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Stable Diffusion WebUIをGoodle Colabで使う方法を解説するよ【低スペックPCでもAI画像生成できる!!】

白いドレスを纏った黒髪ポニーテル女性3人の画像画像生成AI
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はじめに

Stable Diffusion WebUIでAI画像生成したいけど、高性能なPC持ってないよ・・・

今回はそんな悩みを解決する記事を作成しました。

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手順に沿って設定していくだけで、低スペックPCでもStable Diffusion WebUIが使えるよ!

動画も公開中だから合わせてチェックしてね。

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Google Colaboratoryについて

ネオンで表現されたクエスチョンマーク

Google ColaboratoryはGoogleが提供している、ブラウザから直接Pythonを記述、実行できるサービスになります。

Stable DiffusionはPythonで動いているから、Google Colaboratory上で実行可能なのです。

Google Colaboratoryは無料で使用することも出来ますが、Stable Diffusionのコードを実行しようとすると警告が表示されます。
(5/13警告確認済み、今後無料では使用できなくなることが予想されます)

無料版google colabでstable diffusionコードを実行すると表示される警告
google colab無料版で表示される警告

警告の動向については↓の記事が参考になります。

今回紹介する方法についてはGoogle Colab Proに加入した上で実行してください。
有料版であるGoogle Colab Proであれば、現状は警告も表示されず問題無く使用できます。

AI画像生成が捗るおすすめノートPC

Stable Diffusionはnvidia製のグラフィックボードが必要になります。
自前のPCでAI画像生成したいけど、高価なゲーミングPCは手が届かないなぁと思った、
”あなた”にコスパに優れるノートPCをおすすめします!

GPUを搭載したノートPCは最新のゲーミングデスクトップPCと比べるとスペックで劣りますが、手軽さと価格面でメリットがあります。

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ノートPC用のGPUはノートPC専用のGPUが搭載されるから、RTX3060以上のモデルがおすすめだね!

Amazon限定モデルの高コスパモデル、ランキング上位のゲーミングノートPC

AMD Ryzen 7搭載でサクサク快適、見た目もスタイリッシュ!

価格帯は少し上だけどRTX3070と搭載した余裕のスペック!

Goodle ColabでStable Diffusion WebUIを使用する方法

Goodle ColabでStable Diffusion WebUIを使用する方法を順を追って解説します。
以下、数クリックで完了できる簡単な方法になります。

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数あるインストール方法の中でも、簡単なヤツをチョイスしたよ!

  • 1
    AUTOMATIC1111のノートブックをコピーする

    下記↓のサイト(Github)にアクセスして「maintained by TheLastBen」をクリックして下さい。

    Online Services
    Stable Diffusion web UI. Contribute to AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui development by creating an account on GitHub.
    maintained by TheLastBenリンククリックを誘導している
    google colabノートブック取得

    AUTOMATIC1111トップページからは Repositories(上段メニュー) → stable-diffusion-webui → Wiki(上段メニュー) → Online Services(リスト一覧から)からアクセスできます

    Goodle Colabのノートブックが開くので「ドライブにコピー」をクリックして、ご自身のgoogle ドライブにコピーします。
    コピー元のノートブックは閉じてOKです。

    ドライブにコピーボタンクリックを誘導している
    google driveにコピー

    ドライブにコピーボタンを押すか、メニューバーの「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」を押してもOKです。

    ドライブにコピーを保存クリックを誘導している
    ファイルメニューからドライブにコピー

    コピーが完了すると、別タブでノートブックが開き、名前の後ろに「のコピー」が追加されます。

    コピーしたノートブック名にフォーカスしている
    ノートブックのコピー完了
  • 2
    モデルのダウンロード

    今回は商用利用も可能なchilled-remixというモデルを使ってみます。
    可愛らしいアジア女性の出力が得意なモデルです。
    (サムネイルの画像も同じモデルを使用しています)

    黒髪ポニーテール女性の画像
    chilled-remixで出力した画像

    下記↓huggingfaceのサイトで公開されているのでジャンプしましょう。

    sazyou-roukaku/chilled_remix · Hugging Face
    We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

    ページ内のFiles and versionsをクリックします。

    Files and versionsクリックを誘導している
    chilled_remixページ

    ファイル一覧から「chilled_remix_v1vae.safetensors」をクリックします。

    google driveの容量が少ない場合は、容量の軽い「chilled_remix_v1Fp16vae.safetensors」をクリックしましょう

    モデルデータクリックを誘導している
    モデルデータの選択

    最後に、表示されたページの「download」をクリックしてダウンロードしましょう。

    downloadボタンクリックを誘導している
    モデルのダウンロード
  • 3
    モデルのアップロード

    ダウンロードしたモデルデータをgoogle driveにアップロードします。

    google driveにアクセスして、適当なフォルダにアップロードしましょう。

    モデルの保存先ですが、Stable Diffusion用のフォルダ作成をおすすめします。
    私は「sd」→「model」というフォルダを作ってアップロードしました。

