Stable Diffusion コマンドまとめ

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お知らせ

新たにGUI付きの構築方法を公開しました。

良ければ御覧ください

前回Stable Diffusionの構築から画像の作成方法を解説しました。

Stable Diffusionをローカルで使おう!〜構築から使い方まで〜
お知らせ新たにGUIバージョンの環境構築手順を公開しました。この記事よりも簡単に手軽でGUI付きのStable Diffusionを使うことができるのでよければ御覧ください。最近話題の画像生成ソフトStable D...

今回はコマンドの指示や意味を解説したいと思います。

テキストについて

コマンドプロンプトに対して送るコマンドを纏めたテキストを配布しています。

メモ帳上でpromptやオプションを設定して、anacondaプロンプトに貼り付けるとスムーズに作業ができます。

お知らせ 8/31

初めに配布した作業用メモに誤りがあり、seedが固定され同じ絵柄を作り続ける状態でした。

現在はseedをランダムに変えるようになっています。

お手数ですがダウンロードされた方は再びダウンロードして頂きたいです。

コマンドについて

–prompt “”

AIに対して渡す文字を””の間に書きます。

例
--prompt "cat cute kawaii"

単語と単語の間は半角スペースで開けます。

非常に奥深い世界で、最近は呪文と呼ばれる程複雑になっています。

–H –W

画像の横幅や高さを設定できます。

例
--prompt "cat cute kawaii" --H 512 --W 512

指示の間には半角スペースを忘れずに入れましよう。

解像度は好きに設定できるわけではなく、64の倍数じゃないとエラーがでます

例えばSD画質の画像を作成しようと854×480を設定してもエラーが表示されて作成出来ないので注意しましょう。

64128192256320384448512576640
70476883289696010241088115212161280
64の倍数

–seed

画像のランダム度を変更するもの。

任意の数字を指定できる他、-1でランダムにすることも可能。

例
--prompt "cat cute kawaii" --seed -1

–ddim_steps

AIが生成する画像の精度を設定します。

例
--prompt "cat cute kawaii" --ddim_steps 50

数字が増えるほど生成に時間がかかります。
ただ、数字を上げればいいものが作られるとも限らないので難しい部分です。

色々試しながら探っていくしか今の所は方法がありません。

–n_samples –n_iter

–n_samplesは一度に作成する画像の枚数を設定できます。

例
---prompt "cat cute kawaii" -n_samples 5

–n_iterは上記の–n_samplesを何回繰り返すかを設定します。

例
--prompt "cat cute kawaii" --n_iter 1

–n_samplesと–n_iterの値を掛け合わせた数字の分だけ画像が生成されます。

例
--prompt "cat cute kawaii" --n_samples 5 --n_iter 3

この場合は5×3で計15枚の画像が生成されます

–strength

画像から画像を生成するimg2img用のオプションです。

数字が大きほど元画像とかけ離れた画像が生成されます。
0.0~1.0まで設定できます。

例
 --init-img input/neko.png --prompt "cat cute kawaii" --strength 0.5

具体的なコマンド例

このコマンドは前回の記事で作成した環境を前提で動作確認しています。

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テキストから画像生成する場合

python optimizedSD\optimized_txt2img.py --prompt "cute dog kawaii"  --H 512 --W 512 --seed -1 --ddim_steps 50 --n_samples 3 --n_iter 2

この場合は–n_samples 3 –n_iter 2なので6枚の画像が生成されます。
seedはランダムに生成された値が入ります。
高さと横幅は512になります。

画像から画像を生成する場合

python optimizedSD\optimized_img2img.py  --init-img input/demo.png --prompt "cute kawaii dog" --H 640 --W 512 --seed 156 --ddim_steps 70  --n_samples 4 --n_iter 3 --strength 0.3

この場合はdemo.pngを元に画像を生成します。
高さは640、横幅は512になります。

seedは156に固定されます。

stepsが70あるので、50の時より精度は良くなります。
–n_samples 4 –n_iter 3なので12枚生成されます。

strength 0.3なので元画像にかなり似た画像が生成されます。

※重要※ 元画像のサイズについて

元となる絵の解像度が高い場合、作成時にエラーが発生する可能性が高くなります。

解像度は1000px以下、まずは500×500などから始めることをおすすめします。

画像のアプコン

生成される画像をHD対応で出力しようとした場合、とんでもない量のGPUメモリが必要になります。

そこでAIを利用したアプコンを紹介します。

こちらのRealESRGANは4倍固定なので512×512の場合は2048×2048になります。

解像度をもっと高くしたい方はオススメです。

終わりに

簡単に解説しましたがいかがでしょうか。

これだけ覚えればある程度は柔軟に作成できると思います。

注意点としてはコマンドの間に半角スペースが必要になります。
しっかりとスペースを付けないとエラーが起きるので気をつけましょう。

それでは!

サムネ画像 コマンド

python optimizedSD\optimized_txt2img.py --prompt "kawaii block cute ball"  --H 768 --W 768 --ddim_steps 50 --n_samples 2 --n_iter 1

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