どうも、ぐっさんです。
Stable Diffusion 2.0の使い方を解説していきます！
無料版のGoogle Colabでも簡単に動かすことができるので、Stable Diffusion 2.0を使ってみたいけど使い方がわからない！と言う場合は、ぜひこの記事を参考にしてください。
- Stable Diffusion 2.0が何なのか概要を知りたいあなた
- Stable Diffusion 2.0の使い方がよくわからないあなた
- Stable Diffusion 2.0と旧バージョンの違いを知りたいあなた
Stable Diffusion 2.0とは
Stable Diffusion 2.0とは、2023年8月に無償で公開された画像生成AI『Stable Diffusion』の最新版です。
旧バージョンに比べると画像の品質が格段に向上しており、またNSFWフィルタを採用していることから、健全なコンテンツのみを作成することができます。
また、使用時にHugging Faceの登録やID作成が不要になったため、以前のバージョンに比べるとより簡単に使えるようになったのも特徴の一つと言えるでしょう。
Stable Diffusion 2.0の使い方を解説！
Stable Diffusion 2.0は、npakaさんの記事で公開されているコードを順番にGoogle Colabにコピペするだけで簡単に使えるようになります。
上記の記事を参考に自作して頂いても大丈夫ですし、やり方がよくわからない場合はこちらに完成品があるので活用してみてください。
Google Colabを用意出来たら、早速使い方をチェックしていきましょう！
まず、上記の完成品リンクからGoogle Colabを開いた場合は、ご自身のGoogleドライブにコピーを作成しておきましょう。
コピーはファイル→ドライブにコピーを保存と進むと作成することができます。
続いてPythonコードを上から順番に実行していきます。
実行はコードの左上にある再生ボタンをクリックするか、もしくはCtrl+Cを入力すると可能です。
実行箇所はいくつかあるので、完了したらどんどん先に進めてください。
実行を進めていくと、『推論の実行』と言う項目にたどり着きます。
ここでは、描きたい絵を英文で表現し、AIに指示を出していきます。
Google翻訳などで日本語を英語に翻訳し、prompt(ダブルクォーテーションの間)にコピペしてください。
なお、単語が複数ある場合は,(コンマ)で区切りましょう。
入力が完了したら、今まで通りコードの実行をしていきます。
実行が完了すると、いよいよ絵が表示されます。
今回は例として『A pikachu fine dining with a view to the Eiffel Tower(エッフェル塔を眺めながらのピカチュウ・ファインダイニング)』と入力しました。
ピカチュウが若干無機質で怖いですが、フランスの街並みや高級ランチはかなりリアルに描けていると思います。
こっちは『cat wearing a baseball cap(野球帽を被った猫)』のpromptで描かせた絵。はわわ、かわいい…。
画像を保存したい場合は、画像の上で右クリックをし画像を保存で可能です。
適当なpromptでもそれなりの画像に仕上げてくれるので、いろいろ試したくなりますね！
Stable Diffusion 2.0と以前のバージョンの比較
バージョン1.4(左)と、バージョン2.0(右)を比較してみました。
両者とも『cat wearing a baseball cap』で描いた画像ですが、かなり違いますね…。
バージョン2.0のクオリティが高すぎる。
バージョン1.4はまずそもそも猫なのかどうか怪しいし、野球帽もちゃんと被れていません。
その反面、バージョン2.0は確かに野球帽(かどうかは怪しいけれど)を被った猫です。
バージョン1.4でバージョン2.0と同じような画像を作ろうとしたら、かなり長いpromptを書く必要がありそうですね。
こっちは『The Girl with the Smile(笑顔の少女)』で描いてみました。
違いは一目瞭然ですね。Stable Diffusion 2.0の完成度の高さがはっきりわかる結果となっています。
今回はStable Diffusion 2.0の使い方を解説してみました。
クオリティが格段に向上しているStable Diffusion 2.0。NSFWが排除されたのは残念ですが、AIの進化速度の速さに度肝を抜かれる毎日です。
シンギュラリティについて、いつかの遠い未来ではなく、もう明日には起きるかもしれない現実のものとして感じているのはきっと僕だけではないでしょう。
それではここまで記事を読んで頂きありがとうございました。
また次回の記事でお会いしましょう。
