イラストを描画できるAI!Stable Diffusionの使い方 PromptからPythonでのコーディングまで

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イラストを描画できるAI、Stable Diffusionについて、当ブログでも過去に何度か取り上げてきました。今回はその使用方法についてまとめたいと思います。

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目次

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 2.0 セットアップと描画方法

2022年11月にStable Diffusionの新しいバージョンとなる2.0が公開されました。
2.0のセットアップ方法と、画像生成を実行するためのPythonコードの書き方を以下の記事で解説しています。

ローカル環境及びGoogle Colaboratoryのどちらもでコピペですぐ使えますので、ぜひトライしてみてください。

セットアップと描画方法(Version 1.x)

Stable Diffusionのセットアップ方法と実行方法を以下の記事で解説しています。ローカル環境で実行する方法を記載しておりますが、Google Colabでも同じソースコードで実行が可能です。

2次元キャラ向け Waif diffusionの使い方

Stable Diffusionの学習モデルを、より2次元イラストに特化させたモデルWaifu Diffusionに変更して使用する方法を以下の記事で解説しています。かわいい2次元キャラを描きたい方におすすめです。

img2img 画像で指示を与える方法

Stable Diffusionでは、Promptと呼ばれる文字列で指示を与える方法とは別に、img2imgという画像を使って指示を与える方法があります。以下の記事ではimg2imgでイラストを生成する方法を解説しています。

生成した画像の補正

Stable Diffusionで生成した画像を、GANを使って補正することが可能です。

顔の崩れを修正することができるGFPGANの使い方を以下の記事で解説しています。

Stable Diffusionで生成した画像のサイズを大きくする方法を以下の記事で解説しています。グラフィックボードのGPUメモリーの制約等で大きな画像を生成できない方におすすめです。

Prompt(呪文)集

美しいイラストを生成するためのPromptを紹介しているサイトを以下の記事でまとめています。自分で考えたPromptでお困りの方はぜひ活用してみてください。

Part 2として風景の画像を生成する呪文を集めたページです。

安定した環境を手に入れるためにはローカルでの構築がおすすめ

Stable Diffusionを使用する際にGoogle ColaboratoryやWebサービスを利用されている方も多いかと思います。しかし、最近Google Colabの無料での使用範囲が大きく制限されたり、Webサービスでは月額費用がかかったりします。

欲しいイラストを生成するにはかなりの回数をトライする必要があるため、これらの制約に縛られることなく使用できるローカル環境を構築するのがおすすめです。

ローカルのPCに搭載するグラフィックボード

ローカルマシンで実行する上で重要になってくるのがグラフィックボードです。
Stable Diffusionでイラストを生成するために実行される推論処理を、グラフィックボード上のGPUを使って大幅に高速化することができます。
トライする回数が増えれば品質の高いイラストが生成される可能性が上がりますので、グラフィックボードは重要です。

Stable Diffusionで使用するためのGPUはRTX 3060以上、VRAM12GB以上のものがおすすめです。最近はビットコインマイニング需要も落ち着いてきたこともあり、かなりお手頃価格で入手できるようになってきました。

予算に余裕がある方は、RTX3070がおすすめです。

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また、グラフィックボードの取付などが難しいという方には、これらのボードを搭載したゲーミングPCもおすすめです。

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Pythonによる自動化、UIの作成

当ブログでもソースコードを公開していますが、Stable Diffusionを使用するためのコードはPythonで簡単に実装することができます。Pythonの初歩的なプログラミングを習得することで、Promptを自動で生成、組み合わせ変更してトライするプログラムを作成したり、他の方が配布されているオープンソースのUIを自分好みにカスタマイズすることも可能です。

Pythonのプログラミングを学びたい方には、講座単体で購入でき、自分のペースで学べるUdemyの講座がおすすめです。

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私自身もUdemyの講座は多数受講していますので、皆さんもぜひ活用してみてください。

まとめ

今回はStable Diffusionの使用方法についてまとめてみました。現在Stable Diffusionはver 2.0も公開されており、今後もモデルの進化が楽しみです。

プログラミングスキルを収益化する方法についても以下の記事で解説していますので、あわせてご覧ください。

それでは、また次の記事でお会いしましょう。

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