【初投稿】Stable（Waifu) diffisionをM1MacProで使う

Stable diffisionとは

最近色々使われている、お絵描きAIソフト。
今回自分はMacBookProで構築していきます。色々な方法がネットにあり試してみたのですが、今回はその中でもMacbookProが簡単にローカルで実行できる方法を記載します。

使用した環境

• M1Pro搭載MacBookPro

  • OS: Monterey,version: 12.6
  • メモリ：16GB
  • Cpu：　8Core

• python

  • version: 3.10.8

• stablediffusion

  • apple-silicon-mps-support https://github.com/bfirsh/stable-diffusion.git

• モデル

  • https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original
  • *現在は自分の趣味で、waifudiffusionを使っています。

モデルの取得

モデルに関しては、Mac、WindowsなどのOSによる差異はないです。
通常のstablediffusionをダウンロードする場合は、以下のサイトからモデルをダウンロードします。下にあるwaifudiffusionは、アニメ調の女子を描くのに適したモデルです。

ログインした後は、Git　lfsでクローンするか、Download the weightsからモデルを
ダウンロードします。この時、モデルがsd-v1-4.ckptと、sd-v1-4-full-ema.ckpt
の二つがありますが、どちらを選択しても動作します。自分はfull-emaの方をダウンロードしました。

環境構築

モデルをダウンロードするために、git lfsをダウンロードする必要があります。（Zipでダウンロードする事も可能。）
まずはHomeBrewをアップデートする。
HomeBrewがない時はこのリンクからインストールする。http://brew.sh/index_ja.html

brew.update

brew update

そして、git-lfsをインストールする。

lfs.install

brew install git-lfs

最新のPythonをインストールする。

python.install

brew install python

依存関係をインストールするためにVirtualenvをセットアップする。

python3 -m pip install virtualenv
python3 -m virtualenv venv

最新のPythonをダウンロードした後、StableDiffusionのコードをクローンします。

git clone -b apple-silicon-mps-support https://github.com/bfirsh/stable-diffusion.git

その後、モデルを置くディレクトリを作成します

cd stable-diffusion
mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/

次に、実行環境をActiveにします。

source venv/bin/activate

Pythonパッケージのインストール・管理システムであるpipから依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

この時、Failed building wheel for onnxとエラー文が出る時は、以下のパッケージをインストールしてください。

brew install Cmake protobuf rust

先ほどダウンロードしたモデルを、上記で作成したディレクトリmodels/ldm/stable-diffusion-v1/に「model.ckpt」という名前にリネームして保存します。

これでセットアップは完了です。
以下のような形でコードを実行してみると、、、

python scripts/txt2img.py \
  --prompt "a red juicy apple floating in outer space, like a planet" \
  --n_samples 1 --n_iter 1 --plms

/stable-diffusion/outputs/txt2img-samples/samples
に画像が出力されています。ちなみに自分はこんな感じ。

出力にかかる時間はおよそ5分ほどです。Mac用のコードをちゃんとクローンできていれば、GPUをちゃんと使ってくれます。（違うコードで行った場合は1時間ほどかかっていました。）

2回目以降に実行する場合

最初に構築したstablediffusionのディレクトリに移動する。

cd stable-diffusion/

そして、環境をAcrtiveにする。

source venv/bin/activate

そして、絵画の生成コマンドを実行する。プロンプトを色々変えてみると、それに合った絵が出力される。ちなみに--n_samplesはサンプリングの回数、--n_iterは出力の回数であり、2とか3で試したら凄い時間がかかってしまった。1にするのが一番早いと思われる。

python scripts/txt2img.py \
  --prompt "好きな文字列" \
  --n_samples 1 --n_iter 1 --plms

参考サイト