今回は2次元キャラクターに特化したモデルWaifu Diffusionを、イラスト描画AIであるStable Diffusionの最新バージョン2.xで動作させる方法を解説します。
ローカル環境やGoogle ColabでPythonコードから使用できますので、ぜひトライしてみてください。
また、StableDiffusionに関連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。
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）
2023年1月現在、Stable DiffusionはVersion 2.x系がリリースされていますので、今回はStable Diffusion 2.0を使用します。Stable Diffusion 2.0の使い方については、以下のページでも解説しています。
ポチップ
ポチップ
Waifu Diffusionとは
ハイクオリティなイラストを生成できるお絵かきAI、Stable Diffusionをさらに2次元イラストに特化させるためのチューニングが行われたモデルがWaifu Diffusionです。
2023年1月現在のWaifu Diffusionのバージョンはv1.4となります。
Waifu Diffuisonのリポジトリは以下となります。今回はこのモデルを使って2次元キャラクターを描かせてみようと思います。
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
Waifu Diffusionのモデルを指定
Waifu Diffusionを使用する方法は、モデルの指定箇所を変更するだけです。
model_id = "hakurei/waifu-diffusion" #waifu diffusionのモデルを指定作成した全体のソースコード
作成した全体のソースコードは以下の通りです。
モデルIDの指定箇所以外は通常のStable Diffusion 2.0と同じです。
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
import torch
from datetime import datetime
#model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2"
model_id = "hakurei/waifu-diffusion" #waifu diffusionのモデルを指定
# Use the Euler scheduler here instead
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda") #GPUがない場合は「cpu」を指定
#画像生成の指示（呪文）
prompt = "(イラストに対する指示を設定)"
#描画する回数を設定
num_images = 5
#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
今回は動作確認のため、chiliさんがTwitterで公開されているPrompt（呪文）をお借りしました。
（画像の「ALT」をクリックするとPromptが確認できます）
お借りしたPromptで先ほどのPythonプログラムを実行したところ以下のような画像が生成されました。
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。
Stable Diffusionのテクニックを効率よく学ぶには？
カピパラのエンジニア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…
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Stable Diffusionに特化して学ぶ
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ジェネレーティブAI（画像生成AI）入門【Stable Diffusion】-プロンプトでハイクオリティな画像制作が可能
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。
AIによる画像生成を学ぼう！【VAE / GAN】 -Google ColabとPyTorchで基礎から学ぶ生成モデル-
まとめ
Stable Diffusion 2.xでもWaifu Diffusionを使ってイラストを生成することができました。
現在Stable Diffusion 1.xは動作しなくなってしまっているようですので、2.x系で活用してみてください。
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。
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。
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