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前職で古いWebシステムのマイグレーションしてた時に思ったのだが、SameSite CookieがあればCSRF Tokenは最早いらないのではないか？というのに気が付いたので調べてみた話。
結論として言うとEdgeではPOSTリクエストでCookieが飛ぶ事はないので、CSRF Tokenを考慮する必要はなさそうに思える。
理由としてはCookieでSameSite=strictを指定している場合、クロスドメインでのCookie送信がブロックされる という話が事実であればCSRF Tokenは不要であるはずだからだ。
これによって悪意のあるサイトからAjaxやリダイレクト、フォームなどを使った攻撃をした場合にサーバーにCookieが送信されなくなる筈なので、理論上は問題なくなる。
以下では実際にCookieが送信されるかどうかの動きを見てみた。確認環境はMicrosoft Edge 121.0.2277.83。方式のリンクはシーケンス図になっている。
シーケンス図に書いてあるSameSite={var}の{var}にはstrict、laxが入る。確認内容としてはシーケンスの一番最後のHTTPリクエストでCookieが送信されているかどうかを見ている。noneは面倒なので見ていない。
SameSite=strictだと外部サイトから開いたときにCookieが送信されないため、Google検索などから流入された時のログイン状態に不都合が出ると思われるので、その様なケースではSameSite=laxが無難だろう。
SameSite=laxの場合、GETリクエストではCookieが送信されるため、CSRF攻撃を受ける可能性があるが、GETで更新系処理をしない限り基本は問題にならないと思われる。
以前bitFlyer を利用しようとしたことがあるのだが、ありとあらゆる操作が非常に面倒で使う気が起きず、入金したものの、何もせず出金して退会した経緯がある。それと比べるとDMM Bitcoinはまだ使いやすい。
なおbitFlyerでは1円からの入金に対応している 様なので少額利用したい場合はbitFlyerを選ぶのも一つの選択肢かもしれない。
タイトルの通りさくらのレンタルサーバーにTiny Tiny RSSを構築する話。いつの間にかDockerコンテナにされてたが本体は単純なPHPのままなのできちんと設定してやるとDocker環境がなくとも動く。
以降Tiny Tiny RSSをTTRSS表記とする。
さくらのコンパネからTTRSSで利用するDBを作る
以下のセットアップスクリプトを適宜書き換えて実行する
git clone https://git.tt-rss.org/fox/tt-rss.git
cd tt-rss/
cat <<'EOF' | > config.php
<?php
# This file can be used to customize global defaults if environment method is not available (i.e. no Docker).
#
# Use the following syntax to override defaults (options are declared in classes/config.php, prefixed by TTRSS_):
#
# putenv('TTRSS_SELF_URL_PATH=http://example.com/tt-rss');
#
# Plugin-required constants also go here, using define():
#
# define('LEGACY_CONSTANT', 'value');
#
# See this page for more information: https://tt-rss.org/wiki/GlobalConfig
putenv('TTRSS_PHP_EXECUTABLE=/usr/local/bin/php');
# Sets admin user access level to this value.
# Valid values:
# -2 - forbidden to login
# -1 - readonly
# 0 - default user
# 10 - admin
putenv('ADMIN_USER_ACCESS_LEVEL=10');
# Database
putenv('TTRSS_DB_TYPE=mysql');
putenv('TTRSS_DB_HOST=database.example.com');
putenv('TTRSS_DB_PORT=3306');
putenv('TTRSS_DB_USER=hoge');
putenv('TTRSS_DB_NAME=piyo');
putenv('TTRSS_DB_PASS=fuga');
