文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。

GitHub - hlky/stable-diffusion

https://github.com/hlky/stable-diffusion/

--ULTIMATE GUI RETARD GUIDE--

https://rentry.org/GUItard

◆目次

・1：必要なファイルのダウンロード＆下準備

・2：Minicondaのインストール

・3：Stable Diffusion web UIのインストール

◆1：必要なファイルのダウンロード＆下準備

Stable Diffusion web UIをPCにインストールするには、AI関連コミュニティサイト「HuggingFace」で配布されているStable Diffusionのモデルデータと、GitHubで配布されているStable Diffusion web UIのソースコードが必要です。HuggingFaceからモデルデータをダウンロードするにはHuggingFaceのアカウントが必要なので、アカウントを持っていない人は以下の記事の前半部分を参考にアカウントを作成してください。なお、Stable Diffusion web UIで画像を生成するにはNVIDIA製GPUを搭載したマシンが必須なので注意。今回使っているPCのスペックは、GPUがビデオメモリ12GBの「GeForce RTX 3060」、CPUが「Intel Core i7-6800K」、OSが「Windows 11 Pro」です。

画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ - GIGAZINE



HuggingFaceのアカウントを作成したら、以下のリンク先にアクセスします。

CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

すると、Stable Diffusionのライセンスが表示されるので、同意のチェックを入れて「Access repository」をクリック。



すると、モデルデータのダウンロードリンクが表示されるので「sd-v1-4.ckpt」をクリックしてダウンロードします。なお、ファイルサイズは3.97GBでした。



続いて、Stable Diffusion web UIのソースコードをダウンロードするために、以下のリンク先にアクセスします。

GitHub - hlky/stable-diffusion

https://github.com/hlky/stable-diffusion/

GitHubのページが表示されたら、「Code」をクリックしてから「Download ZIP」をクリックしてソースコードをダウンロードします。ファイルサイズは42.2MBでした。



ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や各種解凍ソフトを用いて解凍します。



ファイルを解凍したら、元のZIPファイルは削除してもOK。



続いて、「sd-v1-4.ckpt」のファイル名を「model.ckpt」に変更します。



次にソースコードが保存された「stable-diffusion-main」フォルダの中を「stable-diffusion-main→models→ldm→stable-diffusion-v1」の順にたどって……



「stable-diffusion-v1」フォルダの中に「model.ckpt」を移動させます。



「stable-diffusion-v1」フォルダに「model.ckpt」が配置されればOK。



モデルデータの配置が完了したら、「stable-diffusion-main」フォルダ直下に保存されている「environment.yaml」をメモ帳などのテキストエディタで開きます。



「environment.yaml」を開いたら、1行目の「name:ldm」を「name:ldo」に書き換えて保存します。これで下準備は完了です。



◆2：Minicondaのインストール

下準備が完了したら、Stable Diffusion web UIの動作に必要なMinicondaをインストールします。まずは以下のリンク先にアクセス。

Miniconda - conda documentation

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

続いて、64bit版Windows向けのインストーラーをダウンロードします。



ダウンロードが完了したら、インストーラーをダブルクリックして起動します。



インストーラーが起動したら「Next」をクリック。



続いて、ライセンスが表示されるので、よく読んで「I Agree」をクリック。



インストール先ユーザー選択画面が表示されたら「All Users」を選択して「Next」をクリック。



ダウンロード先フォルダ選択画面が表示されたら、何も変更せずに「Next」をクリック。



以下の画面が表示されたら、「Register Miniconda3 as the system Python 3.9」のチェックを外して「Install」をクリックします。



インストールが完了したら、2つのチェックボックスのチェックを外して「Finish」をクリックします。



◆3：Stable Diffusion web UIのインストール

Minicondaのインストールが完了したら、「stable-diffusion-main」フォルダ直下に保存された「webui.cmd」をダブルクリックします。



Windowsからの警告が表示されたら「詳細情報」をクリックして……



「実行」をクリックします。



すると、以下のような黒い画面が表示されれ必要ファイルのダウンロードや設定が始まるのでしばらく待ちます。



しばらく待機して「http://localhost:7860/」と表示されれば準備は完了です。



次に、黒い画面は閉じずにウェブブラウザを起動して「http://localhost:7860/」にアクセスします。



すると、以下のようにStable Diffusion web UIの操作画面が表示されます。今後、Stable Diffusion web UIを起動する際も、「webui.cmd」を起動して「http://localhost:7860/」と表示されてからウェブブラウザで「http://localhost:7860/」にアクセスすればOKです。



試しに、Stable Diffusion web UIの入力欄に「girl with long pink hair, instagram photo, kodak, portra, by wlop, ilya kuvshinov, krenz, cushart, pixiv, zbrush sculpt, octane render, houdini, vfx, cinematic atmosphere, 8 k, 4 k 6 0 fps, unreal engine 5, ultra detailed, ultra realistic(ピンク色の長髪の女の子、Instagramフォト、コダック、PORTRA、by wlop、イリヤ・クブシノブ、Krenz Cushart、pixiv、zbrushで造形した、Octane Render、Houdini、VFX、シネマ風、8K、4K 60fps、Unreal Engine 5、精細、リアル)」という文章を入力して「Generate」をクリックしてみると……



以下のように指示通りの画像が生成されました。



Stable Diffusion web UIはimg2imgにも対応しており、極限まで好みに近い画像を生成できます。