Stable Diffusionの導入方法をスクリーンショット付きで解説します。本記事では、AIモデルのサイト「Civitai」からモデルをダウンロードし、Google Colabを利用してStable Diffusionを導入する方法を、初心者でもわかりやすいように画像付きの詳細な手順を通してステップバイステップで解説します。この記事通りの手順を踏めば、Stable Diffusionでの画像生成がすぐにできるようになります。
目次
Google Colabについて
Google Colabとは
Google Colab（Google Colaboratory）は、Googleが提供する無料のクラウドベースのPython実行環境です。特にデータサイエンスや機械学習のプロジェクトに適しており、ブラウザ上で直接コードを書いて実行することができます。以下にGoogle Colabの主な特徴と利点を簡単に説明します。
主な特徴と利点
- 無料利用可能: 基本的な機能は無料で利用でき、インターネット接続があればどこからでもアクセス可能です。
- GPUサポート: 無料でGPU（グラフィックス処理ユニット）を利用できるため、機械学習モデルのトレーニングやデータ処理を高速に行うことができます。有料版ではさらに高性能なGPUが利用可能です。
- インストール不要: ローカル環境にソフトウェアをインストールする必要がなく、すべての作業をブラウザ上で行えます。
- 簡単な共有: ノートブック形式で作成したコードや結果を他のユーザーと簡単に共有できます。共同編集も可能です。
- Googleドライブ連携: Googleドライブと連携してファイルの保存や読み込みが容易に行えます。
- 豊富なライブラリ: Pythonの機械学習ライブラリ（TensorFlow、Keras、PyTorchなど）を簡単にインストールして利用することができます。
用途と利用シーン
- 教育目的: プログラミングの授業やデータサイエンスの講義での使用に適しています。
- プロトタイプ開発: アイデアを素早く実装してテストする際に便利です。
- 研究開発: 機械学習モデルの実験やデータ解析などに利用されています。
Google Colabは、特にデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって強力なツールであり、学習やプロジェクトの効率を大幅に向上させることができます。
Google Colabの有料プラン
Google Colabを使ってStable Diffusionを導入する場合以下の有料プランに入る必要があります。
Stable Diffusionだけ使用する場合は1072円のプランでいいと思います。
※無料プランではStable Diffusionは利用できません。
| プラン名 | 料金（月額） | GPU利用 | 接続時間最大 | メモリ容量 | その他特徴 |
|---|---|---|---|---|---|
| 無料版 | 無料 | T4 | 12時間 | 低メモリ | 使用制限あり、高負荷時は制約が多い |
| Colab Pro | 1,072円 | T4, V100 | 24時間 | 高メモリ | 高性能GPU優先割り当て、高メモリVM利用可 |
| Colab Pro+ | 5,243円 | T4, V100, A100 | 24時間 | 高メモリ | バックグラウンド実行、定期実行機能 |
この記事ではGoogle Colabを使ったStable Diffusionの導入方法を解説しています。
Stable Diffusionは他にもパソコン自体にインストールする方法もありますが最低限のパソコンのスペックが必要です。
以下がStable Diffusionをパソコンにインストールする際に最低限必要なスペックです。
パソコンの推奨スペック
| 項目 | 推奨スペック |
|---|---|
| OS | Windows（64bit） |
| CPU | Intel Core i5 ～ Core i7、AMD Ryzen 5 ～ Ryzen 7 |
| GPU | NVIDIA RTX 30シリーズまたはRTX 40シリーズ、VRAM 12GB以上 |
| メモリ | 16GB ～ 32GB |
| ストレージ | 512GB以上（SSD推奨） |
上記に満たないパソコンではGoogle Colabを使った導入をおすすめしますが、上記を満たしているパソコンを使用している場合は。
- パソコンにStable Diffusionをインストールする方法
- Google ColabにStable Diffusionを導入する方法
以上の2つから選ぶことができます。
以下、Google Colabを使ったStable Diffusionの導入方法を解説していきます。
Civit AIでモデルを準備
Stable Diffusionにモデルをアップロードすることで、より高性能な画像生成が可能になります。
まずは「CIVIT AI」というキーワードで、Google検索をしてサイトにアクセスします。
以下がCivit AIのサイトです。
こちらのサイトでStable Diffusionで生成したい画像のモデルをダウンロードしてStable Diffusionにアップロードすることで、その画像に特化した画像を生成できるようになります。
例えば「アジア系の美女」の画像を生成したいのであれば「Beautiful Realistic Asians」というのがおすすめです。
他にもアニメに特化したモデルや３Dに特化したモデルなど色々あります。
わかりやすく言うとStable Diffusionという画像生成AIは自分に合わせてカスタマイズしなければ本来の力を最大限に発揮できません。
