Stable Diffusion web UI : Pythonコマンドのみでインストール

はじめに

『Stable Diffusion web UI』をWindows11での実装方法でふ、
よく、BATファイルを用いた方法が述べられておりまふが、
おいらはパイソニストとして、Pythonのみで実装しておりまふ(-。-)y-゜゜゜
また、あまり興味ある人は少ないと思いまふが、
『Stable Diffusion』の仕組みについておまけに書いておきまふた(‘◇’)

実装

環境

Windows11 pro (Windows Insier Program)
マウスコンピューター製G-Tune E5-144
CPU：インテル(R) Core(TM) i7-10875H プロセッサー
メモリ：32GB メモリ
SSD (M.2)：512GB NVMe SSD
グラフィックス：NVIDIA GeForce RTX2060 / 6GB

Python : 3.10 (pyenvを使用)
CUDA : 1.17

方法

Git Clone

カレントディレクトリの移動

仮想環境構築と起動

初期設定コマンド（起動コマンド）

このコマンドで、必要ライブラリをインストールしてくれます、なんと便利！！
学習済みモデルを配置していないので、エラーがでます。
学習済みモデルを配置後、同じコマンドを行います。

学習済みモデルを配置

『stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion』のフォルダのなかに『***.safetensors』の様な学習済みモデルを保存します。
『Hugging Face』や『Civitai』からダウンロードできます。

起動

http://127.0.0.1:7860へアクセス

さぷりぺんたんをつくってみた

まだまだ、プロンプトを精査せねば(@_@)

おわりに

説明にはビデオメモリが8GB必要と書いてありまふがた、
6GBの環境でも普通に動きまふ(‘ω’)ノ
詳しい使い方は、また次回。(‘◇’)ゞ

おまけ

Stable Diffusion について。

Stable Diffusion web UI」は、WebベースのUIで、ブラウザウィンドウからStable Diffusionを簡単に操作できるようになっています1。このプロジェクトには、Gradio、または、FastAPI2つのWeb UIが選択できます1。また、画像の拡大や強化には、GFPGAN や realESRGAN などの画像アップスケーラーが組み込まれています。

Stable Diffusion は、大きく三つの工程（モジュール）で生成しまふ。

1.テキストから情報を抽出：CLIPエンコーダ
2.抽出された情報から圧縮画像を生成：拡散モデル
3.生成した圧縮画像から画像に変換：VAEデコーダ

で構成されておりまふ。

Stable Diffusion web UI でどれが担っているのかは、また今後説明(‘◇’)

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