Stable Diffusionをローカル環境で使い放題!
Stable Diffusionをローカル環境で構築するメリットはいくつかあります。
まず、Stable Diffusionは誰でも無料で使える画像生成AIで、テキストや簡単な線画を入力するだけで高解像度のグラフィックや加工が可能です。
ローカルで環境構築するメリットを以下に詳しく解説します。
- 画像生成だけに集中できる: ローカル環境でStable Diffusionを構築することで、画像生成に集中できます。クラウド環境では課金が必要なケースがあり、作業中に手を止めなければならないこともありますが、ローカル環境ではクレジットの制限がないため、夜中も動かしていても料金の心配がいりません。また、デバッグができるため、成果物の進み具合を把握できます。
- 枚数・プロンプト制限がない: ローカル環境で利用する場合、生成画像の枚数やプロンプトに制限がありません。クラウド環境では使用量に応じた料金が発生するか、利用できる範囲が限られますが、ローカル構築で使用制限がなくなります。
- 機能の追加も自由: Stable Diffusionはオープンソースで公開されているため、必要に応じて機能の追加が自由にできます。開発の自由度が高く、利用者同士で情報共有が行われていることもあります。
ローカル環境構築には手間がかかる一方で、これらのメリットを享受できることから、Stable Diffusionをしっかり使いたい方にはおすすめです。
Windows11 ProでStable Diffusion UI をローカル環境で簡単に利用する方法。
Anaconda Promptを起動します 。(Difyのインストール>anacondaを参考)
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/diffusion_1.png)
起動した「AnacondaPrompt」に下記をコピー&ペースト入力
conda create -n py310 python==3.10.6
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_4.png)
Proceed ([y]/n)? y
下記をコピー&ペースト入力。
conda activate py310
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_5.png)
コマンドプロンプトの行頭が(base)から(py310)に変わる。
Stable Diffusionのリポジトリーを取得(クローン)する下記をコピー&ペースト
git clone https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui.git
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_6-1.png)
Stable Diffusion webui インストールと起動
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_7.png)
インストール中です。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_8.png)
インストール完了すると、自動で既定のブラウザが起動して利用開始状態になります。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_10.png)
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_9-1024x810.png)
終了方法は、ブラウザとAnaconda Prompt画面を「×」で閉じると終了です。
2回目以降の起動方法
Anaconda Promptを起動します。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/diffusion_1.png)
Anaconda Promptを起動して下記を入力するだけです。
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat
stable-diffusion Web UIにチェックポイント(データモデル)を追加する。
Stable Diffusionチェックポイント(データモデル)とは、AIが画像を生成するための事前学習モデルです。
画像の生成をするとき、データモデルを参照して要求を理解します。
データモデルは、Hugging FaceやCivitaiから無料で入手できます。
Hugging Faceからモデルをダウンロードする場合
の上部にあるタブ「Models」を選択し、「検索」に「kotajiro/yayoi_mix」と入力し、表示された「kotajiro/yayoi_mix」をクリックします。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_12-1024x579.png)
「Files and versions」タブを選択>「yayoi_mix_v28beta.fp16.safetensors」をダウンロードする。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_13-1024x518.png)
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_14-1024x222.png)
ダウンロードしたファイルを、
C:\Users\「ユーザー名」\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion にコピーする。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_15.png)
stable-diffusion-webui を起動して「Stable Diffusion checkpoint」で「yayoi_mix_v28beta.fp16.safetensors」を選択しリロードする。
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_16.png)
画像を作成してみる
プロンプト
best quality ,masterpiece,ultra high res, very beautiful, kawaii, (photo realistic:1.4), 1girl, Japanese, above the knee, long hair, brown hair, looking at viewer, cleavage, smiling, wearing cardigan, outdoors, Cinematic, 35mm lens, f/ 1. 8, accent lighting, 8k,
ネガティブプロンプト
lower, ((bad anatomy)), ((bad hands)), text, missing finger, extra digits, fewer digits, blurry, ((mutated hands and fingers)), (poorly drawn face), ((mutation)), ((deformed face)), (ugly), ((bad proportions)), ((extra limbs)), extra face, (double head), (extra head), ((extra feet)), cropped, worst quality, monster, logo, humpbacked, long body, long neck, jpeg, ((jpeg artifacts)), deleted, old, oldest, ((censored)), ((bad aesthetic)), nsfw,
![](https://hirutec.com/ddx/wp-content/uploads/2024/07/DDXERP_Diffusion_17-1024x908.png)
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