civitai
今回は検索欄に「Realistic」と入力した場合のモデルのアップロードを説明します。
civitai
「Realistic Vision V6.0 81」というのをクリック。
civitai
以下のような画面になりますので【download】をクリックしてダウンロードします。
※ダウンロードには10分ほどかかります。
civitai
次にGoogle driveを開き【ドライブを開く】をクリック。
Google drive
すると以下のページになりますので【マイドライブ】をクリックして、【＋新規】からフォルダを新規作成します。フォルダ名はなんでも良いのですが、ここでは「Model」としています。
Google drive
マイドライブの中に「Model」のフォルダができたら、クリックして中に入ります。
Google drive
先ほどの「Realistic Vision V6.0 B1」 のダウンロードが完了したら、このフォルダ内にアップロードorドラッグ＆ドロップします。
Google drive
以下のようにダウンロードが完了したらモデルの準備は完了です。
Google drive
モデルの準備ができたので次にGoogle ColabでのStable Diffusionの導入方法を解説していきます。
Google ColabでのStable Diffusionの導入方法
github.comというサイトにアクセス。
検索欄をクリックします。
github.com
「Stable Diffusion」と入力して検索。
github.com
以下のようなページに切り替わります。
下の方へスクロールすると「TheLastBen/fast-stable-diffusion」というのがありますので、それをクリック。
github.com
以下のようなページに切り替わります。
右上のCodeと書かれた緑色のボタンをクリック
github.com
「https」から始まるURLをコピーします。
github.com
Google Colab
次はGoogle Colaboratoryを開きます。
有料プランにしていない場合は有料プランに入っておいてください。
Google Colabのページにアクセスすると、以下のようなページに行き「ノートブックを開く」という画面が出ます。
サイドバーの【Git Hub】というのをクリックし、検索欄に先程コピーしたURLを貼り付けます。
Google Colab
リポジトリというのがありますので「TheLastBen/fast-stable-diffusion」を選択してください。
Google Colab
そして、下の「fast-stable-diffusion AUTOMATIC1111jpyng」をクリック。
Google Colab
以下のような画面に移動します。
Google Colab
Connect Google Drive の左にある▶️の再生ボタンをクリック。
Google Colab
以下のような警告画面が出ますが「このまま続行」をクリックして大丈夫です。
Google Colab
さらに、以下のような画面が出ますが「Googleドライブに接続」をクリックして大丈夫です。
その他にロボットでないことの確認や、アカウントの選択などがありますが、自然に対応して大丈夫です。
Google Colab
ちなみに以下のような警告がでても「標準ランダムには切り替える」はクリックしないでください。
無視して大丈夫です。
Google Colab
その後、【Install/Update AUTOMATIC1111repo】と【Requirements】というところも順番に左にある▶️の再生ボタンをクリックし【Done】にしていきます。
Google Colab
【Model Download/Load】では【Model-Version】の項目は【v2.1-768px】を選択します。
Google Colab
次に【PATH-to-MODEL】の設定をするために、左側のサイドバーのフォルダをクリックします。
Google Colab
【gdrive】をクリック。
Google Colab
【MyDrive】→【Model】→の順にクリックすると、先程準備したモデルが表示されます。
自分がアップロードしたもの、ここでは【realisticVision】をアップロードしていたので、【realisticVision…】の右の3点をクリックします。
Google Colab
【パスをコピー】をクリック。
Google Colab
【PATH-to-MODEL】にペーストします。
そして、【Model Download/Load】の▶️の再生ボタンをクリック。
Google Colab
その下にある【LoRA】も▶️の再生ボタンをクリック。
Stable Diffusion
【ControlNet】では【XL-Model】【v1-Model】【v2-Model】それぞれ全て「ALL」または「ALL（21GB）」を選択し、▶️の再生ボタンをクリック。
Stable Diffusion
再生ボタンを押した全てが「done」か「notihng to do」になったら、最後に【Start Stable Diffusion】▶️の再生ボタンをクリック。
Google Colab
しばらく待つと以下のようなコードが表示されますので、その中の「https://697565bc817f9c1303.gradio.live」というリンクをクリックします。
Google Colab
以下がStable Diffusion画面になります。
Stable Diffusion
これにてGoogle ColabへのStable Diffusionの導入は完了です。
