概要

GPUで高速に生成するぜ！って使ってたら、

GPU バックエンドに接続できません
Colab での使用量上限に達したため、現在 GPU に接続できません。

とか言われて、利用制限にかかって何もできなくなって悲しくなります。復活までに12〜24時間くらいかかるっぽい。
CPUで低速でもいいから作りたいぜ！ということで動かしました。20分/枚くらい時間かかるけど、5並行まで動かしたら、数分/枚くらいの速度は出せます。

コード

GPUで動作するとこまでは到達している前提(https://note.com/npaka/n/ndd549d2ce556 を参考にして設定しました)で記載します。

!pip install transformers scipy ftfy
!pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
# for cpu
!pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

YOUR_TOKEN="ここにトークンを入れる"

# 準備 (img2img)
from PIL import Image
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline

pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    use_auth_token=YOUR_TOKEN
).to("cpu")

# img2img
prompt = "perfect pupil of the eyes, anime style eyes, hyper detailed, cute girl, detail of anime"
init_image = Image.open("/content/drive/MyDrive/Colab Data/moenai.png").convert("RGB")
init_image = init_image.resize((512, 512))
# 200枚生成する
for num in range(200):
  images = pipe(
      prompt=prompt,          
      init_image=init_image, 
              strength=float(0.75), # 0.0〜1.0
              guidance_scale=10,   # 0〜20
              num_inference_steps=50,
              generator=None,
      )["sample"]
  images[0].save("/content/drive/MyDrive/Colab Data/output"+str(num)+".png")

input

output

とても惜しかった部分を少しだけ手で直してます。Promptあまり凝ってないので10〜20枚くらいに一個はこれくらいのが出てきそう。ただ、この構図は苦手っぽいので足が変になることが多いです。

txt2imgの場合も同様の感じでできます。

Enjoy.

Stable DiffusionをColab上でCPUで動かす

概要

コード