今話題の画像生成AI「Stable Diffusion」をご存じでしょうか？
Stable Diffusionはテキストや画像を元に、AIが画像を生成をしてくれる技術です。
非常に高クオリティな画像が生成でき、ビジネスでも活用できることから注目を浴びています。
今回はこの「Stable Diffusion」がWEBアプリケーションで使える「Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)」をインストールする方法について解説します。
専門的な知識がない方でも記事通りに進めていけばインストールできるように書いたので、ぜひ参考にしてみてください。
なお、こちらの記事はWindowsの方を対象にしています。予めご了承ください。
- 初心者だからインストールできるか不安
- 画像生成AIで自分の好きな画像を作りたい
- Stable Diffusionの基本的な使い方がしりたい
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)とは？
Stable DiffusionをWebアプリケーションで使えるようにしてくれたものです。
テキストでプロンプトを入力すると以下のようなハイクオリティの画像を無料で簡単に生成できます。
使用model:https://civitai.com/models/10028/neverending-dream-ned個人で楽しむのはもちろん、モデルによってはビジネスで活用可能です。
生成した画像を販売したり、生成した画像から建築、ファッションなどのデザインを参考にしたり、さまざまな分野で業務効率化が期待されています。
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールする前の確認
Stable Diffusionは多くの計算を要するため、ある程度PCスペックが求められます。
またStable Diffusion単体で約10GBの容量が必要です。
ですので、事前にスペックが足りているか確認しておきましょう。
公式サイトに具体的な要求スペックについて記載がないため、ChatGPTの回答と私の動作環境をご紹介します。
最低限動くスペック(ChatGPTの回答)
| CPU | 4コア以上のCPU (Intel Core i5やAMD Ryzen 5など) |
| GPU | NVIDIA GeForce GTX 1060、または同等の性能を持つGPU |
| メモリ | 16GB以上のメモリ (DDR4-2400以上) |
| ストレージ | 500GB以上のHDDまたはSSD |
快適に動かせるスペック(ChatGPTの回答)
| CPU | 8コア以上の高性能なCPU (Intel Core i9やAMD Ryzen 7など) |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3090、または同等の性能を持つGPU |
| メモリ | 64GB以上の高速なメモリ (DDR4-3200以上) |
| ストレージ | 1TB以上のSSD |
私のPCスペック
| CPU | Intel(R) Core(TM) i7-12700 |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti(VRAM8GB) |
| メモリ | 32GB |
| ストレージ | SSD(1TB) |
私のPCだとデフォルトの設定で画像を生成する分には、特に問題はありません。
ただ画像をアップスケールする機能(Hires. fix)や、生成する画像サイズを大きくすると、PCが悲鳴を上げます。
生成はできますが、かなり無理をさせている感じです。
ですので、快適な動作環境を求めるのであれば、私のスペック以上で、GPUはVRAMが12GB以上のものをおすすめします。
なお、設定でVRAMの使用量を減らせる機能もあるため、もしインストール後に動作が重いと感じる場合はこちらも試してみてください。
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールする手順
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールするには以下のものが必要です。
- Python(3.10)のインストール
- Git for Windowsのインストール
- Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)のインストール
Python(3.10)のインストール
Stable DiffusionはPythonというプログラム言語で開発されたWebアプリケーションなので、Pythonをインストール必要があります。
Pythonのバージョンは3.10系がおすすめです。
3.9だとVRAMの使用量を軽減できる機能などが、使えない可能性があります。
また3.11でもインストール時にエラーが発生するという報告もあるため、Pythonは3.10系を使いましょう。
23年5月現在、推奨されているバージョンは3.10.6です。
今回は推奨されている3.10.6で解説します。
以下のURLからページ下部にあるFilesに行き、お使いの環境に合わせてインストーラーをダウンロードします。
またこちらのページのリンク「Python 3.10.6」からもダウンロードできます。(どちらも同じです)
ダウンロードしたファイルを実行すると、インストーラーが起動します。
「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Install Now」をクリックします。
自動的にインストールが始まるので、終わったら画面を閉じてPythonのインストールは完了です。
Git for Windowsのインストール
Git for windowsはWindows環境でGitを使うためのソフトウェアです。
