定より早くGPUを5090にアップグレードしました。生成速度を上げるためでしたが、5080から5090への速度向上は思ったほど大きくなく、理論上は2倍速いですが価格差に見合うほどではありませんでした。しかも50シリーズGPUはPyTorchで正式にサポートされていないため、DIY的な方法で動かしているだけで完全な性能は引き出せていません。

そこで速度より解像度を重視し、ベース画像を1216x832から1536x1024に引き上げました。最終的なMain画像は2304x1536になるので、ファイルサイズも大きくなります。

他のクリエイターやStable Diffusionユーザーへ

現在5090で使用している設定は以下の通りです：

Sampling＝Euler
Schedule type＝SGM Uniform
Sampling Steps＝25
解像度＝1536x1024
Batch数＝2
CFG Scale＝4.5
ADetailer [ON]＝デノイズ0.3
所要時間＝24〜28秒
この設定で平均4～5 it/sですが、ChatGPTの情報が正しければ8～11 it/sに達する可能性があります。

5090購入を考えている方や他のクリエイターの方は、50シリーズが正式サポートされてフルスピードで動くようになるまで待つのが良いと思います。ただし30/40シリーズの下位モデルからのアップグレードであれば、5080で十分だと思います。

予期しない休暇中にも関わらず、支援を続けてくださった皆さんに心から感謝しています。本当にありがとうございました。

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🇨🇳 简体中文

这里我会谈一些话题，如果你只对重要的部分比如图片生成感兴趣，可以直接拉到最底部（其他创作者或对AI生成感兴趣的人应该会觉得这些信息有用）。

下一次折扣和会员赠送将改到7月3日进行，因为我搞错了当前折扣到7月2日截止。

我最近在做什么？

我休息了很多，但时间过得太快，假期里没能完成所有想做的事情。我看了一些动漫，还玩了一款后来成为我最喜欢系列的游戏。

这款游戏是《机战佣兵6》。刚发售时我玩了几关就没兴趣了，但后来偶然听了AC4和AC5的OST，又重新尝试AC6，结果变成了我最喜欢的游戏之一。我通关了6次剧情，拿到2次真结局，100%完成并解锁了所有成就。我也开始在制作今天的作品时一直听AC的音乐，尤其喜欢《Mechanized Memories》《Life in Ash》《Cinders》，AC4和AC5的很多曲子，以及AC6的大部分OST也非常棒。

这段时间是我久违地觉得游戏花的钱非常值得。我会关注是否有DLC或续作。基本上一周都沉浸在AC6中，现在还在看一位Vtuber从AC1一直打到AC6的直播。

所以你应该能看出为什么横幅变成了带机甲的随机女孩插画（笑）。看过的动漫有《86》《机动战士高达：铁血的孤儿》（第二季还没看）和《黄金神威》第一季。原本想看《EVA》，但没时间，而且不想在做图的时候被PTAD（后动漫创伤障碍）折磨（笑）。

硬件升级和生成变化

因为大家的巨大支持，我比计划更早地升级到5090显卡。原本是为了提高生成速度，但从5080升级到5090后提升并没有那么明显，虽然理论上快2倍，但性价比并不高。而且50系列目前并未获得PyTorch的官方支持，所以只能用DIY的方式运行，无法发挥全部性能。

因此我决定与其追求速度，不如提高分辨率，把基础图像从1216x832提升到1536x1024。最终Main图像分辨率将是2304x1536，因此文件大小也会增加。

给其他创作者和Stable Diffusion用户

我在5090上的当前设置如下：

Sampling＝Euler
Schedule类型＝SGM Uniform
Sampling Steps＝25
分辨率＝1536x1024
批次数＝2
CFG Scale＝4.5
ADetailer [开启]＝去噪0.3
所需时间＝24～28秒
这个设置下平均4～5 it/s，如果ChatGPT的信息准确，应该能达到8～11 it/s。

如果你是创作者或考虑购买5090的人，我建议你暂时观望，至少等50系列获得官方支持再决定。如果是从30/40系列中低端卡升级，那么5080就足够满足Stable Diffusion的日常使用。

感谢你们在我意外的休息期间依然支持我，真的非常感谢大家的耐心和支持。

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🇰🇷 한국어

여기서 여러 주제를 이야기할 텐데, 이미지 생성 등 중요한 내용만 알고 싶다면 아래 부분으로 바로 내려가셔도 됩니다 (다른 창작자나 AI 생성에 관심 있는 분들에게 유용할 정보입니다).

