Stable Diffusion AI アート ジェネレーターと呼ばれるテキストから画像への機械学習モデルは、EleutherAI、LAION、および StabilityAI と共同で開発され、自然言語の記述からデジタル画像を生成します。
AI によるアートの作成は新しいものではありません。 しかし、今年導入された DALL-E 2、Midjourney AI、Stable Diffusion などのソフトウェアにより、スキルの低いアーティストでも、テキスト ボックスにいくつかの単語を入力するだけで、複雑で抽象的な、またはリアルなアートワークを作成できるようになりました。
Stability AI のオープンソースの画像生成モデルは、品質の点で DALL-E 2 と同等です。 さらに、Stable Diffusion 画像作成の計算時間を提供する商用 Web サイトである DreamStudio を導入しました。 Stable Diffusion は、DALL-E 2 とは異なり、誰でも使用できます。また、コードがオープン ソースであるため、ほとんど制限なくプロジェクトを構築できます。
安定拡散AIアートジェネレーターとは？
Stability AI は、オープンソースの AI アート ジェネレーターである Stable Diffusion を 8 月 22 日にリリースしました。Stable Diffusion の作成には Python が使用され、Transformer 言語の概念が使用されます。 Cuda カーネルをサポートするすべてのオペレーティング システムで使用できます。
オープンソースの Stable Diffusion 画像合成パラダイムのおかげで、PC と優れた GPU があれば、誰もが想像できるほぼすべての視覚的現実を構築できます。 説明的なテキストを入力すれば、ほとんどすべてのビジュアル スタイルを複製でき、その結果が奇跡的に画面に表示されます。
DALL-E のような方法とは異なり、Stable Diffusion はそのソース コードを利用できるようにします。 ライセンスは、いくつかの危険な使用状況を禁止しています。
AI の倫理は、このモデルを使用して「ディープフェイク」を作成できると主張し、アーティストの同意なしに著作権で保護されたコンテンツを含むデータセットでトレーニングされたモデルを使用して画像を作成することが適切かどうかを疑問視する反対派から攻撃を受けています。
Stable Diffusion のトレーニング セットは、LAION-Aesthetics V2 データセットのサブセットでした。 256 個の Nvidia A100 GPU で 600,000 ドルのショッピング モードでトレーニングされました。
Stable Diffusion を支える会社である Stability AI は、2022 年 9 月時点で最大 10 億ドルの評価額で資本を求める交渉を行っています。
安定した拡散のダウンロード要件
2022 年には、一般的なゲーミング PC は Stable Diffusion をサポートしますが、スマートフォンやほとんどのラップトップはサポートしません。 満たす必要がある Stable Diffusion ダウンロードの前提条件は次のとおりです。
- at を持つ GPU 少しでも 6 ギガバイト (GB) の VRAM
- これには、最新の NVIDIA GPU のほとんどが含まれます。
- ハード ドライブまたはソリッド ステート ドライブに 10 GB (ish) のストレージ容量
- Miniconda3 インストーラー
- GitHub の Stable Diffusion ファイル
- 最新のチェックポイント (執筆時点ではバージョン 1.4 ですが、まもなく 1.5 がリリースされる予定です)
- Git インストーラー
- Windows 8、10、または 11
- Stable Diffusion は Linux と macOS でも実行できます
Stable Diffusion AI アート ジェネレーターの大きさはどれくらいですか?
ハードディスクまたはソリッド ステート ドライブに約 10 GB のストレージ容量が必要です。
必要なハードウェアがない場合は、Midjourney AI またはその他の Web ベースの AI ジェネレーターを利用できます。
Stable Diffusion AI アート ジェネレーターの実行方法
Stable Diffusion AI アート ジェネレーターを実行する手順は次のとおりです。
- Git をインストールする
- Miniconda3 をインストール
- Stable Diffusion GitHub リポジトリと最新のチェックポイントをダウンロードします。
それらを行う方法を詳しく見てみましょう。
Git をインストールする
プログラマーは、Git と呼ばれるテクノロジを利用して、開発中のソフトウェアの複数のバージョンを管理できます。 作業中のソフトウェアのさまざまなバージョンを共有リポジトリに保持しながら、他の開発者がプロジェクトに貢献できるようにすることもできます。
開発者でない場合、Git はこれらのプロジェクトにアクセスしてダウンロードするための簡単な方法を提供します。 この状況で適用します。 Git をインストールするには、Git Web サイトから入手できる Windows x64 インストーラーを実行する必要があります。
インストールの実行中にいくつかのオプションを設定するオプションが与えられます。 すべてデフォルト設定のままにします。 「PATH 環境の調整」オプション ページにアクセスすることが重要です。 「コマンドラインからのGitおよびサードパーティソフトウェアからのGit」のみを選択する必要があります。
Miniconda3 をインストール
Stable Diffusion は、さまざまな Python ライブラリを利用します。 Python に慣れていなくても、あまり心配する必要はありません。 ライブラリは、画像の編集や困難な計算の実行など、特定のタスクを実行するためにコンピューターが使用できる単なるソフトウェア パッケージであることを理解するだけで十分です。
Miniconda3 は基本的に便利なツールです。 Stable Diffusion が機能するために必要なすべてのライブラリを面倒な作業なしで管理できます。 また、現実世界のシナリオで安定した拡散を使用する方法にも影響します。
Miniconda3 ダウンロード ページにアクセスし、「Miniconda3 Windows 64 ビット」を選択して最新バージョンを入手してください。
ダウンロード後に実行可能ファイルをダブルクリックすると、インストールが開始されます。 Git と比較して、Miniconda3 のインストールに必要なページ クリック数は少なくなります。 ただし、この決定を行う際には注意が必要です。
次のボタンを押してインストールを完了する前に、「すべてのユーザー」が選択されていることを確認してください。