Stable DiffusionはGitという分散型のバージョン管理システムで公開されています。
長くなってしまうため詳細は省きますが、Gitで公開されているアプリケーションをインストールするためにGit for windowsが必要だとお考え下さい。
Git for windowsは以下URLの「Download」からダウンロードができます。
インストーラーを起動するといろいろ設定するウィンドウが表示されます。
項目は多いですが、全てそのまま「Next」で問題ありません。
最後の「View Release Notes」はブラウザで更新履歴が確認できるものです。
必要がなければチェックを外して、「Finish」をクリックします。
これでGit for Windowsのインストール完了です。
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)のインストール
環境が整ったので、Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールします。
まずStable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールしたいフォルダに行きます。
例えばDドライブ直下にインストールする場合は、Dドライブのフォルダを開いてください。
フォルダの空白部分で右クリックして「Git Bash Here」をクリックします。
そうするとGit Bashのウィンドウが開かれるので、「git clone」コマンドを使ってStable Diffusionをインストールします。
git cloneコマンドのあとにURLを入力するだけです。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitCtrl＋Vでは貼り付けできないので、右クリックから「Paste」を選択して実行します。
この状態でEnterを押すとインストールが始まり、DドライブにWeb UIのフォルダが作成されます。
これでStable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)のインストールは完了です。
Stable Diffusionの基本的な使い方
Stable Diffusionを使える環境が整ったので、起動方法と基本的な使い方を解説していきます。
Stable Diffusionを起動する
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールして作られたフォルダの中に「webui-user」というバッチファイルがあります。
同名のファイルがありますが、Shell Scriptではなく「Windows バッチ ファイル」の方です。
こちらをダブルクリックすると、初回のみStable Diffusionに必要な機能のインストールが始まります。
ここで約10GBのファイルがダウンロードされるため、少し時間がかかります。
インストールが完了すると最後の行から少し前に「Running on local URL: http://127.0.0.1:7860」という記載があります。
このURLをブラウザに入力、またはCtrlを押しながらクリックすると、Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)が起動できます。
なお、次回以降も起動方法は同じです。
「webui-user」のバッチファイルを実行した状態でURLにアクセスすれば、Stable DiffusionをWebアプリケーションで動かせます。
Stable Diffusionの基本的な使い方
Stable Diffusionではテキストでプロンプトを入力して、生成する画像を指定できます。
このプロンプトが命令文で、一般的に文章や英単語をカンマや半角スペースで区切って使用します。
また画像生成界隈では、このプロンプトのことを「呪文」と表現する方が多いです。
例えば「mountain, dog」と入力して「Generate」をクリックします。
そうすると山にいる犬のような画像が生成できます。
このようにプロンプト(呪文)をいろいろ組み合わせれば、自分の作成したい画像が作れます。
Stable Diffusionでよくあるエラーと解決方法
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)の導入時によくあるエラーと解決方法についてご紹介します。
Couldn't launch pythonと表示される
これはPythonの実行ファイルが見つけられない、またはPATH環境変数が正しく設定されていない場合に起こります。
Pythonがしっかりインストールされている状態であれば、webui-userで使用するPythonのパスを指定することで、解決できる可能性があります。
まずPythonがインストールされている場所の確認をしましょう。
Windowsの検索から「cmd」と入力して、コマンドプロンプトを起動、「where python」と入力します。
これでPythonの場所がわかりました。
場所が分かったら「webui-user」を右クリックして編集を選択します。
先ほどコマンドプロンプトで表示されたパスをset pythonに入力して保存します。
この状態で再度バッチファイルを起動すれば、正常にインストールされるはずです。
なお、私の環境ではAnaconda経由でPythonをインストールしたため、このエラーが発生しました。
通常とは異なる方法でPythonをインストールしている方は、エラーが発生してしまうかもしれません。
pipのアップグレードを求められる
pipのバージョンが古いため、インストールが止まってしまうエラーです。
pipはPythonパッケージの管理ツールです。
バージョンが古いと新しいバージョンのパッケージがサポートされていない場合があるため、pipのアップグレードを求められます。
