Stable Diffusionは、テキストのプロンプトから高品質な画像を生成することができる、オープンソースの深層学習モデルです。使い方は基本的にシンプルで、コマンドラインインターフェース（CLI）や特定のアプリケーション、またはAPI経由でアクセスすることができます。以下に、基本的な使用方法を説明します。
前提条件
- Pythonのインストール: Stable Diffusionをローカルで実行するには、Pythonがシステムにインストールされている必要があります。
- CUDA対応のGPU: 高速な画像生成を実現するためには、NVIDIAのCUDA対応GPUが推奨されますが、CPU上でも動作します（ただし遅くなります）。
インストール手順
- リポジトリのクローン: まず、GitHubからStable Diffusionのリポジトリをクローンします。
- 依存関係のインストール:
requirements.txtファイルを使用して、必要なPythonライブラリをインストールします。
画像生成の実行
Stable Diffusionを使用して画像を生成するには、モデルにテキストプロンプトを提供し、生成された画像を待ちます。これはCLIを使用して行うことができます。
python scripts/txt2img.py –prompt “A description of the image you want to generate” –n_samples 1 –n_iter 1--prompt: 生成したい画像の説明。このテキストに基づいて、モデルは画像を生成します。--n_samples: 生成する画像の数。--n_iter: 同じプロンプトで繰り返し生成を行う回数。
注意点
- ライセンスと使用条件: Stable Diffusionを使用する前に、そのライセンスと使用条件を確認してください。一部の用途では制限がある場合があります。
- パフォーマンス: 画像の生成速度は、使用するハードウェアに大きく依存します。GPUを使用することで、生成時間を大幅に短縮できます。
WebインターフェイスやAPIの使用
Stable DiffusionはWebインターフェイスやAPI経由で簡単に使用することも可能です。多くのオンラインサービスがStable Diffusionをバックエンドとして使用しており、プログラミング知識がなくても高品質な画像を生成できます。
まとめ
Stable Diffusionを使うことで、テキストのプロンプトから直感的に画像を生成できます。ローカルでのセットアップや実行にはある程度の技術的知識が必要ですが、Webサービスを利用すればより手軽にアクセスできます。
