今回はStable Diffusionで利用可能なハイクオリティモデルの一覧を紹介します。
Stable Diffusionでは、事前にどのようなデータを学習したモデルを使用するかによって、出力される画像のクオリティが大きく異なります。
様々な用途に特化したモデルが多数リリースされていますので、お気に入りのモデルを見つけてみてください。
- Stable Diffusionで使用できるフォトリアル系モデルの特徴(一覧)
- Stable Diffusionで使用できるアニメ系モデルの特徴(一覧)
- 各モデルの入手先
- WebUIでのモデル、VAEの設定方法
また、当ブログのStable Diffusionに関する記事を以下のページでまとめていますので、あわせてご覧ください。
Stable Diffusionの導入方法から応用テクニックまでを動画を使って習得する方法についても以下のページで紹介しています。
Stable Diffusionとは
Stable Diffusion(ステーブル・ディフュージョン)は2022年8月に無償公開された描画AIです。ユーザーがテキストでキーワードを指定することで、それに応じた画像が自動生成される仕組みとなっています。
NVIDIAのGPUを搭載していれば、ユーザ自身でStable Diffusionをインストールし、ローカル環境で実行することも可能です。
(出典:wikipedia)
Stable DiffusionのWeb UI AUTOMATIC1111
AUTOMATIC1111はStable Diffusionをブラウザから利用するためのWebアプリケーションです。
AUTOMATIC1111を使用することで、プログラミングを一切必要とせずにStable Diffusionで画像生成を行うことが可能になります。
Web UI AUTOMATIC1111のインストール方法
Web UIであるAUTOMATIC1111を実行する環境は、ローカル環境(自宅のゲーミングPCなど)を使用するか、クラウドコンピューティングサービスを利用する2通りの方法があります。
以下の記事ではそれぞれの環境構築方法について詳し解説していますので、合わせてご覧ください。
Stable Diffusion モデル紹介
ここからは実際にStable Diffusionで利用できる、おすすめのモデルを紹介していきます。
フォトリアル系(実写)モデル一覧
フォトリアル系でおすすめのモデルは以下となります。
(※上位に掲載されているものほど新しいモデルです)
モデル名 | 説明 | Download URL |
---|---|---|
BRA(Beautiful Realistic Asians) V7 | ハイクオリティな背景と人物を両立したモデル。最新のV7です。 | Link |
Cherry Picker XL | SDXLをベースとしたフォトリアル系モデル。プロンプトにJapanese idle などのキーワードを入れると日本人風の人物を生成可能。 | Link |
BlazingRealDrive | アニメ調モデルBreakシリーズの製作者であるBDさんの初のフォトリアル系モデル。日本人風の美少女ではトップクラスのクオリティ。 | Link |
fuduki_mix | ハイクオリティなアジア人風の人物を描画できるSDXLベースモデル。 | Link |
BRA(Beautiful Realistic Asians) V6 | ハイクオリティな背景と人物を両立したBRA最新バージョン。人物の安定感がさらに上がってます。 | Link |
BracingEvoMix | 極東アジア人の顔の人物を生成。 | Link |
chilled_remix_v2 | アジア系の美少女を生成、chilled_remixの最新バージョン。 | Lnik |
BRA(Beautiful Realistic Asians) V5 | リアルな風景が描画できるモデル。街中の人混みなどを再現したい場合に有効。 | Link |
CutyElfMix | ファンタジー映画等に出てくるようなエルフの顔を生成。 | Link |
GenesisLifeMix | スラブ系の女性を生成。 | Link |
Soda Mix | アニメキャラ寄りの顔立ちの人物を生成。 | Link |
muse_v1 | アジア系の美少女を生成。 | Link |
ChilloutMix | フォトリアル系での定番モデル。アジア系の美少女を生成。 | Link |
各モデルの詳細は以下のページで解説しています。
アニメ系(2次元)モデル一覧
アニメ系でおすすめのモデルは以下となります。
(※上位に掲載されているものほど新しいモデルです)
