あなたの創造力を解き放ち、素晴らしいAI生成の画像を作成する準備はできていますか？人気のあるAIモデルである安定した拡散（Stable Diffusion）を使用すると、それが可能になります。この包括的なガイドでは、安定した拡散のインストール手順を、特に安定した拡散の実装であるAUTOMATIC1111の使用に焦点を当てながら、ステップバイステップで説明します。ステップバイステップのチュートリアルやトラブルシューティングのヒントに従えば、美しいアートを短時間で生成することができるようになります。
記事の要点
- AUTOMATIC1111 WebUIで最もよく使われるコマンドライン引数。
- AUTOMATIC1111 WebUIのすべての有効なコマンドライン引数の完全なリスト。
- システム、GPUの要件、およびAUTOMATIC1111 WebUIのインストール手順。
AUTOMATIC1111の主要なコマンドライン引数
AUTOMATIC1111スクリプトは、重要な設定をグローバルに変更するためのさまざまなコマンドライン引数を提供しています。いくつかの例を挙げると、次のようなものがあります。
--ui-config-file: この引数を使用して、カスタムのUI設定ファイルを指定できます。--no-progressbar-hiding: これを使用すると、操作中に進行状況バーを非表示にするのを防止できます。--max-batch-count: これは処理するバッチの最大数を設定します。--ui-settings-file: これを使用すると、特定のUI設定ファイルを定義できます。--no-half: この引数は半精度計算の使用を無効にします。
モダンなNvidia GPUのパフォーマンスを向上させるために、特定のコマンドライン引数を追加する必要があります。この引数は通常、ユーザーのバッチファイルに実行時に含まれます。
すべての利用可能な設定とそれらの詳細な説明の包括的なリストについては、安定した拡散のウィキページを参照してください。コマンドライン引数に専用のセクションがあり、そこからセッションのパフォーマンスやその他の設定に関連する情報にアクセスできます。
安定した拡散についてのさらなるリソースはどこで見つけられますか？
安定した拡散をさらに探求し、その機能と応用について詳しく学ぶためには、公式のドキュメント、オンラインフォーラム、およびコミュニティリソースを利用することを検討してください。
また、安定した拡散をオンラインで実行するツールのテストに興味があるかもしれません！
Anakin AIの安定した拡散画像生成アプリを試してみてください 👇👇👇
AUTOMATIC1111を実行するためのシステム要件
安定した拡散に必要な要件を満たしているか確認しましょう。
- CPUおよびGPUの要件: 安定した拡散は、GPUの計算能力に大きく依存しています。NVIDIA GPUでCUDAをサポートしているものが強く推奨されます。
- RAMの要件: 安定した拡散には、最適なパフォーマンスには少なくとも16GBのRAMが必要です。
- ディスク容量: モデルと生成された画像を保存するために十分なディスク容量を確保してください。
GPUの互換性に関する特記事項
安定した拡散は、パラレルコンピューティングプラットフォームであるCUDAに依存しているため、最適なパフォーマンスのためにはNVIDIA GPUが必要です。ただし、AMD GPUユーザーに対してはいくつかの回避策があります。ただし、これらの場合のパフォーマンスは異なる場合があり、最高の体験のためにはNVIDIA GPUが強く推奨されます。
インテグレーテッドGPUでAUTOMATIC1111安定した拡散WebUIを実行できますか？
安定した拡散は、CUDAをサポートしたNVIDIA GPUが提供する計算能力に大きく依存していますが、インテグレーテッドGPUで実行することも試すことができます。ただし、パフォーマンスは大幅に低下する可能性があり、CUDAのサポートがないため制限が発生する可能性があります。
AMD GPUでAUTOMATIC1111安定した拡散WebUIを実行できますか？
安定した拡散で最高のパフォーマンスを提供するのはNVIDIA GPUですが、AMD GPUユーザー向けには代替手段があります。これらの代替手法では同じレベルのパフォーマンスを提供するわけではありませんが、AMD GPUで安定した拡散を試すことは可能です。
WindowsでAUTOMATIC1111安定した拡散WebUIをインストールする
ステップ1. Pythonのダウンロードとセットアップ
安定した拡散を始めるには、AIや機械学習に使用される人気のあるプログラミング言語であるPythonをインストールする必要があります。
Pythonのダウンロードとセットアップを行うには、次の手順に従ってください：
- 公式のPythonのウェブサイト（python.org）を訪れ、システムアーキテクチャ（32ビットまたは64ビット）に合わせた最新バージョンのPythonをダウンロードします。
- インストーラを実行し、指示に従います。システムのPATHにPythonを追加するオプションを選択して、コマンドラインから簡単にアクセスできるようにします。
- インストールが完了したら、コマンドプロンプトを開き、
python --versionと入力してPythonが正しくインストールされたかを確認します。
ステップ2. Gitのインストール
Gitは、安定した拡散とAUTOMATIC1111のインストールに必要な重要なコンポーネントであるバージョン管理システムです。Gitを使用すると、AUTOMATIC1111リポジトリを簡単にクローンしてインストールを最新の状態に保つことができます。
Gitをインストールするには、次の手順に従ってください：
- 公式のGitのウェブサイト（https://git-scm.com/downloads）を訪れ、Windows用の最新バージョンのGitをダウンロードします。
- インストーラを実行し、指示に従います。特定の設定がない限り、デフォルトの設定を受け入れます。
- インストールが完了したら、コマンドプロンプトを開き、
git --versionと入力してGitが正しくインストールされたかを確認します。