# You will likely need to set this to the correct value, see README.md
# for more information.
putenv('TTRSS_SELF_URL_PATH=https://example.com/');
EOF
php update.php --update-schema
TTRSSを設置したURLにアクセスする
ID: admin, PW: password でログインする
ログインパスワードを変更する
適当にフィードを登録する
php update.php --feeds を流すTTRSSの画面でフィードが取得できることを確認する
cronに以下のコマンドを適当に登録する
/usr/local/bin/php /home/<USER>/www/tt-rss/update.php --feeds --quiet 1> /dev/null
.envに設定を書いても読み込まれないのでconfig.phpに書く
以下のコマンドを実行したときにエラーが出る筈なので、それを見て対処する
php update.php --force-update
php update.php --feeds
phpのパスが見つからないと言われた場合はconfig.phpにputenv('TTRSS_PHP_EXECUTABLE=<PHP_PATH>');を追加して、phpのパスを設定すれば直る
勝手に更新されることはないのでCRONが走るのを待つか以下のコマンドを流す
Google Playにはなく、公式サイトからapkを落としてくる必要がある。
https://gitlab.tt-rss.org/tt-rss/tt-rss-android/-/releases
MSYS2などのPOSIX互換レイヤー上のシェルで動かすことを想定
# get Stable Diffusion web UI
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
# get extentions
git clone https://github.com/nolanaatama/sd-webui-tunnels stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-tunnels
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet
git clone https://github.com/fkunn1326/openpose-editor stable-diffusion-webui/extensions/openpose-editor
git clone https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser
git clone https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete stable-diffusion-webui/extensions/a1111-sd-webui-tagcomplete
git clone https://github.com/Bing-su/dddetailer stable-diffusion-webui/extensions/dddetailer
git clone https://github.com/mcmonkeyprojects/sd-dynamic-thresholding stable-diffusion-webui/extensions/d-dynamic-thresholding
# make resource dirs
mkdir -p stable-diffusion-webui/models/ESRGAN/
mkdir -p stable-diffusion-webui/models/Lora/
mkdir -p stable-diffusion-webui/models/VAE/
mkdir -p stable-diffusion-webui/models/hypernetworks/
mkdir -p stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/
# get controlnet
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_canny_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_canny_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_color_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_color_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_depth_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_depth_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_keypose_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_keypose_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_openpose_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_openpose_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_seg_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_seg_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_sketch_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_sketch_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/t2iadapter_style_sd14v1.pth https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_style_sd14v1.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11e_sd15_ip2p.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11e_sd15_ip2p.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11e_sd15_shuffle.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11e_sd15_shuffle.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11f1e_sd15_tile.pth.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1e_sd15_tile.pth.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11f1p_sd15_depth.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_canny.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_canny.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_inpaint.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_inpaint.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_lineart.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_lineart.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_mlsd.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_mlsd.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_normalbae.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_normalbae.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_openpose.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_scribble.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_seg.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_seg.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15_softedge.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_softedge.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pth https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pth
