SD TurboをStable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)で使用する方法を紹介します【SD2.1ベースの高速生成モデル】

白銀の鎧を着た女性のAIイラスト

はじめに

SD Turboモデルが公開されたので、Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)で使用する方法を紹介します。

この記事で理解できること
  • SD Turboの入手方法
  • Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)でSD Turboを使用する方法
  • SD Turboの各設定値の画像に対する影響
目次

SD Turboとは

SD Turboは、Stability AIが開発した、テキストから画像を生成するモデルです。

先日、品質に優れるSDXL Turboが公開されたばかりですが、早くもSD 2.1ベースのTurboモデルが公開されました。

SDXL Turboモデルについては以下の記事で詳しく紹介しています。

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SD TurboはSDXL Turboと比較すると品質は少し劣りますが、VRAM使用量が少ないので多くの方が扱えるTurboモデルになります。

低いVRAMでもTurboモデルが使える点は嬉しいよね。

SD TurboはSDXL Turboと同じように、1stepで高品質な画像が生成できることが一番の特徴です。
従来モデルで20stepで生成していたなら、単純計算で20倍速で画像生成が完了できることになります。

SD Turboのダウンロード・インストールについて

SD TurboはCivitaiHugging Faceで公開されています。

モデルのダウンロード、インストール方法については以下の記事で紹介しています。

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Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)でSD Turboを使用する方法

SD TurboはSDXL Turboと同じように独特な設定が必要です。

以下手順で高画質な画像が生成可能です。

AUTOMATIC1111 Ver1.7で SD 2.1 Turboを使用する方法

AUTOMATIC1111 Ver1.7からSD 2.1 Turboモデルが正式サポートされました。

AUTOMATIC1111 Ver1.7の詳細については以下の記事で紹介しています。

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Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)のアップデート方法については、以下の記事をご参考ください。

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AUTOMATIC1111 Ver1.6以下で SD 2.1 Turboを使用する方法

AUTOMATIC1111 Ver1.6以下でSD 2.1 Turboを使用するには、yamlファイルの変更が必要です。

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111 Ver1.6以下)でSD Turboモデルを読み込むと「sd_xl_refiner.yaml」ファイルが適用されてモデルのロートが完了できません。

※本来は「sd_2_1.yaml」を指定してほしい

この不具合については以下手順で回避が可能です。

以下手順を実施するとSD Turboモデル以外のモデルが使用できなくなりますが、元に戻せば作業前の状態に戻すことが可能です。
(お試しで使用することが可能)

不安が残る場合は、以下の記事を参考に別のWebUI環境をインストールしましょう。

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  • STEP1
    sd_xl_refiner.yamlをバックアップする

    「webuiインストールフォルダ」 → 「repositories」 → 「generative-models」 → 「configs」 → 「inference」フォルダ内の「sd_xl_refiner.yaml」を適当な名前に変更します。

    例:sd_xl_refiner_.yaml

  • STEP2
    sd_2_1.yamlをコピーする

    上記フォルダ内に「sd_2_1.yaml」が存在するので、このファイルをコピーします。

  • STEP3
    sd_2_1.yamlをsd_xl_refiner.yamlにリネームする

    コピーした「sd_2_1.yaml」を「sd_xl_refiner.yaml」にリネームします。

    これでSD Turboモデルがsd_2_1.yamlを介して読み込まれるわけです。

    yamlファイルの構成をフォーカスしている
    作業完了後のinferenceフォルダ内
    CHECK

    通常のモデルを使用したい場合(作業前の環境に戻す)は、「sd_xl_refiner.yaml」を削除して、バックアップしたファイルを「sd_xl_refiner.yaml」にリネームします。

画像生成設定について

画像生成時も、独特な設定が必要になります。

  • step数を低めにする(おすすめは1)
  • CFGスケールを低めに設定する(おすすめは1.5以下)
  • 解像度は512×512が基本

それぞれ画像にどのような影響があるのか調査しました。

step数とCFGスケールの影響

step数を1~5、CFGスケールを1~5まで振って画像生成しました。

猫のAI画像がstep数とCFGスケール別にタイル状に並んでいる

step数を増やしてもあまり画質は向上しませんね。

CFGスケールは1.5くらいがバランスよく感じます。

サンプラーの影響

サンプラーについても調査しました。

猫のAI画像がサンプラー別に並んでいる
猫のAI画像がサンプラー別に並んでいる
猫のAI画像がサンプラー別に並んでいる

いくつか破綻してしまうサンプラーが存在しますが、多くのサンプラーが使えることがわかりました。

SDXL TurboのVRAM使用量を確認

SD TurboとSDXL Turboモデルで、VRAM使用量にどの程度差があるのか比較してみました。

テストで生成した画像の解像度は512×512です。

モデルVRAM使用量
SD Turbo4.3GB
SDXL Turbo7.6GB

やはりSD2.1ベースなので、VRAM使用量はかなり少ないですね。

SD TurboならVRAM8GB以下のGPUでも余裕があるね。

SD Turboの作例

どんな画像が生成されるのか作例を紹介します。
全て後処理無し、補正無しのとって出し画像で、1stepで出力しています。

段ボールに入った猫のAIイラスト
プロンプト

photorealistic a cat in box

ネガティブプロンプト

無し

お皿に乗った美味しそうなスパゲティのAIイラスト
プロンプト

photo, Delicious spaghetti on a plate

ネガティブプロンプト

無し

山の中を4WDクロカンが走っているAIイラスト
プロンプト

photo, Mountainous region, 4wd cross country

ネガティブプロンプト

無し

まとめ

今回はStable Diffusionの新しいモデルSD Turboを紹介しました。

SD Turboでも品質は十分に感じましたね。
ただSD2.1ベースなので、人物の品質ははっきりいって微妙です。

少し経てばLoRAやSD Turboベースのファインチューニングモデルも公開されると思うので、そこからが盛り上がるポイントでしょうか。

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