モデル名 | 説明 | Download URL |
---|---|---|
Anime Changeful XL | SDXL1.0をベースのアニメ調モデル。Naive AIと同じアルゴリズムで学習されたモデル。 | Link |
Negi-Mix | Shungiku-Mix製作者であるVすき焼きさんの2023年9月現在、最新モデル。 | Link |
Kohaku-XL | SDXLベースのアニメ調モデル。txt2imgで1024×1536の大サイズにも対応。 | Link |
CounterfeitXL | EasyNegativeの製作者であるgsdfさんが公開されているアニメ調モデル。SDXLベース。 | Link |
Animagine XL 1.0 | 1024×1024の高解像度なデータセットでトレーニングされたSDXLベースモデル。 | Link |
LastpieceCoreXL | LastpieceCoreのタッチを継承したSDXLベースモデル。 | Link |
blue_pencil-XL | SDXLベースのアニメ調モデル。Negative EmbeddingsにunaestheticXL推奨。 | Link |
BreakDomainXL | BDさんのSDXLベースのマージモデルです。 | Link |
BlazingDrive _V03 | ダイナミックな動きのあるイラストに強いモデルです。 | Link |
Shungiku-Mix | 背景、キャラクターともに圧倒的なクオリティと安定感。 Civitaiでモデルが再公開されました。 | Link |
HimawariMix-v8 | 手や顔の破綻率を下げるアップデートがされたHimawariMix最新バージョンです。 | Link |
BreakTheDarknessV07 | BreakDomain製作者BDさんの完全NAIフリー最新モデルです。 | Link |
ShiratakiMix | 二次元モデルの中でトップレベルのキャラクタの安定感と背景のクオリティ。 | Link |
SakuraMix-V2 | かわいいキャラを安定しして生成できるモデル。 | Link |
SukiAni-mix | 高精細の背景とキャラを両立して生成できるモデル。 | Link |
SE_V1_A | EmiPhaV4の改良モデル。 | Link |
silicon28-negzero | アニメ映画に登場するような壮大な背景を描画できる。 | Link |
DeyoyoyoV1 | キャラクターの安定感が高いモデル。 | Link |
pastel-mix | 淡い色彩のイラストを生成。 | Link |
SukiyakiMixV1 | pastel-mixベース、キャラクターの安定感が高いモデル。 | Link |
MORIMORImix | SukiyakiMix並みのキャラクターのクオリティと精細な背景を両立したモデル。 | Link |
Defmix-v2 | 立体感のある風景を生成。 | Link |
各モデルの詳細は以下のページで解説しています。
Stability AI公式モデル(Stable Diffusion開発元)
Stable Diffusionの開発元であるStability AIがリリースしている公式モデルです。
モデル名 | 説明 | Download URL |
---|---|---|
SDXL1.0 | 新しいアーキテクチャを採用し、フォトリアル系、アニメ系共に2.1から大幅にクオリティが向上しています。 | Link |
Stable Diffusion 2.1 | Stable Diffusion 1.5からのメジャーバージョンアップです。風景、フォトリアル系のクオリティが向上しています。 | Link |
各モデルの詳細な使用方法を以下のページで解説しています。
月別最新モデル情報
毎月公開している最新モデル情報です。各モデルで生成できるサンプル画像付きで紹介しています。
2023年
モデルの変更方法
ここからは、実際にダウンロードしたモデルを設定する方法について解説します。
モデルの設定方法
ダウンロードしたモデルをStable Diffusionのディレクトリに配置します。
実行環境により配置方法が異なりますので、ご利用の環境の項目を参考にしてください。
ローカル環境
ローカル環境で使用する場合は、ローカルPCの以下のディレクトリにモデルファイルを配置してください。
Google Colaboratory
Google Colaboratoryでモデルファイルを配置するディレクトリは以下となります。
Google Colaboratoryの場合は毎回モデルをダウンロードする必要がありますので、自動でダウンロードされるよう以下のコマンドを追加します。