Miniconda3 と Git をインストールした後、コンピューターを再起動するよう求められます。
Stable Diffusion GitHub リポジトリと最新のチェックポイントをダウンロードします。
必要なソフトウェアをインストールしたら、Stable Diffusion をダウンロードしてセットアップできます。
最新のチェックポイントのダウンロードが最初に来るはずです。 チェックポイントをダウンロードするには、まずアカウントを作成する必要がありますが、必要なのは名前とメール アドレスだけです。
「」というリンクsd-v1-4.ckpt」でダウンロードが開始されます。 もう 1 つのファイル「sd-v1-4-full-ema.ckpt」は、ほぼ 2 倍の大きさですが、より良い結果が得られる可能性があります。 どちらでも使用できます。
次のステップは、GitHub から Stable Diffusion を入手することです。 緑色の[コード]ボタンを選択し、[ZIP をダウンロード]をクリックします。 この直接ダウンロード リンクも使用できます。
Stable Diffusion のファイルを展開したので、それらを展開するためのディレクトリをいくつか作成する必要があります。[スタート]ボタンをクリックし、[スタート]メニューの検索ボックスに「miniconda3」と入力して、[開く]または[Enter]を選択します。
コマンドラインを使用して、「stable-diffusion」というフォルダーを作成します。 次のコード セクションを Miniconda3 ボックスに貼り付けたら、Enter キーを押します。
すべてが計画どおりに進むと、Miniconda3 ウィンドウが表示されます。 すぐにまた必要になるので、Miniconda3 を開いたままにしておきます。
好みのファイル アーカイバーを使用して、GitHub からダウンロードした「stable-diffusion-main.zip」ZIP アーカイブを開きます。 ZIP ファイルがない場合、Windows は代わりに ZIP ファイルを開くことがあります。 最初のエクスプローラー ウィンドウで ZIP ファイルを開いたまま、2 つ目のウィンドウを開いて、作成したばかりの「C:stable-diffusion」フォルダーに移動します。
「stable-diffusion-main」フォルダーを ZIP アーカイブから「stable-diffusion」フォルダーにドラッグ アンド ドロップします。
Miniconda3 に戻り、次のコマンドをウィンドウに貼り付けます。
cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main conda env create -f environment.yaml conda activate ldm mkdir modelsldmstable-diffusion-v1
そのまま手続きを進めてください。 一部のファイルはギガビットを超えるため、ダウンロードには時間がかかる場合があります。 プロセスを誤って中断した場合は、環境フォルダーを削除して、conda env create -f environment.yaml を再起動する必要があります。 その場合は、「C:Users(Your User Account).condaenvs」から「ldm」フォルダーを消去した後、前のコマンドを実行します。
インストールの最終段階が完了しました。 エクスプローラーを使用して、チェックポイント ファイル (sd-v1-4.ckpt) をコピーし、「C:stable-diffusionstable-diffusion-mainmodelsldmstable-diffusion-v1」フォルダーに貼り付けます。
ファイルの転送が完了したら、「sd-v1-4.ckpt」を右クリックし、コンテキスト メニューから[名前の変更]を選択します。 強調表示されたフィールドに「model.ckpt」と入力し、Enter キーを押してファイルの名前を変更します。
これで完了です。 安定した拡散が使用できるようになりました。 しかし、どのように？
Stable Diffusion ガイド: Stable Diffusion AI アート ジェネレーターの使用方法
安定拡散はどのように機能しますか? Stable Diffusion AI アート ジェネレーターを最大限に活用するには、次の手順に従ってください。
- ldm 環境をアクティブ化する
- ディレクトリを変更する
- txt2img.py を使用してテキストを記述します
- プロセスを待ちます
- 結果を確認する
安定した拡散を使用するたびに、私たちが設計した ldm 環境を有効にする必要があります。 Miniconda3 ウィンドウに conda activate ldm と入力し、Enter キーを押します。 アクティブな ldm 環境は、左側の (ldm) で示されます。
写真を作成する前に、まずディレクトリ (つまり、commandcd) を「C:stable-diffusionstable-diffusion-main」に変更する必要があります。 cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main コマンド ライン パラメーターを追加します。
txt2img.py というツールを使用して、テキスト プロンプトを 512512 のビジュアルに変換します。
写真が生成されると、コンソールにプログレス バーが表示されます。
「C:stable-diffusionstable-diffusion-mainoutputstxt2img-samplessamples」は、作成されたすべての画像の場所です。
安定拡散の例とプロンプト
以下は、Stable Diffusion AI アート ジェネレーターとそのプロンプトの最良の例の一部です。
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レキシカアートとは？
Lexica は、Stable Diffusion で作成されたアートのギャラリーおよび検索エンジンです。
安定拡散のAI生成画像を利用した検索エンジンサイト「Lexica」をご確認いただけます。 Lexica には、自動生成された画像のプロンプトが含まれています。
Stable Diffusion はオープンソースですか?
はい。 8 月 22 日にオープン ソース化された Stable Diffusion で使用された画像は、インターネットから取得した何百万もの画像でトレーニングされたニューラル ネットワークによって作成されました。
最近、DALL-E と Midjourney AI の新たなライバルが登場しました。 なにより無料！ AIアートジェネレーターの競合が物事にどのように影響するかを見ていきます.