    フォルダ作る場合は、左上の「新規」ボタン → 「新しいフォルダ」をクリックします。

    メニューの新しいフォルダクリックを誘導している
    google drive フォルダの作成方法

    アップロードは、アップロードしたいフォルダを表示してドラッグ&ドロップします。

    google drive 内のフォルダを表示している
    モデルデータのアップロード

    アップロードが完了すると、フォルダ内にファイル名が表示されます。

    アップロード後のファイル名をフォーカスしている
    アップロード完了

    後ほど、モデルアクセス用にパスが必要になります。

    アクセス用パスは 「/content/gdrive/MyDrive/*」 になります。
    私がアップロードしたファイルの場合、

    /content/gdrive/MyDrive/sd/model/chilled_remix_v1vae.safetensors

    になります。
    アクセスパスをコピーしておきましょう。

  • 4
    AUTOMATIC1111ノートブックの実行

    モデルのアップロードが完了したら、先ほどコピーしたGoodle Colabのノートブックに戻りましょう。

    後は左に並ぶ三角の実行ボタンを、上から順番にクリックしていくだけです。

    一番最初の「Connect Google Drive」クリック時にGoogle Driveへのアクセス許可を聞かれるので許可しましょう。

    コードを実行する三角ボタンクリックを誘導している
    コードの実行
    googleドライブに接続ボタンクリックを誘導している
    google ドライブへのアクセス許可

    コマンドが完了すると、「Done」と表示されます。

    Done表示をフォーカスしている
    コード実行完了

    「Install/Update AUTOMATIC1111 reppo」
    「Requirements」
    も同じ要領で三角ボタンをクリックするだけです。

    「Model Download/Load」まで来たらちょっと待ってください。
    モデルの選択が必要になります。

    「Model Download/Load」の「Path_to_MODEL」にモデルのアクセスパスを入力し、三角ボタンをクリックしましょう。

    Path to Modelのパス入力を促している
    アクセスパスの入力

    「ControlNet」は必要な人だけ実行(インストール)しましょう。
    ContorolNetはポーズの指定を詳細に行える拡張機能になります。
    ポーズはプロンプトである程度指定できる点と、容量が1.6GB程度必要になるので、Googleドライブの残容量が少ない場合はスキップするのがおすすめです。

    最後に「Start Stable-Diffusion」をクリックします。

    少し待つと下段に「Connected」が表示されます。
    表示されたURLをクリックすればStable Diffusion WebUIが起動します。

    Connectedの確認、 表示されたURLクリックを促している
    接続完了画面
    WebUIの起動画面を表示している メインとなるtxt to imgタブが表示されている
    WebUIの起動画面
  • 5
    画像を出力してみよう

    プロンプトとネガティブプロンプトに以下↓例文を入力しましょう。

    プロンプト

    (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37),1 girl,cute,(solo),detailed face, dark blown ponytail, (bust up:1.5), looking at viewer,pov,
    light smile, white dress, outdoor, 28yo,
    in the meadow, depth of field

    ネガティブプロンプト

    (nsfw:1.5), node, Imperfect face,(bad eyes),(Bad eyelashes),Asymmetric eyes,Blurred eyes,Unclear eyelashes,abdominal muscle,big nose,paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), (grayscale:1.2), head out of frame,(skin spots:1.2), acnes, (skin blemishes:1.2), age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,(watermark:1.2),(letters:1.2)
    プロンプトの入力を促している
    プロンプトの入力

    今回使用するモデルは「DPM++ SDE Karras」というサンプラーがおすすめです。
    「Sampling method」から「DPM++ SDE Karras」を選択してみましょう。

    サンプラーDPM++ SDE Karrasの選択を促している
    サンプラーの選択

    最後に右にある「Generate」ボタンをクリックすると画像が出力されます。

    Generateボタンクリックを誘導している
    Generateボタンをクリック
    nov
    nov

    このプロンプトでサムネにあるような画像が出力できるよ

AI画像生成は余裕を持ったストレージ容量がおすすめ

AI画像生成では思った画像が生成できないことが多々あるので、テスト用の画像を沢山生成します。

また、モデルデータも数GBのデータ容量なのでデータ保存先となるストレージは大容量のHDDやSSDがおすすめです。

容量を求めるならHDD、読み込み/書き込みスピードもある程度欲しい場合はSSDを選択しましょう。
(SSDの方がスピードと静音性(無音です)に優れます)

高い信頼性かつ大容量でランキング上位の常連HDD、AI画像生成にぴったり!

高速かつ大容量SSDでAI画像生成もノンストレス!

大容量かつ超高速なM.2 NVMe SSD、AI画像生成で更なるスペックを求める方に

まとめ

今回はStable Diffusion WebUIをGoodle Colabで使う方法を解説しました。
高価なグラボを積んでないPCやノートPCでも、AI画像生成可能になるGoodle Colabは最高ですね。

そんなGoodle Colabですが画像生成に時間が掛かったり、ディスク容量に制限があるので、この機に新しいPCを検討してみませんか?

PCをゲットしたらローカルPCにStable Diffusion WebUIをインストールして、ガシガシ画像生成していきましょう!

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Comment

  1. test より:

    ModuleNotFoundErrorがでますよ

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