Stable Diffusionで使えるおすすめモデル一覧

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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。

この記事でわかること
  • 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。

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 XLSDXL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
フォトリアル系モデル一覧

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 XLSDXL1.0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-MixShungiku-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-XLSDXL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
CounterfeitXLEasyNegative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 1.01024×1024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
LastpieceCoreXLLastpieceCoreのタッチを継承したSDXLベースモデル。Link
blue_pencil-XLSDXLベースのアニメ調モデル。Negative EmbeddingsにunaestheticXL推奨。Link
BreakDomainXLBD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
BreakTheDarknessV07BreakDomain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
Shungiku-Mix公開終了背景、キャラクターともに圧倒的なクオリティと安定感。Link
kataragi-mixV1公開終了鉛筆で書いたような輪郭線が描画できる。Link
momijimix-V3公開終了かわいい系のイラストを生成したい方向け。Link
CoreMixPure(COMPv1)公開終了高精細な背景とキャラクターを描画。Link
BreakDomain_m2000公開終了超高精細の背景を描画できるモデル。BreakDroよりもキャラクタのクオリティが大幅にアップ。Link
BreakDro公開終了高精細な背景が描画できる。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_AEmiPhaV4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
SukiyakiMixV1pastel-mixベース、キャラクターの安定感が高いモデル。Link
MORIMORImixSukiyakiMix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
アニメ調モデル一覧

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 2.1Stable 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
Stability AIモデル一覧

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。

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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。

(Stable Diffusionをインストールしたディレクトリ)/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

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。

/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

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。

/notebooks/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

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。

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Stable Diffusionのテクニックを効率よく学ぶには?

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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

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。

icon icon 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 icon

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。

icon icon 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- icon

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。

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コメント

コメント一覧 (3件)

    • 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?

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