生成系 AI が盛り上がっているので遊んでみたい。
でもグラボはないという状況でできるところまでやってみた記録
出来上がったもの
2girl, master piece , best quality
Negative prompt: (worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, extra hands, extra finger
Steps: 20, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 1846197223, Size: 512x512, Model hash: 7f96a1a9ca, Model: AnythingV5Ink_v5PrtRE, RNG: CPU, Version: v1.6.0-2-g4afaaf8a環境
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CPU Intel i7 6700K
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Memory 16GB
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OS Ubuntu 20.04 -> 22.04
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その他 LXD 上で動かす(自宅サーバーの仕様)
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AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
環境構築の前に
stable-diffusion-webui が python3.10 を要求しているためホストサーバーの OS を Ubuntu20.04 から Ubuntu22.04 に上げた。
※既存のソフトの依存関係などはよく調査すること
sudo do-release-upgradecat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=22.04
DISTRIB_CODENAME=jammy
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 22.04.3 LTS"
python3 -V
Python 3.10.12LXD で Ubuntu22.04 の環境構築
stable-diffusion 用のコンテナを作る。
lxc launch images:ubuntu/22.04 stable-diffusionZero-tier でローカルネット設定
curl -s 'https://raw.githubusercontent.com/zerotier/ZeroTierOne/master/doc/contact%40zerotier.com.gpg' | gpg --import && if z=$(curl -s 'https://install.zerotier.com/' | gpg); then echo "$z" | sudo bash; fi
zerotier-cli join xxxxxxxxxxアップデートと要りそうなパッケージをインストール
apt update
apt upgrade
apt install wget git python3 python3-venv python-is-python3実行ユーザを作成
root で動かすことを推奨していないので一般ユーザを作成した。
adduser sakakinoxstable-diffusion のセットアップ
ソースコードのダウンロードと必要なモジュールのインストール。
モジュールは CPU 用のものをインストールする。
git clone --depth=1 --branch v1.2.1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpuweb-user.sh の書き換え
CPU 利用のためのオプションなどを追加する。
export COMMANDLINE_ARGS="--listen --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu all controlnet --no-half --enable-insecure-extension-access"
export TORCH_COMMAND="pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu"| オプション | 内容 |
|---|---|
| —listen | ローカルネットのコンピュータからアクセスできるようになる。 |
| —skip-torch-cuda-test | CUDA が正しく動作するかどうかはチェックしません。 |
| —upcast-sampling | —no-half といっしょに使うメモリの利用量が減少してパフォーマンスが上がる。 |
| —no-half-vae | ビデオメモリ使用量は増大するが黒画像発生率が低減する。（お守り） |
| —use-cpu all controlnet | CPU で動作させる。 |
| —no-half | 16 ビット浮動小数点演算を利用しない。 |
| —enable-insecure-extension-access | 他のオプションに関係なく、[拡張機能] タブを有効にします。web-ui から拡張機能を設定することができるようにする。 |
model のインストール
今回インストールしたのはanythingv5nijimixモデルによっては利用に制限がある場合があるので注意。
配置場所はstable-diffusion-webui/models/Stable-diffusionとなる。
cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
wget https://civitai.com/api/download/models/119438 -O anythingv5nijimixV125.kKh6.safetensorssystemd でサーバー起動時に stable-diffusion を起動させる
/etc/systemd/system/automatic1111.service を作成してコンテナ起動時に stable-diffusion を自動起動させる。
※各 path と User 名などは環境に合わせて調整すること
[Unit]
Description=Stable Diffusion AUTOMATIC1111 Web UI service
After=network.target
StartLimitIntervalSec=0
[Service]
Type=simple
Restart=always
RestartSec=1
User=sakakinox
ExecStart=/usr/bin/env bash /home/sakakinox/stable-diffusion-webui/webui.sh
WorkingDirectory=/home/sakakinox/stable-diffusion-webui
StandardOutput=append:/var/log/sdwebui.log
StandardError=append:/var/log/sdwebui.log
[Install]
WantedBy=multi-user.target設定の読み込みと動作確認と起動設定
systemctl daemon-reload #読み込み
systemctl start automatic1111 #起動確認
systemctl stop automatic1111 #停止確認
systemctl enable automatic1111 #自動起動設定動作所感
画像生成は一通りできる画像サイズは 1024x1024 までならこのスペックでも出力できる。ControlNet や Lora、Refiner なども一通り動いた。
生成に関しては 512x512 で 1 枚 3〜5 分 1024x1024 で 1 枚 40〜50 分ほどでサーバーで実行して放って置く分にはあまり苦にならない。
使えます。
ずっと実行していても、ファイルサーバーや録画サーバーには特に影響はみられず手応えしかありません。
ただ、構図の作り込みやプロンプトの探求は生成時間がネックで難しい現状だ。
また、Animatediff などは永遠に終わらないし、Lora の作成はやる気にもならない。
このあたりは GPU がないと話にならないといった現状だ。
ただ、GPU はパソコンの部品の中でもっとも高額な部品の一つなので投資前に手持ちの環境で stable-diffusion を動作確認できることはすごいアドバンテージだし、大きい計算リソースがなくても程度の差はあれそれなりの画像が出力されるところは機械学 習がだいぶ大衆化されてきたのだと実感する。
