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mofmofAdvent Calendar 2023

Day 6

Stable Diffusionをローカルで動かす【2023年12月版】

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この記事は「mofmof Advent Calendar 2023」6日目の記事です。

昨年のアドベントカレンダーではM1 MacBook Proを使った環境構築の方法を書きました。

今年になって環境が結構変わったので、そのあたりの話をしていこうと思います。

前提

必要なもの

  • そこそこ早いCPU
  • 出来るだけグラフィックメモリーが多いGPU(NVIDIA推奨)
  • そこそこのメモリ
  • そこそこのデータドライブ
  • WSL 2(Windowsの場合)
  • Docker
  • Git

実際に使ってる環境

Windows

  • CPU:AMD Ryzen 9 5950X
  • GPU:NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti(12GB)
  • メモリ:64GB

Mac

昨年と変わらずM1 Max MacBook Pro。

環境構築

今回の環境構築にはDockerを使用します。

昨年はPythonを直接マシンにインストールして構築しましたが、Docker上に作ることができたので、流れ等をまとめます。
直接Pythonを入れるのもよいのですが、プロジェクトごとにバージョンを切り替えたりするのにDockerのような仮想化を行っている方が扱いやすいです。

以降、特に断りがない限り、Windows、Macどちらも同じ作業が必要になります。

まずは全体の流れです。

  1. WSL 2の設定(Windowsのみ)
  2. Dockerの環境構築
  3. Stable Diffusion Web UI Dockerの設定

1つずつ見ていきます。

WSL 2の設定(Windowsのみ)

WindowsでDockerを動かすので、WSL 2をセットアップする必要があります。

PowerShellまたはコマンドプロンプトを管理者モードで開き、以下のコマンドを実行すればOKです。

wsl --install

Dockerの環境構築

続いてDockerです。Docker Desktopを使います。

ページを開いてダウンロード、インストールしましょう。

ちょっと設定を変えます(Windowsの場合)

インストール出来たら起動します。 

image.png

設定を開いて、「Use the WSL 2 based engine」にチェックが付いてる確認します。付いてなかったら付けましょう。

続いて、.wslconfigを編集します。

C:\Users\<UserName>\.wslconfigを開きます。

私の設定を置いておきます。

.wslconfig
[wsl2]
memory=16GB
swap=0

memoryは全体の半分か8GBの小さい方の値が初期値になっています。
もし私のように多めのメモリを搭載しているのであれば、ここの値を16GB以上に変更するのをおすすめします。

Macについても同様です。メモリに余裕があるなら増やした方が良いかと思います。

swapについては、Cドライブに何を使っているかなどで異なります。私はSSDを使っているのもあり、あまりswapしてほしくないなということで0に設定しています。

下準備は以上です。

Stable Diffusion Web UI Dockerの設定

それでは本題に入ります。

昨年はStable DiffusionをCLIから利用していましたが、今時はAUTOMATIC1111のWeb UIを使うのがスタンダードだと思います。

これをDockerで動かすようにしたものが今回使うStable Diffusion WebUI Dockerです。

git cloneして使います。

git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker.git

また、Windowsの場合はGPUを使って画像を生成したいので、CUDA Toolkitをインストールします。

image.png

image.png

あとは以下のコマンドを実行することでWeb UIが起動します。

docker compose --profile download up --build
docker compose --profile auto up --build

Macの場合は、autoでは動きません。auto-cpuを起動します。

docker compose --profile download up --build
docker compose --profile auto-cpu up --build

おそらく、GPU周りの問題だと思います。

起動出来たら http://localhost:7860/ にアクセスします。

もし、起動しなかったらマシンを再起動してみてください。

ここまで来ればあとは、プロンプト(呪文)を入力して生成するだけです。

おわりに

image.png

設定が終わればこのような画面が表示されます。是非いろいろ生成してみてください。

画面では、いつも使っている「a photograph of an astronaut riding a horse in desert」をプロンプトに入れて生成してみました。

実は拡張機能をいろいろ入れているので、少しUIが異なるかもしれません。そのあたりはまた別の機会に紹介できたらと思います。

それでは良い画像生成ライフを!

おまけ

モデルについて

Stable Diffusionに標準で使われているモデルは正直イマイチなので、出したい絵に合わせて適切なものを選ぶ必要があります。

モデルはCivitaiというサイトにまとまりつつあります。

image.png

基本英語ですが、検索機能を使って出したい絵のイメージに合ったモデルを探せます。

ちなみに、日本人を含むアジア系の人物を出すならBeautiful Realistic Asians (BRA)というモデルが有名ですね。

image.png

ダウンロードからsafetensorsファイルをダウンロードして、Stable Diffusion Web UI Dockerが読み込む場所に配置する必要があります。

Dockerのコンテナを起動した状態でDocker Desktopを使って/data/models/Stable-diffusionにダウンロードしたモデルのファイルをドラッグアンドドロップすればOKです。

image.png

あとは、Stable Diffusion Web UIの画面からモデルを再読み込みします。

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