![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/turbo-1024x576.jpg)
SD Turboは、2023年11月30日にStability AIからリリースされたリアルタイム画像生成モデルです。
ほぼ同時にリリースされたSDXL Turboの方が注目されていますが、今回はSD Turboの導入方法、使い方をご紹介します。
SD Turboとは?
SD2.1ベースで使えるリアルタイム画像生成モデルです。
SDXL Turboと同時に発表され、huggingfaceからダウンロードが可能。
ハイクオリティの画像が数秒で生成できます。
AUTOTIC1111にSD Turboを導入する方法
導入方法は通常のモデルと同じです。
まずhuggingfaceからSD Turboモデルをダウンロードします。
下記リンクから「sd_turbo.safetensors」をダウンロードしてください。
矢印クリックでダウンロードできます。
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-20-1024x91.png)
ダウンロードしたモデルを以下のパスに移動します。
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
これで準備は完了です。
AUTOTIC1111でSD Turboを使う方法
AUTOTIC1111のアップデート
AUTOTIC1111は1.6.0だとSD Turboに対応していません。
ですので、まずは1.7.0にアップデートする必要があります。
Stable Diffusion Web UIの下部左側で確認できます。
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-21.png)
アップデートは、Stable Diffusionフォルダの空白部分で右クリックして、ターミナルを開きます。
以下のコードを入力して実行します。
git pull
これでアップデートは完了です。
SD Turboの使い方
AUTOTIC1111を立ち上げてモデルをSD Turboにします。
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-22.png)
Sampling stepsとCFG Scaleを「1」にします。
後は生成したいプロンプトを入力して生成するだけです。
dogと高画質系のプロンプトを入れて、以下の画像が約2.2秒で生成できました。
dog, masterpiece,hires,best quality, ultra high res, (photorealistic:1.37)
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-23.jpg)
dog, masterpiece,hires,best quality, ultra high res, (photorealistic:1.37)
Steps: 1, Sampler: Euler a, CFG scale: 1, Seed: 1162984111, Size: 512x512, Model hash: 3f067a1b94, Model: sd_turbo, VAE hash: 735e4c3a44, VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors, Clip skip: 2, Version: v1.7.0
Time taken: 2.2 sec.
パラメータによる違い
CFG scale
値が1以上だと画像が崩れてしまいます。ですのでCFG scaleは1推奨。
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-23-1-1024x117.jpg)
Sampling steps
1-50の間で10枚生成してみました。こちらも6以降は犬かどうか怪しい画像になっています。
ですので基本は1で問題ありません。
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-23-2-1024x118.jpg)
Sampling method
Sampling methodは比較的いろいろな種類が使えますが、そこまで大きな差は見られません。
・クリックで拡大可
![](https://ikuriblog.com/wp-content/uploads/2023/12/image-23-1024x41.png)
こちらがまとめたものです。
使える | 使えない | 不明 |
---|---|---|
DPM++ 2M Karras DPM++ SDE Karras Euler Euler a LMS Heun DPM2 DPM2 a DPM++ 2S a DPM++ 2M DPM++ SDE DPM fast Restart LMS Karras DPM2 Karras DPM2 a Karras DPM++ 2S a Karras | DPM++ 2M SDE Exponential DPM++ 2M SDE Karras DPM++ 2M SDE DPM++ 2M SDE Heun DPM++ 2M SDE Heun Karras DPM++ 2M SDE Heun Exponential DPM++ 3M SDE DPM++ 3M SDE Karras DPM++ 3M SDE Exponential DDIM PLMS UniPC LCM | DPM adaptive |
画像サイズ
アスペクト比1:1(512×512)、16:9(480×272)、4:3(640×480)などは問題なく生成できました。
ただ768×768や1024×1024だと崩れてしまったので、生成する内容によってはあまり大きな画像は生成できないようです。
AUTOTIC1111にSD Turboを使う方法まとめ
今回はAUTOTIC1111でSD Turboを使う方法についてご紹介しました。
- SD Turboはリアルタイム画像生成モデル
- Stable Diffusion Web UIは1.7.0から対応
- 本当に高速
- パラーメータは基本1推奨
- 生成できる画像サイズがある程度決まっている
今のところSDXLよりクオリティは低く、複雑なプロンプトは再現できません。
ただ上記で紹介した犬のような画像であれば、本当にものの数秒で何枚も生成できます。
SDXLより導入も簡単なので、とりあえずリアルタイム画像生成を体験したいという方は試してみてはいかがでしょうか。
参考になれば幸いです。
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