本日はAI学習枠です。
Stable diffusionをローカルのPCに導入していきます。
〇Stable diffusionとは？
stable diffusionは22年８月にオープンソースで公開されたテキストベースの画像生成AIです。
イギリスのStability AIによって公開され日本でもここ数か月で話題になったAI画像作成ブームの火付け役となりました。
筆者も同様のアプローチのOpneAI DALL・E2を以前触っていました。
〇Stable Diffusionを導入する
Stable Diffusionをローカル環境で使用するためにはマシンスペックがある程度必要になるようですが、筆者の環境では要件をクリアしていたので今回はローカル環境に導入していきます。
Stable Diffusionは以下のリポジトリで公開されています。
〇環境要件
Stable diffusionをローカル環境で実行するためにはNVIDIA製の10GB以上のVRAMを搭載したGPUが必要になるようです。
筆者のGPUはRTX-3080のためぎりぎり10GBのため今回挑戦します。
また導入するためにはPython環境とAnacondaの環境が必要です。
①リポジトリをCloneします。
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
②次にAnacondaで作業を行います。 cdコマンドでクローンしたディレクトリに入り、次のコマンドを実行し環境を構築します。
conda env create -f environment.yaml
ここではStable diffusionに使用するための依存環境がまとめてダウンロードされます。
コマンド一つで行えるものの非常に処理に時間がかかりました。
③次にCondaを起動します。
conda activate ldm
正常に実行された場合シェルの端がBaseからldmへと変わります。
④models/ldm内にstable-diffusion-v1という名前のフォルダを作成します。
後はここに画像のモデルデータを入れてコマンドを実行することでStable diffusionを実行できますが、今回まだモデルデータを作成していなかったため次回モデルデータを作成してコマンドを実行していきます。