ステップ3. AUTOMATIC1111リポジトリのダウンロード
Gitがインストールされたので、AUTOMATIC1111リポジトリをクローンしましょう。クローンすることで、ローカルマシンにリポジトリのローカルコピーを持つことができます。
リポジトリをクローンするには、次の手順に従ってください：
- コマンドプロンプトを開き、リポジトリをクローンするフォルダに移動します。
- 次のコマンドを実行して、AUTOMATIC1111リポジトリをクローンします：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/AUTOMATIC1111.git
ステップ4. PIPを使用して依存関係をインストール
AUTOMATIC1111には、正常に実行するためにインストールする必要のある複数のPythonライブラリがあります。
PythonのパッケージインストーラーであるPIPは、これらの依存関係を簡単にインストールするプロセスを行います。
必要なライブラリをインストールするには、次の手順に従ってください：
- 次のコマンドを実行して、PIPを最新バージョンにアップグレードします：
python -m pip install --upgrade pip - コマンドプロンプトでクローンされたAUTOMATIC1111リポジトリに移動します。
- 次のコマンドを実行して、必要な依存関係をインストールします：
pip install -r requirements.txt
ステップ5：AUTOMATIC1111ステーブルディフュージョンUIの実行
もう少しで完成です！AUTOMATIC1111を実行してAIアートの生成を開始しましょう。
次の手順に従ってユーザーインターフェースを起動します：
- コマンドプロンプトでクローンされたAUTOMATIC1111リポジトリに移動します。
- 次のコマンドを実行してユーザーインターフェースを起動します：
python src/interface.py
AUTOMATIC1111を最新バージョンに更新するにはどうすればよいですか？
AUTOMATIC1111のインストールを最新バージョンに更新するには、コマンドプロンプトを使用してクローンしたリポジトリフォルダに移動し、git pullを実行してリモートリポジトリから最新の変更を取得します。
Automatic1111のコマンドライン引数の探索
AUTOMATIC1111には、アート生成プロセスをカスタマイズするためのさまざまなコマンドライン引数があります。これらの引数を使用すると、さまざまなパラメータを調整してユニークなアート作品を作成することができます。
よく使用されるコマンドライン引数
-s、--steps：モデルを実行するステップ数を指定します。 より高い値は、より詳細な画像を生成しますが、より多くの時間が必要です。-n、--name: 出力ファイルの名前を設定します。-a、--alpha: 生成された画像の透明度を制御します。-b、--beta: モデルへのノイズ入力の強度を調整します。-g、--gamma: モデルへのノイズ入力のスケールを変更します。
automatic1111のコマンドライン引数の完全なリスト
| 引数 | コマンド | 値 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| CONFIGURATION | ||||
| ヘルプ | -h, --help | None | False | ヘルプメッセージを表示して終了します。 |
| 終了 | --exit | インストール後に終了します。 | ||
| データディレクトリ | --data-dir | DATA_DIR | ./ | ユーザーデータのベースパス。 |
| 設定ファイル | --config | CONFIG | configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml | モデル構築の設定ファイルへのパス。 |
| モデルチェックポイント | --ckpt | CKPT | model.ckpt | Stable Diffusionモデルチェックポイントへのパス。 |
| チェックポイントディレクトリ | --ckpt-dir | CKPT_DIR | None | Stable Diffusionチェックポイントのディレクトリ。 |
| SDモデルのダウンロードスキップ | --no-download-sd-model | None | False | SD1.5モデルが存在しない場合にダウンロードを防止します。 |
| CLIPモデルのダウンロードスキップ | --do-not-download-clip | None | False | チェックポイントにCLIPモデルがない場合、CLIPモデルのダウンロードを防止します。 |
| VAEディレクトリ | --vae-dir | VAE_PATH | None | Variational Autoencodersモデルのディレクトリ。 |
| VAEパス | --vae-path | VAE_PATH | None | VAEのチェックポイント。 |
| GFPGANディレクトリ | --gfpgan-dir | GFPGAN_DIR | GFPGAN/ | GFPGANのディレクトリ。 |
| GFPGANモデルパス | --gfpgan-model | GFPGAN_MODEL | GFPGANモデルファイル名。 | |
| Codeformerパス | --codeformer-models-path | CODEFORMER_MODELS_PATH | models/Codeformer/ | Codeformerモデルファイルのディレクトリ。 |
| ESRGANパス | --esrgan-models-path | ESRGAN_MODELS_PATH | models/ESRGAN | ESRGANモデルファイルのディレクトリ。 |
| BSRGANパス | --bsrgan-models-path | BSRGAN_MODELS_PATH | models/BSRGAN | BSRGANモデルファイルのディレクトリ。 |
