Stable Diffusionを使えば、検閲なしでAI画像を無料で作成できます。2つのプログラムを使えば、Windowsユーザーでも簡単に作成できます。
Stable Diffusionは、クローズドな商用画像ジェネレータであるDALL-E 2やMidjourneyに代わる、オープンソースで無料のジェネレータです。他の2つの有料のブラウザベースのサービスやDiscordと比べたStable Diffusionの利点は、ユーザー自身のコンピュータにインストールできることです。
オープンソースはフィルターがないことも意味する
MacOSユーザーは、Stable DiffusionのGUIソリューションをいくつか選択しなければならないが、Windows PCでは、NMKD GUIとAutomatic1111 WebUIという2つのソリューションが確立されている。
どちらのプログラムも無料でダウンロードできるが、かなり広範囲に及ぶようになり、常に新機能が追加されている。
ローカル・インストールは、どの企業もプロンプトや結果を検閲できないことを意味し、ユーザーは使用するシステムやテンプレートを完全にコントロールできる。また、このインターフェースは、特定のタスクのための特別な安定拡散モデルや、LoRAのようなモデル拡張のインストールも可能にします。
NMKD GUIのインストール方法
NMKD GUIはワンクリックインストーラーとして提供され、他のソフトウェアライブラリを必要としません。テキストプロンプトを画像に変換する基本機能に加え、ツールボックスが搭載されています。Stable Diffusion 1.5をベースにしたバージョン1.9.1には、特に以下の機能が含まれています。
- 高速キューイングと履歴
- 一度に複数のリクエスト
- プロンプト増幅、ネガティブプロンプト
- InstructPix2Pixによるコマンドベースの編集
- マルウェアスキャナーによるSDおよびVAEテンプレートのカスタマイズ
- アップスケールと顔復元
- テクスチャのシームレスなタイル生成
Automatic1111のインストール方法は？
一見すると、Automatic1111はNMKDより少し複雑に見えますが、より多くの機能を提供し、より頻繁に更新されます。例えば、1.5だけでなく、Stable Diffusion 2.1が現在利用可能です。
NMKDとは異なり、Automatic1111はブラウザベースのインターフェイスであり、公式GitHubリポジトリソースからダウンロードする場合、GitとPythonを別々にインストールする必要がある。サードパーティーのインストーラーを使えば、ワンクリックインストーラーでこれを行うことができる。上述したように、Automatic1111はより多くの機能を提供しているが、最も重要なものは以下の通りである：
- Txt2ImgとImg2Imgだ。
- テクスチャのシームレスなタイル生成
- トークンの長さの検証
- アップスケーリング
- バッチ処理
- 内部および外部ペイント
- 代替スクリプト生成中の即時編集
- 代替スクリプト
システム要件：安定した拡散に必要なハードウェアは？
AI画像モデルジェネレーターでは、プロセッサーよりもグラフィックカードが重要です。一般的に、NvidiaはAI画像モデルの将来にとって最適な位置にあると思われます。NMKDはGeForce GPUにも最適化されている。RTX 4090なら、わずか1.7秒で画像を生成できるはずだ。
開発者のn00mkrad氏によると、特定のAMDグラフィックカードを使用しているユーザーには、NMKDを実行するための回避策があるとのことだ。Automatic1111はNvidiaのグラフィックカードでも最適に動作するが、AMDのGPUには回避策がある。インテルプロセッサーかAMDプロセッサーかは関係ない。
メモリ不足は最近のPCではほとんど問題にならないので、すべてのコンピュータは一時ファイル用に推奨される5～25ギガバイトの追加容量を持つべきである。ただし、読み取り速度と書き込み速度には違いがあるため、従来のハードディスクやHDDよりもNVMe SSDを推奨する。
| 最小 | 推奨 | プロフェッショナル／ドリームブース | |
|---|---|---|---|
| GPU | 4 GB VRAM搭載Nvidia GPU、Maxwell（2014年） | 8 GB VRAM搭載Nvidia GPU、Pascal（2016年） | 24 GB VRAM搭載Nvidia GPU、Turing（2018年） |
| RAM | 8 GB | 16 GB | 32 GB |
| スペース | 10 ( 5) GB | (SATA) SSDで12 ( 5) GB | 12 GB (NVMe) SSD上 |
