Stable Diffusionをローカルで動かす

hakase

これから手順を説明するが、すべてPowerShellを使って進める

管理者として実行しておいた方が良いと思う

まずリポジトリのクローンを作成する

GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model

A latent text-to-image diffusion model. Contribute to CompVis/stable-diffusion development by creating an account on GitHub.

github.com

cd e:\ # インストールしたいディレクトリ
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git

neko

始まりましたね

hakase

ダウンロード後はデフォルトの設定のままインストールを完了した

その後、環境変数のPATHに3つのディレクトリを追加

C:\Users\<USER>\anaconda3
C:\Users\<USER>\anaconda3\Scripts
C:\Users\<USER>\anaconda3\Library\bin

neko

<USER>の所は書き換えてくださいね

hakase

あとはパッケージをインストールする

cd .\stable-diffusion\  # cloneしたgitのディレクトリへ移動
conda env create -f environment.yaml # ちょっと時間かかる
conda activate ldm # 必要なパッケージのインストール

neko

ここまで順調ですね

hakase

そしてモデルのクローンを作成する。。。が

ここでエラーが出た

cd e:\ # 移動
git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/

(base) PS E:\> git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/
Cloning into 'stable-diffusion-v-1-4-original'...
remote: Enumerating objects: 26, done.
remote: Counting objects: 100% (26/26), done.
remote: Compressing objects: 100% (25/25), done.
remote: Total 26 (delta 6), reused 0 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (26/26), done.
Encountered 1 file(s) that may not have been copied correctly on Windows:
        sd-v1-4.ckpt

See: `git lfs help smudge` for more details.

neko

困りましたね

hakase

ファイルサイズが大きいらしいので、lfsオプションをつけて再度実行する

git lfs clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/

neko

うまく行きましたね

hakase

クローンしたモデルを設置する為にディレクトリを作成し、その後移動する

mkdir -p .\stable-diffusion\models\ldm\stable-diffusion-v1\
mv .\stable-diffusion-v-1-4-original\sd-v1-4.ckpt .\stable-diffusion\models\ldm\stable-diffusion-v1\model.ckpt

neko

リンクを貼らないんですね

hakase

準備完了、セットアップした環境を使いコマンドを実行

ここでエラーが出た

cd .\stable-diffusion\
conda activate ldm
python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms 


<#
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.00 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.62 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.74 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
#>

neko

GPUのメモリが足りないんですね

hakase

低メモリな環境に最適化されたリポジトリを取得し、モデルをセットする

cd e:\
git clone https://github.com/basujindal/stable-diffusion  stable-diffusion_b #名前が被るのでリネーム
mkdir -p .\stable-diffusion_b\stable-diffusion\models\ldm\stable-diffusion-v1\ # ディレクトリ作成
mv .\stable-diffusion\models\ldm\stable-diffusion-v1\model.ckpt .\stable-diffusion_b\models\ldm\stable-diffusion-v1\model.ckpt # モデルを移動

neko

いよいよですね

hakase

最初に作ったAnacondaの環境を削除し、環境を再構築する

conda remove -n ldm --all # 環境を削除
cd .\stable-diffusion_b\
conda env create -f environment.yaml # 環境構築
conda activate ldm # 環境を切り替え

neko

長い戦いでしたね

hakase

さぁ、ではコマンドを実行してみよう

画像が20個作成されたぞ

python optimizedSD/optimized_txt2img.py --prompt "Cyberpunk style image of a Telsa car reflection in rain" --H 512 --W 512 --seed 27 --n_iter 2 --n_samples 10 --ddim_steps 50

neko

8分くらいかかりましたね