Stable Diffusionを実行するには？オンラインおよびローカルで実行するための5つの方法。
Stable Diffusionは、スタートアップ企業Stability AIとミュンヘン大学およびRunwayの研究者によって2022年にリリースされた、テキストから画像を生成するモデルです。この記事では、Stable Diffusionをオンラインおよびローカルで実行する方法について説明します。
Stable Diffusionは、スタートアップ企業Stabilityの製品です。 AI2022年、ミュンヘン大学とRunwayの研究者らは、テキストから画像への変換、画像から画像への変換、画像修正、低解像度画像の塗りつぶしなどの機能をサポートするテキストから画像への生成モデルを発表しました。その特徴により…無料オープンソースStable Diffusionは高品質な画像を生成するため、クリエイターの間で人気があります。この記事では、Stable Diffusionをオンラインおよびローカルで実行する方法を説明し、以下のことが可能になります。速いさあ、あなたが望む画像の生成を始めましょう。
目次
Stable Diffusionをオンラインで実行する方法
DreamStudio
DreamStudioは安定性を重視するAI同社の公式ウェブサイトの画像生成アプリケーションは、安定拡散モデルに基づいています。ユーザーは自然言語を入力し、調整パラメータを変更することで、カスタム画像を作成できます。また、自社開発アプリケーションやロボットで使用するためのAPIアクセスもサポートしています。DreamStudioに登録してログインすると、以下の機能を利用できます。無料ボーナスポイント25ポイントで、標準画像を約30枚生成できます。生成回数を増やしたい場合は、10ドルで追加ポイントを購入できます。10ドルで最大1000ポイントまで購入可能です。
公式サイトアドレス：https://beta.dreamstudio.ai/generate
Clipdrop Stable Diffusion XL
Clipdropは安定性ですAI一連の打ち上げAI画像消去、画像拡大、画像照明、背景除去、背景置換、拡大縮小、塗りつぶしなどをサポートする画像処理ツールキット。AI画像機能。これらの機能に加えて、Clipdropは…をサポートしています。最新のStable Diffusion XL バージョンでは、ユーザーは Web サイトにアクセスし、プロンプトテキストの説明を入力し、画像スタイルを選択して、[生成] ボタンをクリックして画像を生成できます。現在、無料Clipdropの現行バージョンでは、Stable Diffusion XLを使用して1日に400枚の画像を生成できます。生成した画像には、右下隅に小さなClipdropの透かしが表示されます。より多くの画像を生成したり、透かしを削除したりするには、Clipdropのプレミアムバージョンへのアップグレードをご検討ください。プレミアムバージョンでは、1日に1500枚の画像を生成でき、その他のツールも無制限に使用できます。AI関数。
公式サイトアドレス：https://clipdrop.co/stable-diffusion
Hugging Face
ハグ顔はよく知られている。オープンソースAIモデルコミュニティは、世界的な主要ブランドを結集させるプラットフォームです。AIこのモデルは、Hugging Faceを通じてユーザーがダウンロードできます。AIこのモデルのデータセットはオンラインで実行してリアルタイムの結果を確認することもできます。Stable Diffusion on Hugging FaceはStabilityによって提供されています。AIこれは公式に作成されたプラットフォームで、現在のバージョンは2.1です。ユーザーは説明文を直接入力し、「画像を生成」をクリックすることで画像を生成できます。Hugging Faceのユーザー数が多いため、画像生成には10秒以上かかる場合があります。
公式サイトアドレス：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
Replicate
Replicateはユーザーを支援するツールです速い走るオープンソース機械学習言語モデル、ビデオの作成と編集、画像解像度の向上、画像復元、画像からテキストへの変換などのモデル向けプラットフォームでは、ユーザーはわずか数行のコードを追加するだけで済みます。速い独自のAIアプリケーション。Replicateプラットフォームは、Hugging Faceよりも高速にデータを生成するStable Diffusion用のオンライン実行環境も提供します。
公式サイトアドレス：https://replicate.com/stability-ai/stable-diffusion
Stable Diffusionをローカルで実行する方法
提供された入力に基づいてデータモデルを実験的に微調整する意欲がある場合、またはプライバシーとセキュリティが気になる場合は、Stable Diffusion モデルをローカルコンピュータで実行するのが良い選択肢かもしれません。Stable Diffusion をローカルで実行する手順は次のとおりです。
ステップ1：PythonとGitをインストールする
Pythonバージョン3.10.6をインストールするには、以下の手順から始めてください。Python公式サイトダウンロードしてインストールしてください。インストール後、コマンドターミナルを開いて、次のように入力してください...python -versionPythonのバージョンを確認するには、次のステップとしてコード管理ツールであるGitをインストールする必要があります。Gitは[Gitインストールガイドへのリンク]から入手できます。Gitの公式サイトインストールパッケージをダウンロードしてください。
ステップ2：GitHubとHugging Faceのアカウントを登録する
GitHubはソフトウェアコードをホストするために使用され、Hugging Faceは...オープンソースAIこれら2つのプラットフォームにアカウントを登録することで、コードの同期と管理、および安定拡散モデルのダウンロードが容易になります。
ステップ3：Stable Diffusion Web-UIをローカルコンピュータにクローンする
Stable Diffusion Web-UI はオープンソースGradoをベースに開発されたStable Diffusionウェブインターフェースプロジェクトは、開発者の役に立つだろう。速いStable Diffusionのユーザーインターフェースを作成します。まず、sd-projectなどのフォルダを作成し、次にcdコマンドを使用してそのフォルダに移動します。cd sd-project次に、`git clone`コマンドを実行してプロジェクトをダウンロードします。git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
ステップ4：Hugging Faceから安定拡散モデルをダウンロードする
Hugging Faceのウェブサイトにアクセスし、登録済みのアカウントでログインしてください。Stable Diffusion バージョン 1.5 をダウンロードモデルをダウンロードしたら、stable-diffusion-webuiフォルダ内の「models」フォルダに移動し、そこにモデルを配置してください。
ステップ5：Stable Diffusion Web-UIの設定
コマンドラインターミナルを開き、`cd`コマンドを使用して`stable-diffusion-webui`フォルダに移動します。例：...cd xx/sd-project/stable-diffusion-webui次に入力webui-user.bat依存関係をインストールします。
ステップ6：安定拡散を実行する
依存関係が正常にインストールされると、コマンドプロンプトにURLが表示されます。http://127.0.0.1:7860stable-diffusion-web-uiを実行するには、これをブラウザのアドレスバーにコピー＆ペーストしてください。