こちらもコマンドプロンプトでアップグレードが可能です。
まずターミナルに書いてある通り、以下のパスでターミナルを起動します。
stable-diffusion-webui\venv\Scripts次に以下のコマンドを入力して実行します。
python -m pip install --upgrade pipアップグレードできたら再度バッチファイルを起動して、インストールを試してみてください。
なお、コマンドプロンプトで「pip --version」と入力すると現在のバージョンを確認できます。
Torch is not able to use GPUというエラー
Torch is not able to use GPUと出て、インストールが止まってしまうエラーです。
これはPCのGPUがStable Diffusionに対応していないときに表示されます。
私のノートPCは古いRadeonのGPUを使用しており、こちらにStable Diffusionをインストールしようとしたところ、このエラーが発生しました。
おそらくRadeonそのものが悪いわけではなく、古いタイプだからだと思います。
エラーに書いてある通り、バッチファイルのCOMMANDLINE_ARGSに「--skip-torch-cuda-test」と入力してあげることで回避できます。
バッチファイルを右クリックして編集を選択します。
「set COMMANDLINE_ARGS=」の箇所に「--skip-torch-cuda-test」と入力して保存します。
これで再度バッチファイルを起動すれば、インストールできるはずです。
画像生成ができない
インストールはできたものの、画像を生成すると、下記のようなエラーがでて実行できない場合があります。
RuntimeError: "LayerNormKernelImpl" not implemented for 'Half'
これは使用しているGPUが半精度演算をサポートしていないことが原因です。
上記で紹介したエラーと同じく、Radeonの古いGPUで実行したらこれが出ました。
半精度演算を使わず計算させるにはバッチファイルのCOMMANDLINE_ARGSに以下を入力します。
| --no-half | ハーフ精度浮動小数点演算を無効 |
| --no-half-vae | 浮動小数点演算を単精度浮動小数点ではなく倍精度浮動小数点に変更 |
| --precision full | モデルのパラメーターを倍精度浮動小数点数（64ビット）で計算する |
COMMANDLINE_ARGSは半角スペースを入れて、複数入力ができます。
これで画像生成はできるようになりますが、104*96サイズで1分22秒かかりました。
この環境だと満足に画像生成ができないので、もしスペック不足だと感じたらGPUの交換やPCの買い替えを検討した方がいいかもしれません。
Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールする方法まとめ
今回はStable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)をインストールする方法について解説しました。
- Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)とは？
- インストール前の確認
- インストールの手順
- Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)の基本的な使い方
- Stable Diffusion Web UI(AUTOMATIC1111)でよくあるエラーと解決方法
興味本位で触ってみたStable Diffusionですが、どうやったら自分好みの画像が作れるか試行錯誤するのが本当に面白いです。
Web UI単体でも十分楽しめますが、その他拡張機能やLoRAデータなどを使うことでより幅広い画像生成が楽しめます。
今後画像生成AIを使って遊んだり、ビジネスに活用したりしたい方は、ぜひ挑戦してみてください。
コメント
こんにちは、ここで質問は良いのでしょうか？
普通にインストール自体は問題なく出来、一度は画像生成まで行ったのですが「BloodOrangeMix」をインストールした途端「ModuleNotFoundError: No module named 'modules'」と出るようになりました。
こちらの解決方法がわかるのなら教えて頂けると嬉しいです。
コメントありがとうございます。
質問はわかる範囲でお答えできますが、解決できない場合もございますのでご了承ください。
エラーの内容はそのままモジュールが見つからない、もしくはパスの指定がうまくできていないことが原因かと思われます。
必要なモジュールはstable-diffusion-webuiでターミナルを開き、以下のコマンドで一括インストールできます。
pip install -r requirements.txt
また、モデルインストール後にエラーが出たとのことなので、モデルのインストール場所は合っていますでしょうか？
私の環境ではBloodOrangeMixは問題なく使用できました。
以下のURLから「BloodOrangeMix.safetensors」をダウンロードします。
https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/tree/main/Models/BloodOrangeMix
モデルは以下のディレクトリに入れます。
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
Web UIをリロードか再起動すればモデルを選択後、画像生成が可能です。
参考になれば幸いです。
一度再インストールしたらすべて解決することができました！
丁寧にコメントを返して頂きありがとうございました！
いえいえ、解決してよかったです。
今後もよろしくお願いします。