長すぎて読めない#
下のリンクをクリックして、すぐに Google Colab で Stable Diffusion Web UI Colab をデプロイします。
``https://colab.research.google.com/github/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/blob/main/stable/chillout_mix_webui_colab.ipynb
1. Stable Diffusion Web UI Colab とは#
Stable Diffusion は Stability AI が提供する、深層学習技術に基づくテキスト生成画像 AI モデルです。
2. Stable Diffusion Web UI#
は、Stable Diffusion を操作して画像を生成するための強力で使いやすい Web アプリケーションです。一般的には GitHub アカウント内の A1111 という名称で呼ばれています。
Stable Diffusion を実行するには、強力な GPU と大きなメモリを持つコンピュータが必要です。しかし、そのようなハードウェアがない場合でも、少しお金を払って Google Colab で Stable Diffusion Web UI Colab を実行することができます。
Stable Diffusion Web UI Colab は、Google Colab 上で Stable Diffusion Web UI をデプロイするためのフォークプロジェクトです。GitHub リポジトリの README には、さまざまなモデルの .ipynb ファイルが用意されており、その中のいずれかの「Open in Colab」ボタンをクリックするだけで、Google Colab 上で Stable Diffusion Web UI Colab をワンクリックでデプロイできます。
3. Google Colab とは#
Colaboratory の略称である Google Colab は、Google Research チームが開発した製品です。Colab では、誰でもブラウザを通じて任意の Python コードを記述および実行できます。特に機械学習、データ分析、教育目的に適しています。技術的には、Colab はホスティングされた Jupyter ノートブックサービスです。これにより、ユーザーはローカルに環境をインストールする必要がなく、ブラウザを開くだけで直接コードの記述を開始できるため、非常に便利です。
Colab には無料版、従量課金制、プロフェッショナル版があり、無料版で提供されるリソース（計算ユニット）は限られていますが、ほとんどの人には十分です。より多くのリソースが必要な場合は、プロフェッショナル版のサブスクリプションを検討し、A100 GPU を使って AIGC を楽しむことができます。
Colab チームの責任者の最新のツイートによると、Colab での画像生成を行うユーザーが非常に多いため、現在は有料ユーザーのみが Colab で Stable Diffusion を使用できるようになっています。
4. .ipynb とは#
Google Colab で実行されるファイルタイプは .ipynb です。 .ipynb は計算が可能な Jupyter Notebook のノートファイル形式です。Colab でコードを記述したり、GitHub リポジトリ内の .ipynb ファイルを Colab で開いて直接実行することができます。
5. 基本的な使い方#
Stable Diffusion Web UI Colab V2.0 は現在使用可能で、主分岐のバージョンと比べて ControlNet や LoRA などのプラグインをより良く使用できます。私は直接 2.0 から使用することをお勧めします。
Stable Diffusion Web UI Colab の GitHub 主リポジトリでは、Google Colab 上で実行できる一連の .ipynb が提供されており、各 .ipynb ファイルは 1 つのモデルに対応しています。README の中のいずれかの「Open in Colab」ボタンをクリックすることで、Google Colab 上で Stable Diffusion Web UI Colab をワンクリックでデプロイできます。
GitHub 上の .ipynb ファイルを通じて Google Colab に入ったら、デプロイはワンクリックで完了します。コードブロック内の ▶️ 実行ボタンをクリックするだけで、Stable Diffusion Web UI Colab のデプロイを開始できます。
デプロイには数分かかる場合があり、主に選択したモデルのサイズによります。
デプロイが完了すると、出力ログの最後に Gradio のリンク（例：https://xxxxxxxxxx.gradio.live）が表示されます。それをクリックすると、Stable Diffusion Web UI Colab のインターフェースが開きます。
私のカスタムノート
Stable Diffusion Web UI Colab が提供する .ipynb ノートはすでに非常に完成度の高いワンクリックスクリプトですが、私は自分の使用ニーズに応じて複数のモデルをロードしたいと思ったので、いくつかの調整を行いました。
Google Colab では同時に 1 つのコードブロックしか実行できないため、追加のモデルやプラグインをインストールするためにノートを実行する必要がある場合は、まず実行中のコードブロックを停止する必要があります。そのため、私はコードブロックを「インストール」、「モデルのダウンロード」、「起動」の 3 つの部分に分け、さらに「成果を保存する」部分を追加して、操作が完了した後に成果を保存できるようにしました。
自分で作成した新しいノートを実行する際に GPU が見つからない問題が発生した場合は、Runtime 設定で GPU タイプの実行環境に切り替えてください。
インストール
Stable Diffusion Web UI Colab は一度だけインストールする必要がありますが、停止や再起動は何度も行う可能性があります。再起動時には再インストールやモデルのダウンロードは必要ありません。そこで、私は公式のスクリプトを参考にして、インストールとモデルのダウンロードのコードブロックをコメントアウトし、別のコードブロックにコピーしました。
インストールのコードブロックは一般的に一度だけ実行すればよく、ノートブックの一番下に配置することをお勧めします。
import os
from google.colab.output import eval_js
os.environ['colab_url'] = eval_js("google.colab.kernel.proxyPort(7860, {'cache': false})")
!apt -y update -qq
!wget http://launchpadlibrarian.net/367274644/libgoogle-perftools-dev_2.5-2.2ubuntu3_amd64.deb
!wget https://launchpad.net/ubuntu/+source/google-perftools/2.5-2.2ubuntu3/+build/14795286/+files/google-perftools_2.5-2.2ubuntu3_all.deb
!wget https://launchpad.net/ubuntu/+source/google-perftools/2.5-2.2ubuntu3/+build/14795286/+files/libtcmalloc-minimal4_2.5-2.2ubuntu3_amd64.deb
!wget https://launchpad.net/ubuntu/+source/google-perftools/2.5-2.2ubuntu3/+build/14795286/+files/libgoogle-perftools4_2.5-2.2ubuntu3_amd64.deb
!apt install -qq libunwind8-dev
!dpkg -i *.deb
%env LD_PRELOAD=libtcmalloc.so
!rm *.deb
!apt -y install -qq aria2
!pip install -q --pre xformers
!pip install -q --pre triton
!git clone -b v2.0 https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui
!wget https://raw.githubusercontent.com/camenduru/stable-diffusion-webui-scripts/main/run_n_times.py -O /content/stable-diffusion-webui/scripts/run_n_times.py
!git clone https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui /content/stable-diffusion-webui/extensions/deforum-for-automatic1111-webui
!git clone https://github.com/AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser
!git clone https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-huggingface /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-huggingface
!git clone -b v2.0 https://github.com/camenduru/sd-civitai-browser /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-civitai-browser
!git clone https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-additional-networks
!git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet
!git clone https://github.com/camenduru/openpose-editor /content/stable-diffusion-webui/extensions/openpose-editor
!git clone https://github.com/jexom/sd-webui-depth-lib /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-depth-lib
!git clone https://github.com/hnmr293/posex /content/stable-diffusion-webui/extensions/posex
!git clone https://github.com/camenduru/sd-webui-tunnels /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-tunnels
!git clone https://github.com/etherealxx/batchlinks-webui /content/stable-diffusion-webui/extensions/batchlinks-webui
%cd /content/stable-diffusion-webui
!git reset --hard
