これまでStable Diffusionを使ってアニメ調のイラストを生成するためのノウハウと紹介してみましたが、今回はリアル系のイラストを生成する方法を解説します。
リアル系もクオリティの高いマージモデルやLoRAファイルが多数公開されています。
AUTOMATIC1111の環境を構築済みの方であれば、モデルを入れ替えるだけで生成できますので、ぜひ試してみてください。
Stable Diffusionモデルを入れ替えるだけでリアル系のイラストが作成可能。
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）
AUTOMATIC1111とは
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。
AUTOMATIC1111の公式リポジトリは以下となります。
ローカル環境
GPUを搭載したローカルPCでAUTOMATIC1111を使用する方法について、以下の記事で解説しています。
Google Colaboratory
Googleのクラウドコンピューティングサービス、Google ColaboratoryでAUTOMATIC1111を使用する方法については、以下の記事で解説しています。
2023年5月現在、Google Colaboratoryの利用規約が改訂され、Stable Diffusionなどの画像AIの利用が可能なのは有料のProプランのみとなりました。
無料プランでStable Diffusionを使用すると、アカウント停止等の措置が取られる可能性がありますのでご注意ください。（詳細はGoogle Colaboratoryの利用規約をご確認ください。
Paperspase
定額制で高性能GPUを利用できるクラウドコンピューティングサービス、PaperspaceでAUTOMATIC1111を使用する方法については、以下の記事で解説しています。
モデルを入手する
Stable Diffusionの環境を構築したら、次はリアル系のイラストを描画できる学習済みモデルを入手します。
使用するモデル MUSE_v1
今回はMUSE_v1というリアル系の画像を生成できるモデルを使用します。
配布先ページは以下となります。VAEは不要です。
モデルを配置する
ダウンロードしたモデルMUSE_v1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。
画像を生成する
今回は以下のようなプロンプトを用意しました。
プロンプト
ポジティブプロンプトは以下となります。「(photo realistic:1.4)」など、リアル系のイラスト特有のキーワードを入れています。
((masterpiece:1.4, best quality)), ((masterpiece, best quality)), (photo realistic:1.4) ((1girl)), (ultra highres:1.2), Japanese idle , Japanese actress ,very cute, outdoorsネガティブプロンプト
ネガティブプロンプトは以下となります。こちらも人間の肌に関する描写などのキーワードがアニメ系とは異なります。
Easy Negative (worst quality:2) (low quality:2) (normal quality:2) lowers normal quality ((monochrome)) ((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,ugly face,fat,missing fingers, extra fingers, extra arms,open chest,thick eyebrows, open chest実行結果
MUSE_v1で先ほどのプロンプトを使って生成した画像がこちらです。
日本人っぽい綺麗な女の子のイラストを生成することができました。
LoRAで人物を固定して生成する
Stable Diffusionでは、追加学習LoRAを使用することで、人物を固定して様々な構図やポーズ、髪型、衣装を変えて生成することが可能です。
LoRAの使い方は以下の記事で解説しています。
Stable Diffusionリアル系モデル紹介
今回紹介したMUSE_v1以外にも、ハイクオリティなリアル系マージモデルはWeb上でたくさん公開されています。MUSE_v1以外のモデルについては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。
Stable Diffusionのローカル環境
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2022年に新たにNVIDIAから発売されたRTX4000シリーズのGPUとVRAM12GB以上のものがおすすめです。最近は半導体不足も一服したこともあり、新しい製品ながら価格が下がりつつあります。
エントリーモデルのGPU
予算を安く抑えたい方向けにはRTX4070を搭載したグラフィックボードがおすすめです。
予算に余裕がある方向け ミドル～ハイエンド
予算に余裕がある方向けにおすすめのRTX 4080、ビデオメモリ16GB以上搭載のモデルです。
大サイズの画像を高速に生成したい方向けのハイエンドGPU、RTX 4090 ビデオメモリ24GB搭載モデルです。
予算とパフォーマンスに合わせて選んでみてください。
画像生成AIについて学ぶ
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。
画像生成AIの使い方を学ぶ
Stable DiffusionやMidjourneyの使い方や活用方法を勉強したい方には、以下の講座がおすすめです。
【文字からイラスト画像を生成】素人でもプロ並みの絵を作れる画像生成AIツール講座【ChatGPTも活用】
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-
UdemyのStable Diffusionなど、AIアート関連の講座は海外のものも多いですが、ブラウザのリアルタイム翻訳機能を使うことで日本語字幕付きで視聴できます。
Udemyの海外講座の字幕を日本語化する方法
まとめ
今回はStable Diffusionでリアル系のイラストを生成する方法について解説しました。リアル系のモデルやプロンプトエンジニアリングについてさらに解説記事を作成していく予定です。
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。
