環境

windows11(64bit)
vs code:1.71.1
RAM16G
GPU NVIDIA GeForce RTX 3060
python3
pip

hugfaceに登録する

Stable Diffusionをローカル環境で動かすためにはHugging Faceのアカウントを作る必要がある。

【簡単】ローカル環境でStable Diffusionを実行する方法

hugfaceに登録

次にAccess Tokensを入手

入手したAccess Tokensはメモしておこう

VScodeのターミナルで

pip install diffusers

longpath が許容されない場合は↓を参考に
How to Make Windows 10 Accept File Paths Over 260 Characters

pytorchの導入

pytorchはpythonのオープンソース機械学習ライブラリ

pytorch導入前にwindowsを開発者モードにしましょう

pytorchの公式ページから

PCの環境に合わせてputorchのオプションを選べるので、適切な項目をえらんで

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

デモコードの実行

ここまでできれば下準備が整ったはずです。ローカル環境に適当にフォルダ作って以下のコードを実行

demo.py


import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from torch import autocast
 
MODEL_ID = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
DEVICE = "cuda"
YOUR_TOKEN = "コピーしたアクセストークン"
 
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(MODEL_ID, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=YOUR_TOKEN)
pipe.to(DEVICE)
 
prompt = "a dog painted by Katsuhika Hokusai"
 
with autocast(DEVICE):
  image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5)["sample"][0]
  image.save("test.png")

https://self-development.info/【簡単】ローカル環境でstable-diffusionで実行する方法/

フォルダ内にtest.pngの画像が生成されれば成功です

絵の内容を変える場合、prompt = '' を変更します。
今回はprompt = 'consept idea of The street of Medieval Europe daytime'
で試してみました。

出力結果

いいですね