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_canny-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_canny-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_depth-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_depth-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_hed-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_hed-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_mlsd-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_mlsd-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_normal-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_normal-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_openpose-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_openpose-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_scribble-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_scribble-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/control_seg-fp16.safetensors -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o control_seg-fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/hand_pose_model.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose -o hand_pose_model.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/body_pose_model.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose -o body_pose_model.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/midas -o dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/mlsd_large_512_fp32.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/mlsd -o mlsd_large_512_fp32.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/mlsd_tiny_512_fp32.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/mlsd -o mlsd_tiny_512_fp32.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/network-bsds500.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/hed -o network-bsds500.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/upernet_global_small.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/uniformer -o upernet_global_small.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_style_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_style_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_sketch_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_sketch_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_seg_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_seg_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_openpose_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_openpose_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_keypose_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_keypose_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_depth_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_depth_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_color_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_color_sd14v1.pth
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/ControlNet/resolve/main/t2iadapter_canny_sd14v1.pth -d /content/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models -o t2iadapter_canny_sd14v1.pth
# !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/sd14/resolve/main/sd-v1-4.ckpt -d /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion -o sd-v1-4.ckpt
!sed -i -e '''/ prepare_environment()/a\ os.system\(f\"""sed -i -e ''\"s/dict()))/dict())).cuda()/g\"'' /content/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/util.py""")''' /content/stable-diffusion-webui/launch.py
!mkdir /content/stable-diffusion-webui/extensions/deforum-for-automatic1111-webui/models
# !python launch.py --share --xformers --enable-insecure-extension-access --theme dark --gradio-queue --cloudflared
モデルのダウンロード
Stable Diffusion Web UI には Civitai 上のモデルをダウンロードするための組み込み拡張機能がありますが、他のソースからモデルをダウンロードするために wget や aria2 コマンドを使用することもできます。
ここでは、中文ユーザーのためにアジア美女モデルのコレクションを用意しましたので、ワンクリックで使用できます。
（1）主モデルのダウンロード
# 主モデルをダウンロードします。必要に応じてダウンロードしてください。
!wget https://civitai.com/api/download/models/11745 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix.safetensors
# !wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned.safetensors -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned.safetensors
# !wget https://huggingface.co/DucHaiten/DucHaitenAIart/resolve/main/DucHaitenAIart_v2.0.safetensors -O /content/stable-diffusion-webui/models/DucHaitenAIart_v2.0.safetensors
（2）Lora モデルのダウンロード
# Lora モデルをダウンロードします。
!mkdir -p /content/stable-diffusion-webui/models/Lora
!wget https://civitai.com/api/download/models/12050 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/japaneseDollLikeness_v10.safetensors
!wget https://civitai.com/api/download/models/8750 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/koreanDollLikeness_v10.safetensors
（3）SD Web UI の起動
Web UI を起動または再起動する必要がある場合は、以下のコードを実行して起動できます。
# 起動
%cd /content/stable-diffusion-webui
!python launch.py --share --xformers --enable-insecure-extension-access --gradio-queue --theme dark --gradio-queue --cloudflared
# !python launch.py --share --xformers --enable-insecure-extension-access --theme dark --gradio-queue --cloudflared --vae-path "/content/stable-diffusion-webui/models/VAE/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"
6. 成果の保存#
Colab にはファイルブラウザが付属していますが、そこからファイルを一括でダウンロードすることはできません。
そのため、私は zip を使用して成果をパッケージ化し、Google Drive に保存することにしました。
Google Drive をマウントすると、認証ウィンドウが表示され、アカウントの認証を許可する必要があります。
# Google Drive をマウントします。認証モーダルが表示されます。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# 画像を zip して Google Drive に保存します。
%cd /content/stable-diffusion-webui/outputs
!zip -r /content/drive/MyDrive/images.zip txt2img-images
Stable Diffusion で画像生成を楽しんでください！