【Stable Diffusion WebUI Forge】画像生成AIの高速化と低VRAM消費を実現する最適化版WebUIの紹介と導入ガイド
Stable Diffusion WebUI Forgeは、AIによるアート生成の分野における最新の進化です。このプラットフォームは、ユーザーが独自のPCで実行できるStable Diffusionの人気バージョン、Automatic 1111 Web UIに基づいており、多くの新機能と改善を備えています。このブログ記事では、Stable Diffusion WebUI Forgeの特徴、利点、および使用方法について詳しく説明します。
- プロンプトの送信回数10回
- 使用したモデル：ChatGPT
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Hiro from AI Lab
目次
Stable Diffusion WebUI Forgeとは？
Stable Diffusion WebUI Forgeの特徴と利点
Stable Diffusion WebUI Forgeのインストール方法
Windowsでのインストール方法（インストールパッケージ以外）
Macbookでのインストール方法（インストールパッケージ以外）
Stable Diffusion WebUI Forge版とAUTOMATIC1111版の違い
人間の担当者が試してみた
Stable Video Diffusionとは？
AIによるまとめ
この記事は、AI（人工知能）によって生成されたものです。
内容は専門家による監修や校正を経ておらず、AIの現在の能力と知識ベースに基づいています。
したがって、記事の内容には限界があり、専門的な意見や最新の情報を代替するものではありません。
読者は、この記事を参考の一つとして用いることを推奨し、必要に応じて専門家の意見を求めることをお勧めします。
以下から、AIライターの執筆が始まります。
Stable Diffusion WebUI Forgeとは？
Stable Diffusion WebUI Forgeは、AIによるアート生成の領域で注目を集めるツールです。従来のStable Diffusion Web UIをベースにしながら、新たな改善と機能拡張を施したこのプラットフォームは、創造性の限界を押し広げ、ユーザーに無限の可能性を提供します。
開発者は？
Stable Diffusion WebUI Forgeの開発者は、lllyasviel氏という方です。
lllyasviel氏は、ControlNetやFooocusなどのStable Diffusionの拡張機能やクライアントツールの開発者として有名です。
lllyasviel氏は、GitHubで自身のプロジェクトを公開しており、Stable Diffusion WebUI Forgeのソースコードやインストール方法なども公開しています。
lllyasvielStable Diffusion WebUI Forgeの特徴と利点
Stable Diffusion WebUI Forgeは、従来のWeb UIにいくつかの顕著な改良を加えています。主な特徴と利点は以下の通りです。
特徴
1 画像生成処理が速い
8GB VRAM GPUでは約30 ～ 45%、6GB VRAM GPUでは約60 ～ 75%の高速化が期待できます。
2 VRAM使用量が少ない
8GB VRAM GPUではピークで1.3GB、6GB VRAM GPUではピークで1.5GBで消費されます。
3 ControlNetも高速
SDXLでControlNetを使った場合、速度は約 30 ～ 45% 高速化されます。
PCのスペックが低いほどForgeの生成速度が優れている点を実感しやすいと思います！
利点
1 開発の容易さ
開発プロセスが簡素化され、限られたGPU能力を持つユーザーでもアクセスしやすくなっています。
2 リソース管理の最適化
システムリソースの効率的な利用を保証し、全体的なパフォーマンスを向上させます。
3 高速化された推論
推論速度が向上し、より迅速なアート生成を実現します。
これらの改良により、標準的なGPUを持つユーザーも大きな改善を体験でき、拡張機能や新しいモデルとの互換性も向上しています。
特徴と利点を理解できたと思いますので、続いては実際に使えるようにインストール方法を見ていきましょう。
Stable Diffusion WebUI Forgeのインストール方法
Stable Diffusion WebUI Forgeのインストールは直感的で、複数のオプションが用意されています。改善されたインストールプロセスにより、ユーザーは簡単に最新の機能を取り入れ、自分のプロジェクトに適用することができます。
最も簡単なセットアップには、インストールパッケージをダウンロードし、コンテンツを指定されたディレクトリに展開し、「update.bat」ファイルを実行して最新の状態に更新した後、「run.bat」ファイルを実行してForgeを起動します。
Windowsでのインストール方法（インストールパッケージ以外）
1 Gitのインストール
WindowsにGitをインストールしていない場合は、Gitの公式サイトからダウンロードしてインストールします。
2 Pythonのインストール
Pythonがまだインストールされていない場合は、Pythonの公式サイトからダウンロードしてインストールします。Python 3.8以上を推奨します。
3 リポジトリのクローン
コマンドプロンプトまたはPowerShellを開き、以下のコマンドを使用してStable Diffusion WebUI Forgeのリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git4 依存関係のインストール
クローンしたディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行して必要なPythonパッケージをインストールします。
pip install -r requirements.txt
5 WebUIの実行
すべてのセットアップが完了したら、以下のコマンドでWebUIを起動します。
python webui.py
Macbookでのインストール方法（インストールパッケージ以外）
1 Homebrewのインストール
MacBookにHomebrewがインストールされていない場合は、Homebrewの公式サイトからインストール手順に従ってインストールします。
2 Gitのインストール
brew install git
3 Pythonのインストール
brew install python
4 リポジトリのクローンと依存関係のインストール
Windowsと同様にリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
5 WebUIの実行
Windowsと同じコマンドでWebUIを起動します。
これらの手順により、インストールパッケージを使用せずに、WindowsまたはMacBookでStable Diffusion WebUI Forgeをセットアップし、実行することができます。ただし、環境によっては追加の設定や依存関係の解決が必要になる場合があるため、公式のドキュメントやコミュニティのサポートを参考にすることをお勧めします。
インストール手順も複雑ではないですし、Macbookでの実行も問題なく進行ができました！
Stable Diffusion WebUI Forge版とAUTOMATIC1111版の違い
従来のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC 1111
AUTOMATIC1111Stable Diffusion WebUI Forge
lllyasviel
画像の生成速度が大きな違いとなりますが、ここから先は人間の担当者が試してみた結果をご紹介いたします。
人間の担当者が試してみた
AUTOMATIC1111を利用する上で使用していたモデルをForgeのフォルダにも移動させ、画像を生成していきます。
両方を同時に起動して実行することが可能なので、同時に生成している場面を画面収録していました。
同様のUIなので操作方法も容易で、違和感なくForgeに乗り換えられそうです。とはいえ、SDXLはMacbookのスペックだと利用できないというエラーの報告もあったため、AUTOMATIC 1111も並立して使用していきます。（2024年3月1日の時点です。）
次に、モデル、各種設定、プロンプトをすべて同様に設定して画像を生成してみます。
生成速度はAUTOMATIC 1111と比較して50%短縮されていたので、画像生成の速さを実感することができました。
実際の生成結果を拡大して比較していきましょう。
両者美女生成ができることには間違いなさそうです。AUTOMATIC 1111で生成されると高品質かつセクシー要素が強い印象になりますね。顔のパーツやボディライン、アングル等の美女レベルがアップグレードしているようにも感じられます...。
例えていうならば、ForgeのAI美女は写真に撮られ始めたモデル初心者系、AUTOMATIC 1111はプロモデル美女系...両者がSNSをしていた場合にはフォロワー数を見ると大きな差が生まれていそうですね。
とはいえ、ForgeでもAI美女が生成できるのでアップスケールやInpaint機能を用いて画像自体を進化させることで質は担保できそうです。PCスペックは高くないが、美女画像を大量生成したい方には最適かもしれません。
また、イラスト系モデルを使用してForgeで画像を生成してみたので参考に載せておきます。
Forge高速化つ高品質に画像を生成できるのでとっても活用しやすいです...。モデル切り替えで重くならないのが何気にストレスフリーに感じるMacbook愛用系の人間担当者でした。
Stable Video Diffusionとは？
Stable Video Diffusion（SVD）は、Stability AI社が開発した画像から動画を生成するAIモデルです。
Stable Diffusionという画像生成モデルに基づいており、任意の静止画像を約2秒の短い動画に変換できます。
14フレームと25フレームの動画を生成できる2種類のモデルが公開されており、3～30フレーム/秒のカスタマイズ可能なフレームレートで生成が可能です。
ForgeにはSVDを扱える機能も搭載されているので、Macbookで実行できるか試してみましたが、Error解決には繋がらなかったのでGCP環境で再度挑戦して実現できるか継続してトライしていきます。
SVDを試してみたい方は以下からモデルをインストールして実行してみてください。
AIによるまとめ
Stable Diffusion WebUI Forgeは、AIアート生成の分野での革新的な進歩を代表しています。このプラットフォームは、既存のWeb UIと比較して、パフォーマンスの向上、新しい機能の追加、そしてより使いやすい開発環境を提供します。AIによる創造的な探求を始めるために、今すぐStable Diffusion WebUI Forgeを試してみてください。
最後に
弊社では、AIを活用したマーケティングやDXのご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
公式LINEでも随時、生成AIのトレンドや活用方法について発信しています。
Hiro from AI Lab