| RealESRGANパス | --realesrgan-models-path | REALESRGAN_MODELS_PATH | models/RealESRGAN | RealESRGANモデルファイルのディレクトリ。 |
| ScuNETパス | --scunet-models-path | SCUNET_MODELS_PATH | models/ScuNET | ScuNETモデルファイルのディレクトリ。 |
| SwinIRパス | --swinir-models-path | SWINIR_MODELS_PATH | models/SwinIR | SwinIRモデルファイルのディレクトリ。 |
| LDSRパス | --ldsr-models-path | LDSR_MODELS_PATH | models/LDSR | LDSRモデルファイルのディレクトリ。 |
| Loraネットワーク | --lora-dir | LORA_DIR | models/Lora | Loraネットワークのディレクトリ。 |
| CLIPパス | --clip-models-path | CLIP_MODELS_PATH | None | CLIPモデルファイルのディレクトリ。 |
| 埋め込みディレクトリ | --embeddings-dir | EMBEDDINGS_DIR | embeddings/ | テキスト逆変換の埋め込みディレクトリ。 |
| テキスト逆変換テンプレート | --textual-inversion-templates-dir | TEXTUAL_INVERSION_TEMPLATES_DIR | textual_inversion_templates | テキスト逆変換テンプレートのディレクトリ。 |
| ハイパーネットワークディレクトリ | --hypernetwork-dir | HYPERNETWORK_DIR | models/hypernetworks/ | ハイパーネットワークのディレクトリ。 |
| ローカライズディレクトリ | --localizations-dir | LOCALIZATIONS_DIR | localizations/ | ローカライズのディレクトリ。 |
| スタイルファイル | --styles-file | STYLES_FILE | styles.csv | スタイルの設定ファイル。 |
| UI設定ファイル | --ui-config-file | UI_CONFIG_FILE | ui-config.json | UIの設定ファイル。 |
| バッチカウント | --max-batch-count | MAX_BATCH_COUNT | 16 | UIのための最大バッチカウント。 |
| UI設定ファイル | --ui-settings-file | UI_SETTINGS_FILE | config.json | UIの設定ファイル。 |
| カスタムスクリプトの許可 | --allow-code | None | False | Web UIでのカスタムスクリプトの実行を有効にします。 |
| 共有 | --share | None | False | Gradioサイト経由でUIにアクセスできるようにします。 |
| リスン | --listen | None | False | Gradioサーバー上でのネットワークリクエストを許可します。 |
| サーバーポート | --port | PORT | 7860 | Gradioのためのサーバーポートを設定します。 |
| ディレクトリ設定の非表示 | --hide-ui-dir-config | None | False | Web UIでのディレクトリ設定を非表示にします。 |
| 設定の凍結 | --freeze-settings | None | False | 設定の編集を無効にします。 |
| Gradioデバッグ | --gradio-debug | None | False | Gradioでデバッグオプションをアクティブにします。 |
| Gradio認証 | --gradio-auth | GRADIO_AUTH | None | Gradioの認証を設定します。フォーマット: ユーザー名:パスワード。 |
| APIモード | --api | None | False |
APIを使用してWeb UIを起動します。 |
| API認証 | --api-auth | API_AUTH | None | APIの認証を設定します。フォーマット: ユーザー名:パスワード。 |
| デバイスID | --device-id | DEVICE_ID | None | デフォルトのCUDAデバイスを選択します。 |
| TLSキーファイル | --tls-keyfile | TLS_KEYFILE | None | TLSを有効にします。TLS証明書ファイルが必要です。 |
| TLS証明書ファイル | --tls-certfile | TLS_CERTFILE | None | TLSを有効にします。TLSキーファイルが必要です。 |
概要
おめでとうございます！AUTOMATIC1111を使用してWindowsにStable Diffusionを正常にインストールしました。このガイドでは、インストールプロセスを説明し、ステップバイステップのチュートリアルを提供し、一般的な問題を解決するためのトラブルシューティングのヒントを提供しました。
さあ、創造力を解放して、AIによるアートを作成しましょう。AUTOMATIC1111ユーザーインターフェースを使用して、コマンドライン引数を探索し、アート生成プロセスをカスタマイズして、ユニークで魅力的な作品を作成しましょう。
次は何ですか？
今回はAUTOMATIC1111を使用してStable Diffusionをインストールする方法を確認しましたので、獲得した知識を実践してみましょう。Anakin AIのStable Diffusion Image Generatorをご覧いただき、独自のAI生成アートを作成しましょう。
コマンドラインの力を解放し、Anakin AIのStable DiffusionでAI生成アートの無限の可能性を発見しましょう。あなたの創造力を高め、世界とあなたの傑作を共有しましょう！