Stable Diffusion WebUIの使い方を解説していくよ【初心者・超入門編】

はじめに

今回はStable Diffusion WebUIで画像生成したいけど、操作方法が全く分からない・・・
イマイチ使い方を理解していない初心者の方向けに、使い方をまとめてみました。

まだインストールが完了していない方は↓の記事が参考になります。

モデルのインストール方法が解らない方には↓の記事が参考になります。

Stable Diffusion WebUIをインストールした状態は英語表記になります。
この機に日本語環境に変更してみませんか？
日本語化が完了していない方には↓の記事が参考になります。

nov

Stable Diffusion WebUIは機能が豊富だから、いくつか記事を分割して紹介していくよ

今回はStable Diffusion WebUIのメインともいえる機能「txt2img」をメインに解説していきます。

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Stable Diffusion WebUIの使い方・画面構成について
Stable Diffusion WebUIの使い方・画像生成までの流れについて
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まとめ

Stable Diffusion WebUIの使い方・画面構成について

Stable Diffusion WebUIを起動すると「txt2img」が表示されます。
各部を解説していきます。

1 Stable Dissusion checkpoint モデルの選択
2 タブの切替
3 プロンプト
4 ネガティブプロンプト
5 Sampling method サンプラーの選択
6 Sampling steps サンプリングステップの設定
7 Restore faces 顔の修正(GFPGANで補正)
8 Tiling 出力画像をタイルのように並べる
9 Hires.fix 高解像度出力する
10 Width 画像の幅
11 Height 画像の高さ
12 Batch count バッチ回数(画像の出力枚数)
13 Batch size １回のバッチで何枚の画像を生成するか
14 CFG Scale どれだけプロンプトに忠実か
15 Seed ランダマイザーシード
16 ランダムボタン Seedをランダム値である-1に変更する
17 Seed固定ボタン Seedを固定値にする
18 Extra Seedの詳細設定
19 Script スクリプト機能

20 Genarate 画像生成開始
21 チェックボタン直前に生成したプロンプトを呼び出す
22 ゴミ箱ボタン入力したプロンプトを削除する
23 花札ボタン LoRA等のモデルカードを表示する
24 バインダーボタン選択したスタイルをプロンプトに反映する
25 フロッピーボタン入力したプロンプトを保存する
26 Styles スタイル選択
27 フォルダボタン画像保存フォルダを開く
28 Save 生成した画像を保存する
29 Zip 生成した画像をZipで圧縮する
30 Send to img2img 選択した画像をimg2imgに送る
31 Send to inpaint 選択した画像をinpaintに送る
32 Send to extras 選択した画像をextrasに送る

解り難い機能を少し補足します。

Sampling method

ノイズ除去アルゴリズムを選択します。
と、これだけだと何のこっちゃ解らないですよね。

Stable Dissusionはノイズ画像からノイズを消しながら画像を作っていきます。
この時のノイズ除去方法を選択するわけです。
なので、生成画像に強く影響します。

Sampling stepsはノイズを除去する回数になります。
少なすぎると、ぼやぼやの画像が出来て、高い程鮮明になる傾向ですが画像生成時間が長くなります。

モデルによって最適なサンプラーが異なるので、モデルの推奨サンプラーの使用が無難です。

Hires.fix

生成画像を高解像度化します。

Stable Diffusionのモデルは基本的に512*512サイズで学習されているので、画像生成も基本的には512*512で行います。
(それ以外は生成時間もかかるし、破綻する可能性有り)

だけど512*512だとアイコンくらいにしか使えないよね・・・
そんな時にHires.fix機能を使用します。

かなり高機能なので、詳細については別記事で紹介する予定です。

Batch count、Batch size

Batch sizeは1回画像生成するときに何枚同時に処理するかを指定します。
基本的に1で使用することをおすすめします。
数を増やすとその分VRAM容量が必要になります。

Batch countは何回画像生成するかを指定します。

なので私のおすすめは、Batch sizeを「1」にしてBatch countで画像生成枚数を調整します。

nov

Genarateを押した時の、生成画像枚数はBatch count×Batch sizeになるんだね。

CFG Scale

プロンプトの規制力を指定します。
値を高くするとプロンプトの影響が高くなるが、出力画像が破綻する可能性も高くなります。

基本的には7で使用して、11くらいまでの間で調整することをおすすめします。

Seed

画像生成時に使用する乱数のシード値を指定します。
-1を入力するとランダム値となり、生成画像が毎回変化します。
固定値を入力すると、同じ画像が出力されるわけです。

使い方としては、ランダムで沢山画像を出力し、お気に入りの画像が生成されたら、その画像のSeed値で固定して高解像度化する・・・といった手順がおすすめです。

Styles

お気に入りのプロンプトを管理できます。

プロンプトの管理については詳しく知りたい方は↓の記事が参考になります。

Stable Diffusion WebUIの使い方・画像生成までの流れについて

では、実際に画像生成していきましょう！
以下手順に沿って実行するだけで簡単に出来ますよ。

1
モデルの選択
使用したいモデルを「Stable Dissusion checkpoint」から選択しましょう。
2
プロンプトの入力
出力したい画像の指定をプロンプトエリアに、
出力したくない画像の指定をネガティブプロンプトエリアに入力していきます。
3
サンプラーの選択
モデルで推奨されているサンプラーを選択しましょう。
私のおすすめは、
2Dモデルは「DDIM」
3Dモデルは「DPM++ SDE Karras」
です。
4
幅と高さの指定
基本的には512*512で問題ありません。
変更する場合は、アスペクト比3:2で変更するのがおすすめです。
nov
縦長なら、512*768 横長なら、768*512がおすすめだね。
出力したい画像に合わせて設定してみて下さい。
画像の大きさが構図に影響します。
例えば横長で体全体を出力しようとすると、寝そべった状態になり易いです。
5
Sampling steps数の指定
とりあえず20で生成してみましょう。
気に入った画像が出力できたらSeed値を固定して、ステップ数を調整することをおすすめします。
ステップ数を高くすると、画像生成時間も長くなります。
6
バッチ数の指定
Batch sizeを1、Batch countを一度に生成したい画像の枚数にしましょう。
あまり多くするとエラーで停止したときに泣くことになるので、ほどほどの数にしましょう。
7
画像生成開始！
Genarateボタンを押して画像生成スタート！
8
お気に入り画像の選別
お気に入りの画像が出来たら高解像度化してみましょう。
生成画像の中からお気に入りを選択したら、Seed固定ボタンを押してSeed値を固定しましょう。
この状態でGenarateボタンを押すと同じ画像が出力されるわけです。
そしたら、Batch countを1に変更して高解像度設定しましょう。
9
高解像度設定
画像を高解像度にする方法は沢山ありますが、今回は手軽で効果も高いHires.fix機能を使用してみましょう。
Hires.fix自体、設定項目が沢山あるので詳細は別記事で紹介する予定です。
今回は以下の設定で高解像度化してみましょう。
アップスケーラー ESRGAN_4x
アップスケール倍率 2
高解像度でのステップ数 40
ノイズ除去強度 0.7～0.2で調整
ノイズ除去強度は値が高い程、解像度が上がり鮮明になりますが、元画像から構図が崩れる恐れがあります。
構図が崩れる場合は0.7を基準として、少しずつ下げていきましょう。
10
保存した画像を確認してみよう
Stable Diffusion WebUIのデフォルト設定では生成した画像が全て保存されています。
生成画像の下にあるフォルダボタンを押して、保存したファイルを確認してみましょう。