画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
「Stable Diffusionであの構図や雰囲気を再現するには何と書けば良いのか？」が目で見て一発でわかる「The Ai Art」
SNSなどで大きな話題を呼んでいる高精度な画像生成AI「Stable Diffusion」は、入力したテキストを基に画像を生成するため、「呪文」とも呼ばれる適切な文字列を考案することが重要です。しかし、思い描いている理想はあるものの、どんな文字列を入力すればいいのかわからない人も多いはず。そこで、Stable Diffusionで特定の構図や雰囲気を再現するために使える文字列を、画像例を見ながら調べられるウェブサイト「The Ai Art」を使ってみました。 The Ai Art - AI, Art, and everything in between https://www.the-ai-art.com/modifiers 「The Ai Art」にアクセスすると、「Angles(アングル)」の指定に使える文字列が画像と共に一覧表示されました。 「Extreme close-up ang
Stable Diffusion の img2img で strength を指定した場合にどれだけ変化するのか調べた #stablediffusion - 酢ろぐ！
本記事では Stable Diffusion の img2img で strength を変更したらどれだけ画風が変わるのか、また元絵の意匠を汲み取って残してくれるのかについて調査した。 元絵について 人物がひとりの場合 人物がふたりの場合 まとめ (2022/09/03追記) 複雑な元絵の場合 人力での修正もきちんと描けていないと引きづられてしまう (2022/09/04追記) strength に小数点2位の値を与えた場合の変化について 元絵について 元絵にはこれを使った。今回は、人物が1人の場合と2人の場合で調査することにした。 ローカル環境でのテストなので「ネットから拾ってきたモノ」を使ってもよいが、なんかのタイミングでそれが表に出てしまったら困るし、ブログに書きたいことが出てきてもそのまま使えない。基本的には img2img のテストでは自分で書いた絵を元絵にしている。 人物がひ
簡単なスケッチから「Stable Diffusion」で思い通りの絵を描く手順を解説
画像生成AI「Stable Diffusion」は、「森で遊ぶクマ」「アイスクリームを食べる人間」といった文章を入力するだけで文章に沿った画像を出力してくれるAIです。そんなStable Diffusionには文章と共に「元となる画像」を入力することで出力画像の精度を向上させられるモード「img2img」が存在。このimg2imgを駆使して簡単なラフ画像から高品質なイラストを生成する手順について、ソフトウェアエンジニア兼フォトグラファーのアンディ・サレルノ氏が解説しています。 4.2 Gigabytes, or: How to Draw Anything https://andys.page/posts/how-to-draw/ Stable Diffusionに「森で遊ぶクマ」といった指示を与えた場合、「構図がイメージ通りではない」「夏の森ではなく、冬の森がいい」といったように、イメージ
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
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