今回は画像描画AI、Stable Diffusionの新しいバージョンである2.0がリリースされましたので、使い方を解説します。
ローカルのPCやGoogle Colabで実行するためのPythonコードも併せて掲載していますので、ぜひトライしてみてください。
また、Stable Diffusionに関するトピックを以下の記事でまとめていますので、あわせてご覧ください。
以下のページで自然言語処理モデルGPT-3を使ったライティングツールCatchyで、Stable DiffusionのPromptを自動生成する方法について解説していますので、あわせてご覧ください。
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）
Version 2.0
先日、新しいバージョンのStable Diffusion 2.0が公開されました。
公式サイトは以下となります。
バージョン2.0になり、高解像度化や機能の追加が行われた他、使用時にFugging FaceのID作成、ログイン処理が不要となりましたので、より簡単に使用できるようになりました。
ポチップ
ポチップ
StableDiffusion 2.xのセットアップ
以下のコマンドを実行してパッケージをインストールします。
pip install diffusers[torch]==0.9 transformers
pip install --upgrade --pre tritonStableDiffusionのリポジトリを取得してインストールします。
pip install --upgrade git+https://github.com/huggingface/diffusers.git transformers accelerate scipy以上でStableDiffusion 2.0のセットアップは完了です。
作成したソースコード
Stable Diffusion 2.0を実行するためのコードは以下となります。
「prompt」に画像を指示するテキストを、「num_images」に生成する回数を指定してください。
Google Colaboratoryでもこちらのコードをそのまま使用できます。
from datetime import datetime
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
import torch
#使用するモデルを設定
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2"
#StableDiffusionパイプライン設定
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16)
#使用する計算機を設定（GPUがない場合は"cpu"に変更）
pipe = pipe.to("cuda")
#画像生成の指示（呪文）
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
#描画する回数を設定
num_images = 2
#イラスト生成
for i in range(num_images):
#推論実行
image = pipe(prompt, height=768, width=768).images[0]
#生成日時をファイル名にして保存
date = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
path = date + ".png"
image.save(path)
実行結果
公式サイトにあるサンプルのPromptをそのまま使って、火星を探索する馬に乗った宇宙飛行士を描かせてみました。
指示通り画像を生成できていることが確認できました。
以下のページで自然言語処理モデルGPT-3を使ったライティングツールCatchyで、Stable DiffusionのPromptを自動生成する方法について解説していますので、あわせてご覧ください。
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まとめ
今回はStable Diffusion 2.0がリリースされたため、Pythonでイラスト生成を行うためのコードについて解説してみました。追加された機能についても、検証が終わり次第解説していく予定です。
以下のページで自然言語処理モデルGPT-3を使ったライティングツールCatchyで、Stable DiffusionのPromptを自動生成する方法について解説していますので、あわせてご覧ください。
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。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
ポチップ
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