# get embeddings
curl -Lo stable-diffusion-webui/embeddings/badhandv4.pt https://civitai.com/api/download/models/20068
curl -Lo stable-diffusion-webui/embeddings/EasyNegative.pt https://huggingface.co/datasets/gsdf/EasyNegative/resolve/main/EasyNegative.pt
# get model
# upscaler
curl -Lo stable-diffusion-webui/models/ESRGAN/4x-UltraSharp.pth https://huggingface.co/nolanaatama/ESRGAN/resolve/main/4x-UltraSharp.pth
curl -Lo stable-diffusion-webui/models/ESRGAN/TGHQFace8x_500k.pth https://huggingface.co/dwnmf/deliberatev2/resolve/main/TGHQFace8x_500k.pth
# model
curl -Lo stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/AOM3A1B_orangemixs.safetensors https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/resolve/main/Models/AbyssOrangeMix3/AOM3A1B_orangemixs.safetensors
# vae
curl -Lo stable-diffusion-webui/models/VAE/orangemix.vae.pt https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/resolve/main/VAEs/orangemix.vae.pt
curl -Lo stable-diffusion-webui/models/VAE/kl-f8-anime2.ckpt https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4/resolve/main/vae/kl-f8-anime2.ckpt
dddetailerの依存ライブラリインストールで初回起動はかなり時間が掛かるので気長に待つ。
Settings -> User Interface
Quicksettings listに以下を追加
, sd_vae, CLIP_stop_at_last_layers
Colab Proとローカルマシンでどのくらい差が出るか簡単にベンチマークしてみたのでその結果です。
今回は以下の設定で回した結果を比較します。前回 と同じです。
ColabProでのNotebookは以下を使いました。
https://gist.github.com/Lycolia/cb432ad1b1ce083482b5487c131b5d12/80a059931c538b10d55cf9fcbf82220f24e64653
設定値は以下の通りです。
設定
値
Propmpt
(illustration:1.0), masterpiece, best quality, 1girl, solo, happy, smile, theater, (perspective:1.3), from below, (looking away:1.2), (from side:1.0), {{shot_hair}}, smile, bangs, shaggy, (brown hair:1.1), swept_bangs, thick_eyebrows, skin_fang, closed mouth, {{purple eyes}}, gray {{jacket}}, white shirt, glasses, {{small breasts}},
Negative Prompt
nsfw, (worst quality, low quality:1.4), (depth of field, blurry, bokeh:1.5), (greyscale, monochrome:1.0), multiple views, text, title, logo, signature, (tooth, lip, nose, 3d, realistic:1.0), dutch angle,(cropped:1.4), text, title, signature, logo, (loli:1.2), school satchel, pink, school bag, school uniform, from behind
Model
AOM3A1B
VAE
orangemix.vae.pt
Sampleing method
Euler a
Sampleing steps
20
Width
512px
Height
512px
Batch count
1
Batch size
1
CFG Scale
7
Seed
-1
機材
内容
備考
OS
Windows 11 Pro
M/B
ASUS ROG STRIX Z390-F GAMING
PCIe 3.0
CPU
Intel Core i9-9900
GPU
GeForce RTX 4070 Ti
MEM
DDR4-3200 16GB * 4
PCIeのバージョンを上げるとベンチスコアが伸びると聞いたので試してみた
機材
内容
備考
OS
Windows 11 Pro
M/B
ASUS TUF GAMING Z790-PLUS D4
PCIe 5.0
CPU
Intel Core i7 13700
GPU
GeForce RTX 4070 Ti
MEM
DDR4-3200 16GB * 4
Colabは時間帯によって処理時間が変わるので2点計測しています。
4070 TiがColabProに大きく勝る結果となりました。UIの安定性や応答性でも体感ColabProを大きく上回り、ローカルストレージに出力結果や環境を溜め込み続けられる利便性があったり、起動速度に雲泥の差があったり、設定を記憶できたり、ローカルで動かせるならそれが一番楽だと感じました。
グラボはZOTAC GAMING GeForce RTX 4070 Ti Trinity OC を使っていますが、発熱も60度くらいに収まるのでぼちぼち悪くないかなと思ってます。
今回もベンチマーク中に生成された画像を何枚かピックアップして載せておきます
ローカルだと気楽に作れるのでサッと作ってみた高品質版
設定値は以下の通りです。
設定
値
Propmpt
(masterpiece, sidelighting, finely detailed beautiful eyes: 1.2), masterpiece*portrait, realistic, 3d face, glowing eyes, shiny hair, lustrous skin, (brown hair:1.1), short hair, smile, 1girl, embarassed, small breasts, theater, thick eyebrows, closed mouth, {{purple eyes}}, gray {{jacket}}, {{{{white shirt}}}}, glasses, {{small breasts}
Negative Prompt
{{{{{{{nsfw}}}}}}, (worst quality, low quality:1.4), (depth of field, blurry, bokeh:1.5), (greyscale, monochrome:1.0), multiple views, text, title, logo, signature, (tooth, lip, nose, 3d, realistic:1.0), dutch angle,(cropped:1.4), text, title, signature, logo, (loli:1.2), school satchel, pink, school bag, school uniform, from behind
Model
AOM3A1B
VAE
orangemix.vae.pt
Sampleing steps
32
Sampleing method
DPM++ SDE Karras
CFG Scale
7
Width
512px
Height
756px
Clip skip
2
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