StableDiffusionとwebuiをWindows環境へインストールする
シコいイラストを無限に生成してくれるStableDiffusionをWindowsのローカル環境で使えるするようにする手順の備忘録。
ざっくり言うと↓これだけ。
- Pythonのインストール
- Gitのインストール
- GitでStableDiffusion webuiをインストール
※nVidiaのグラボを積んだWindows PC必須
実に簡単なのですが、少しでも初心者向けに解説しようとして、親切心でこんな方法もある、あんな方法もある、と解説されているケースが多く見られ、より混沌としてしまっている気がします。
ぼくが最初に読んだときは「StableDiffusionのインストールってそれほど難解なのか！」と身構えたものですが、やってみたら全然大したことはありませんでした。さすがにスマホアプリ並にタップするだけか、と言われるとそこまでではないですが…。かといって、すごくPCに詳しくないとできない、なんてことは全然ないない。
コマンドプロンプトがわかるなら何も恐れることはありません。わからなくても言われたとおりコマンドをコピペするだけ。しかもたった1回。
とはいえ、鳥頭なぼくは1週間後にこの手順を覚えているかと言われると自信がないため備忘録として記録しておきます。
Python 3.10.10をインストールする
2023年3月現在、Pythonの最新バージョンは3.11ですが、それだとこの後入れるAUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiが動かないらしいので、Python 3.10.10を入れます。
手順としては↓ここからダウンロードして実行するだけ。
https://www.python.org/ftp/python/3.10.10/python-3.10.10-amd64.exe
■Pythonのインストール画面
インストールの最初の画面で「Add python.exe to PATH」のチェックは必ず付けてください。
詳しい方向けに言うなら、「パスを通す」だけの話です。pythonはインタープリタ言語でStableDiffusionはもちろんのこと、webuiもバッチファイルからpythonを使うので、パスが通っていないとコマンドが動きません。
バッチファイルを書き換えることで対応可能ですが、そんな面倒なことするより「Add python.exe to PATH」を付けたほうが早いです。もし付けずにインストールしてしまった場合は、自分で環境変数のPATHを通しても良いですし、わからなければPython自体入れなおせばOK。な～に、これのインストールに大した時間はかかりません。Install Nowをクリックして10秒くらい待つだけです。
■Pythonのインストール完了
[Close]ボタンで閉じればOK。
え、たったこれだけ？と不安な方はコマンドプロンプトで「python -V」とか入力してみてください。
このとおり、バージョン番号が出ればちゃんとPythonがインストールされています。
Gitのインストール
Gitというのはプログラムのソースコードを管理する仕組みで、その仕組みを使ってGitHubというサイト上にStableDiffusionやAUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui※が公開されています。
つまり、GitHubからzipファイル形式でダウンロードしてきて解凍するだけでも使えるっちゃ使えるのですが…、アップデートしたりダウングレードさせるのが手動だとえらい面倒くさいので、管理用のツール、つまりGitを入れておいたほうが無難です。
どうせPythonと同じくDLして[次へ][次へ]とクリックするだけの作業。
ダウンロード元はここ
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.40.0.windows.1/Git-2.40.0-64-bit.exe
■Gitのインストール画面
■Gitのインストール完了
まぁ何が辛いってGitはオプションが豊富すぎて15回くらいクリックさせられるところ。
内容？わからなければ気にしなくても大丈夫です。全部デフォルトでOK。鼻ほじりながら[Next]ボタンクリックするだけ。
Gitコマンドでwebuiをインストールする
ローカルディスク上に、webuiをインストールするディレクトリを作ってください。このwebuiにStableDiffusion本体も含まれています。
ぼくはとりあえずこの記事書くために C:\test で作りましたけど、実際はもうちょい真面目な名前でよろしく。
そしたら、エクスプローラーで作ったディレクトリを右クリックするとこんなメニューが出てくるハズ。■右クリックメニューから「Git Bash Here」を選択
詳しい方ならMINGW64のことだよ、で通じると思いますが、わからん方は気にせず無心で「Git Bash Here」をクリックすればOK。
■gitコマンドを入力する
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui と入力してENTERキー。
これが言わゆるgit cloneで、よく「リポジトリをクローンする」とか、英語覚えたての子が頑張って横文字使ってそうな言い方されるやつですね。
…「保管庫を複製する」と日本語訳されてもよくわからないから、どうでもいいか。
ともかく、このgit cloneで10GBくらいダウンロードされるので、回線状況にもよるけれど5～10分くらいかかると思います。のんびり待ちましょう。
webuiを起動する
git cloneが終わったら、ディレクトリの中にこんなふうにたくさんファイルが出来ているハズ。
■webui-user.batを起動
このバッチファイルはStableDiffusionをWebサーバーモードで起動させるのだけれど、最初の準備にまぁまぁ時間かかります。今回のケースでは293.2s（約5分）って出てますね。
■webuiの起動完了
コマンドプロンプトに慣れてないとごちゃごちゃして見づらいかもだけれど、
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
って書いてあるのがわかりますかね。要するにWebサーバーとして動いてるので、http://127.0.0.1:7860を開けってことですわ。
■Webブラウザでwebuiを開く
これでStable DiffusionがWindowsのローカル環境で使い放題になりました。お疲れさまでした。
…なーんてな！！
学習モデルのダウンロード
このままだと学習モデル（StableDiffusionではcheckpointと呼ばれる）の1つしか入っていないので、クオリティがイマイチです。
最新のモデルデータを入手しましょう。DL先はHugging Face。謎のAI企業が運営しているAI関連の超巨大な共有データベース。
https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads…と、そんなこといきなり言われても最初は探すの大変だと思うので、アニメ系が好きなら定番のAnything、7th Layerあたり入れておけば良いんじゃないかな。
https://huggingface.co/andite/anything-v4.0https://huggingface.co/syaimu/7th_Layer
世間ではAnythingが人気っぽいけど、個人的には7th Layerをアニメ塗りにした感じが好きです。
「StableDiffusion おすすめモデル」でググれば、熱い思いを語っている方々がたくさんいるので、自分の好みに合うのを探してください。
DL方法についてですが、基本的にはHugging Faceの[Files and versions]タブを開いて、拡張子.safetensorsのやつをDLすれば良いです。
それでもいっぱいあってわからんと思いますが、ファイル名にprunedが入ってるのがあればソレで。余計な部分を削ってファイルサイズを4GBくらいに小さくしたやつです。
逆に7GBのやつは何のためにあるんだよって感じですが、そっちは学習用に使うとかなんとか見かけたような。勉強不足でよくわかりません。
ともあれ、Anythingなら、「anything-v4.5-pruned.safetensors」(4.27GB)とかですね。
7th Layerのほうは既にprunedされているモデルだけなのかな。「7th_anime_v3_B.safetensors」(4.27GB)とか。A,B,Cとわずかに絵柄が違います。
.safetensorsファイルをDLしたら、[webuiのパス]/models/Stable-diffusion に置きます。それだけでwebuiの左上のcheckpointプルダウンで選択できるようになるハズ。
まとめ
もう一度書きますが、StableDiffusion＋webuiを使えるようにする手順は↓たったこれだけ。
- Pythonのインストール
- Gitのインストール
- GitでStableDiffusionをインストール
何をしているのかわからないと難しく感じたり、面倒に思うかもですが、実際やってみると30分かかるかどうか程度なので、楽しみながらチャレンジしてほしいです。
まぁ、nVidiaのグラボ積んでるWindows PCが必要な時点で、そこそこハードル高いんですけどね。
