Stable Diffusion 2.0がリリース!Pythonでの使い方を解説

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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。

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)

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。

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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 triton

StableDiffusion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)
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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。

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