다음 할인 및 멤버십 증정은 제가 현재 할인 기간을 7월 2일까지로 잘못 설정해서, 7월 3일로 변경해 진행할 예정입니다.

제가 요즘 한 일

충분히 쉬긴 했지만, 방학 동안 하고 싶었던 걸 다 하기에 시간은 너무 빨리 지나갔어요. 애니를 보거나, 결과적으로 인생 프랜차이즈 중 하나가 된 게임을 플레이했습니다.

그 게임은 ‘아머드코어6’입니다. 처음 발매됐을 땐 몇 미션 하고 손을 놨는데, 우연히 AC4와 AC5 사운드트랙을 듣고 다시 해봤더니 너무 재밌어서 최애 게임이 됐어요. 스토리를 6회차 하고 진엔딩도 2번 보고, 업적 100% 달성했습니다. 오늘 작업할 때도 AC 음악을 계속 틀어놨고, 특히 ‘Mechanized Memories’, ‘Life in Ash’, ‘Cinders’와 AC4, AC5의 여러 곡들, AC6의 OST 대부분이 정말 좋았습니다.

이 부분은 아머드코어 칭찬뿐이지만, 오랜만에 돈이 아깝지 않다고 느낀 게임이었습니다. DLC나 후속작을 기대하고 있고, 일주일 동안 AC6에 몰입했고, 지금은 AC1부터 AC6까지 플레이하는 Vtuber 방송을 보고 있습니다.

그래서 최근 배너가 메카와 함께 있는 여자 캐릭터 그림으로 바뀐 걸 눈치채셨을 거예요ㅎㅎ. 본 애니는 ‘86’, ‘기동전사 건담 철혈의 오펀스’(2기는 아직), ‘골든 카무이’ 시즌1입니다. 에반게리온도 보고 싶었는데 시간이 없었고, 작업 중 PTAD(포스트 애니 트라우마 장애)에 빠지고 싶지 않아서 안 봤어요ㅎㅎ.

하드웨어 업그레이드 및 생성 변경

여러분의 큰 성원 덕분에 계획보다 빨리 GPU를 5090으로 업그레이드했습니다. 생성 속도를 올리려고 했지만, 5080에서 5090으로 업그레이드한 뒤 속도 향상은 생각만큼 크지 않았어요. 이론상 2배 빨라졌지만 가격 차이를 고려하면 아쉽습니다. 게다가 50시리즈는 아직 PyTorch에서 공식 지원하지 않아 DIY 방식으로 돌리고 있어 최대 성능을 내기 어렵습니다.

그래서 속도보다 해상도를 올리는 쪽으로 방향을 바꿔 기본 이미지를 1216x832에서 1536x1024로 높였습니다. 최종 Main 이미지는 2304x1536으로 파일 크기도 커집니다.

다른 크리에이터와 Stable Diffusion 사용자분들께

현재 5090에서 사용하는 설정은 다음과 같습니다:

Sampling＝Euler
Schedule 타입＝SGM Uniform
Sampling Steps＝25
해상도＝1536x1024
배치 수＝2
CFG Scale＝4.5
ADetailer [ON]＝디노이즈 0.3
소요 시간＝2428초
이 설정으로 평균 4~5 it/s 나오며, ChatGPT 정보에 따르면 8~11 it/s까지 가능하다고 합니다.

창작자나 5090 구매를 고민 중이라면, 50시리즈가 공식 지원될 때까지 기다리는 걸 추천합니다. 30/40 시리즈의 중저가형에서 업그레이드한다면 5080으로도 충분합니다.

예상치 못한 휴식 중에도 변함없이 지지해주신 여러분께 진심으로 감사드립니다. 다시 한 번 감사드립니다.

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