Stable Diffusion は Stability AI によって開発された機械学習モデルで、自然言語の記述からデジタル画像を生成します。 このモデルは、テキスト プロンプトによってガイドされる画像から画像への変換の生成や画像のアップスケーリングなど、さまざまなタスクに使用できます。
DALL-E のような競合モデルとは異なり、Stable Diffusion はオープン ソースであり、生成される画像を人為的に制限しません。 安定した拡散は、LAION-Aesthetics V2 データ セットのサブセットでトレーニングされました。 適度な GPU を搭載したほとんどの消費者向けハードウェアで実行でき、 PC World 「あなたの PC の次のキラー アプリ」として。
Stable Diffusion はクラウドではなくローカルで実行されるため、生成できる画像の数に制限はありませんが、使用するには PC 環境を設定する必要があります。これは実際にはアプリケーションではなく、Python を使用してイメージを生成するコマンド ライン テキスト ベースの記述子であるため、インストールも GUI も必要ありません。
このガイドでは、Stable Diffusion をローカル PC にインストールして実行する方法を紹介し、自分でクールなイメージの作成を開始できるようにします。
ハードウェアとソフトウェアの要件
間違いなく、Stable Diffusion はポテト PC では実行されません。AI によって生成された画像の力を利用するには、次のものが必要です。
4GB 以上の VRAM を搭載した GPU 10GB のハードディスク容量 Python とライブラリ (Miniconda3 インストーラーは必要なものをすべてインストールします) 安定拡散ファイル Gitの 任意の OS (Windows、Linux、macOS) コンポーネントのインストール
このチュートリアルでは、Windows PC での Stable Diffusion のインストールと実行について説明します。 ここに示す手順は、どのオペレーティング システムでもインストールを実行できるように示されていますが、正確な手順は Windows OS 向けです。
GIT
まず、GIT をインストールします。 これは、インターネットからリポジトリを簡単に維持およびインストールできるツールです。 インストールするには、次の場所に移動します。 https://git-scm.com/ ダウンロードをクリックします。 お使いのオペレーティング システムのバージョンの手順に従ってください。 開発者であれば GIT に精通しており、すでにインストールされている場合は、この手順を省略できます。
GIT をローカルにインストールする際に重要なことの 3 つは、コマンド ライン経由で使用することを選択することです (「コマンド ラインおよびサードパーティ ソフトウェアからの Git」という XNUMX 番目のオプション)。
ミニコンダ3
GIT をインストールしたら、次に Miniconda3 を使用して Python と必要なすべてのライブラリをインストールします。 次の場所からインストーラーを入手します。 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 は基本的に簡単なインストーラーであるため、さまざまな Web サイトやソースから大量のものを手動でインストールする必要はありません。すべてを処理するインストーラーに適切にパッケージ化されています。
安定拡散
前の XNUMX つの手順の後、Stable Diffusion を実際にインストールする準備が整いました。 に行く https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access 最新のライブラリをインストールします (この記事の執筆時点では、現在は stable-diffusion-v1-4-original で、右側の最後のライブラリです)。ライブラリのサイズはほぼ 5GB であるため、大量のダウンロードに備えてください。
安定した拡散の最新ライブラリをインストールしたら、それを最新バージョンに更新します。 GIT HUB から ZIP をダウンロードできます https://github.com/CompVis/stable-diffusion
ダウンロードしたら、Windows のスタート ボタンをクリックし、Miniconda3 と入力して [開く] をクリックします。 フォルダーを作成し、任意のドライブに好きな名前を付けます。 この例では、フォルダ AI_art の下のディスク C にすべてをインストールします。以下の手順に従いますが、代わりに独自の名前と宛先を使用してください。 コマンドを入力した後に Minicoda3 を閉じないでください!!!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art ダウンロードした GitHub ファイルを新しいフォルダーに抽出し、Minicoda3 に戻って次のコマンドを入力します。
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1プロセス全体が終了するまで待ちます。一部のファイルは大きく、時間がかかる場合があります。 プロセス全体が完了したら、ダウンロードしたチェックポイント ファイルを C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1 にコピーします。
ファイルをコピーしたら、その名前を model.ckpt に変更して完了です。
安定拡散の実行
作成した環境は、実際に Stable Diffusion を使用して画像を作成するために必要です。 使用するたびに実行する必要があるため、Miniconda3 に移動し、その中に次のように入力します。
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-mainフォルダー内に入った後、パラメーターを使用してスクリプトを呼び出します。
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE 以上で、画像が作成され、C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples に配置されます。
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