!wget https://civitai.com/api/download/models/15980 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/museV1_v1.safetensors
詳細な追加方法については以下の記事で解説しています。
Paperspace
Paperspaceで使用する場合は、Paperspaceの仮想マシンの以下のディレクトリにモデルファイルを配置してください。
モデルの選択方法
モデルファイルを配置したら、WebUIのを起動します。
WebUIの画面左上のStable Diffusion checkpoint
と書かれている項目が、画像生成に使用されるモデルを指定する項目となります。
Stable Diffusion checkpointのドロップダウンリストをクリックすると、先ほどのモデルファイルを配置したディレクトリにあるファイルが一覧で表示されますので、使用したいモデルを選択してください。
以上でモデルの設定は完了です。
VAE(Variational Auto Encoder)の設定方法
各モデルが推奨しているVAE(Variational Auto Encoder)を併用することで、生成される画像のクオリティを大幅に向上させることが可能です。
VAEの配置、設定方法は以下の記事で解説しています。こちらもフォトリアル系、アニメ系共に作業方法は同じです。
Stable Diffusionのテクニックを効率よく学ぶには?
Stable Diffusionを使ってみたいけど、ネットで調べた情報を試してもうまくいかない…
そんな時は、操作方法の説明が動画で見られるUdemyがおすすめだよ!
動画学習プラットフォームUdemyでは、画像生成AIで高品質なイラストを生成する方法や、AIの内部で使われているアルゴリズムについて学べる講座が用意されています。
Udemyは講座単体で購入できるため安価で(セール時1500円くらいから購入できます)、PCが無くてもスマホでいつでもどこでも手軽に学習できます。
Stable Diffusionに特化して学ぶ
Stable Diffusionに特化し、クラウドコンピューティングサービスPaperspaceでの環境構築方法から、モデルのマージ方法、ControlNetを使った構図のコントロールなど、中級者以上のレベルを目指したい方に最適な講座です。
画像生成AIの仕組みを学ぶ
画像生成AIの仕組みについて学びたい方には、以下の講座がおすすめです。
画像生成AIで使用される変分オートエンコーダやGANのアーキテクチャを理解することで、よりクオリティの高いイラストを生成することができます。
まとめ
今回はStable Diffusionでおすすめのモデルを紹介しました。
Web上には日々新しいモデルが公開され続けていますので、こちらのページも随時更新していきます。
また、以下の記事で効率的にPythonのプログラミングスキルを学べるプログラミングスクールの選び方について解説しています。最近ではほとんどのスクールがオンラインで授業を受けられるようになり、仕事をしながらでも自宅で自分のペースで学習できるようになりました。
スキルアップや副業にぜひ活用してみてください。
スクールではなく、自分でPythonを習得したい方には、いつでもどこでも学べる動画学習プラットフォームのUdemyがおすすめです。
講座単位で購入できるため、スクールに比べ非常に安価(セール時1200円程度~)に学ぶことができます。私も受講しているおすすめの講座を以下の記事でまとめていますので、ぜひ参考にしてみてください。
それでは、また次の記事でお会いしましょう。
コメント
コメント一覧 (3件)
こんにちは。最近Stable Diffusion XLの自作モデルを作ったので、よかったら記事に載せてもらえないかなと思い連絡させていただきました。
Jewel Origin Pastel XL
https://civitai.com/models/318178
こんにちは。最近Stable Diffusion XLの自作モデルを作ったので、よかったら記事に載せてもらえないかなと思い連絡させていただきました。
Jewel Origin Pastel XL
https://civitai.com/models/318178
返信が遅くなりましてすみません。
現在、私の方でStableDiffusionを動作させていたクラウドコンピューティングサービスを解約してしまい。
モデルをテストすることができませんので、一覧にモデル名とリンクを載せるだけであれば可能です。
100文字程度で簡単な紹介文を作成頂けますでしょうか?