Swift で Core ML を使って Stable Diffusion に画像生成させる #Swift

はじめに

Apple が CoreML で Stable Diffusion を実行できるようにしました

コードはこちら

後でやってみようと思っていたらあっという間に日本語でも記事が作られていましたが、自分もせっかくやったので私なりに実行したことを書いておきます

先駆者様

実行環境

最初は以下の環境で実行しました

MacBook Pro
- CPU Intel i5 4 コア（Apple sillicon ではないので、実行はできるものの最適ではない）
- メモリ 16 GB
macOS Monterey 12.6.1
XCode 13.4.1
Swift 5.7.1

しかし、まず変換の時点で以下の警告が表示されました

!!! macOS 13.1 and newer or iOS/iPadOS 16.2 and newer is required for best performance !!!

また、「最適じゃなくても動くだろう」と思ってそのまま画像生成を実行したところ、以下のエラーで結局実行できませんでした

"Error reading protobuf spec. validator error: The model supplied is of version 7, intended for a newer version of Xcode. This version of Xcode supports model version 6 or earlier."

というわけで、結局 OS と XCode を更新しました

macOS Venture 13.0.1
XCode 14.1

コードのクローン

公式からコードをクローンします

git clone https://github.com/apple/ml-stable-diffusion.git

クローンしたパスに移動します

cd ml-stable-diffusion

準備

公式では conda を使うようになっていますが、私は普段から asdf を使っているので、 asdf で Python 3.8 をインストールしました

asdf install python 3.8.15
asdf local python 3.8.15

この状態で開発版のパッケージをインストールします

pip install --upgrade pip
pip install -e .

このままモデルの変換を実行すると以下のような警告が表示されるます

Torch version 1.13.0 has not been tested with coremltools. You may run into unexpected errors. Torch 1.12.1 is the most recent version that has been tested.

念の為 PyTorch のバージョンを下げておきます

pip install torch==1.12.1

インストールされたコマンドラインツールを有効化します

asdf reshim python

Hugging Face にアカウントを作成します

CLI からアクセスするためのアクセストークンを生成します

以下のコマンドを実行すると Token　を求められるので、生成しておいたアクセストークンを入力します

huggingface-cli login

使用する変換元モデルの利用規約に同意しておきます

モデルの変換

以下のコマンドを実行し、 models ディレクトリー配下に Core ML 用に変換したモデルを出力します

公式のコマンドだと --bundle-resources-for-swift-cli が入っていませんが、これがないと Swift で画像生成できません

python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml \
  --convert-unet \
  --convert-text-encoder \
  --convert-vae-decoder \
  --convert-safety-checker \
  --bundle-resources-for-swift-cli \
  -o models

私の環境だとここに数十分かかります（というかこれ以降も毎回数十分かかります）

しばらくすると、 models 配下に以下のファイルが生成されます

Stable_Diffusion_version_CompVis_stable-diffusion-v1-4_safety_checker.mlpackage
Stable_Diffusion_version_CompVis_stable-diffusion-v1-4_text_encoder.mlpackage
Stable_Diffusion_version_CompVis_stable-diffusion-v1-4_unet.mlpackage
Stable_Diffusion_version_CompVis_stable-diffusion-v1-4_vae_decoder.mlpackage
Resources
- merges.txt
- SafetyChecker.mlmodelc
- TextEncoder.mlmodelc
- Unet.mlmodelc
- VAEDecoder.mlmodelc
- vocab.json

Python で画像生成

まず Python から実行します

-i で変換したモデルを配置したパス、 -o で画像の出力先パスを指定します

私の環境だと --compute-unit ALL を指定するとエラーになりました（おそらく GPU がないから）

そのため、 --compute-unit CPU_AND_NE を指定しています

--prompt には「ふさふさしたウサギの獣人が料理を食べて恍惚としている絵本」を指定しています

python -m python_coreml_stable_diffusion.pipeline \
  --prompt "picture book of a bushy rabbit beastman eating food and looking ecstatic" \
  -i models \
  -o outputs \
  --compute-unit CPU_AND_NE \
  --seed 93

しばらく待つと、以下のような画像が生成されました

んなぁ〜

Swift で画像生成

続いて Swift です

こちらも --compute-units cpuAndNeuralEngine を指定しないとエラーになりました

--resource-path は変換モデルの配置パス/Resources/ です

--output-path で画像の出力先を指定します

ここで出力先に存在しないディレクトリーを指定すると画像を保存するときにエラー終了して悲しい気持ちになります

出力先のディレクトリーは作っておきましょう

今回のプロンプトは「深淵を冒険する少女とロボットの絵本」です

swift run StableDiffusionSample \
  "picture book about a girl and a robot adventuring in the abyss" \
  --resource-path models/Resources/ \
  --seed 93 \
  --output-path outputs \
  --compute-units cpuAndNeuralEngine

ロボットは穴の中から腕を伸ばしているわけですね

まとめ

動きはしましたが、やはり相応の環境じゃないと重すぎますね

あと、変換中はすごくストレージを圧迫するので、ストレージがギリギリの人（私）は気をつけてください

Core ML で動かせるということは、 iPhone アプリに組み込めるということなので、これからこの手のアプリが量産されそうです