【やっと最新版！】Stable Diffusion XLをおうちで動かす
TLDRこのビデオでは、最新版のStable Diffusion XL（SDXL）を自宅でどのように設定し、既存のバージョンとの比較を行うかを説明しています。新しいSDXLバージョンの導入方法、ベースモデルとリファイナーモデルのダウンロード手順、画像生成の過程の説明が含まれています。また、異なるバージョンの互換性や、VRAM不足に対する対策も紹介されており、テクニカルなガイダンスとともに、実際のインストールプロセスのデモンストレーションが行われています。
Takeaways
- 🔄 更新版のStable Diffusion XLを試してみた。古いバージョンを残し、新しいバージョンをインストールすることで、互換性の問題を回避できる。
- 🚀 新しいバージョンでは、画像生成が標準で2段階になりました。ベースモデルとリファイナーモデルがそれぞれ役割を分担し、より高品質の画像が生成される。
- 📏 リファイナーモデルの導入により、ベースモデルが生成した画像をさらに洗練させることができる。適切なステップ数を設定することが重要。
- 💻 VRAM不足の問題に対して、起動オプションの調整や拡張機能の活用が提案されている。
- 🎨 新しいUIでは、より高解像度の画像が生成できるようになり、ユーザーは最適な画像サイズを選ぶことができる。
- 🔍 ベースモデルとリファイナーモデルのステップ数を調整することで、生成される画像の質を向上させることができる。
- 🌟 新しいバージョンのStable Diffusion XLは、より細かく調整できる機能が追加され、画像生成の柔軟性が向上している。
- 📈 サンプラーの選択によって生成される画像の質感が変わり、ユーザーは好みに合わせて選択できる。
- 🖼️ バージョンアップにより、画像生成のスピードと収束開始のステップが改善され、より迅速で高品質な結果が得られる。
- 🧩 オープンポーズエディターの導入で、顔やポーズの詳細をより細かくコントロールできるようになった。
- 📚 過去のバージョンと比較して、新しいモデルはより強力で、より自然な画像を生成することができる。
Q & A
ステーブルディフュージョンXLの最新版をアップデートすべきか?
-アップデートを検討すべきですが、バージョンアップ後に機能が使えなくなる可能性や元に戻せなくなるリスクがあるため、アップデート前に十分に検討が必要です。
ステーブルディフュージョンXLのバージョンアップで何が変わりますか？
-バージョンアップによって、トレーニングの画像サイズが大きくなり、生成される画像の品質が向上することが期待できますが、互換性の問題にも注意が必要です。
SDエクセルとは何ですか？また、SDエクセルのバージョンとSDとはどのような関係がありますか？
-SDエクセルはステーブルディフュージョンのバージョンで、画像生成が標準で2段階になるなど、新機能が追加されています。SDエクセルはSDとは互換性がないため、別個のソフトウェアとして扱われます。
WEBUIのバージョンアップはどのように行われますか？
-WEBUIを通常通りにインストールすれば、最新のUIがインストールされます。Pythonの準備とリットの準備を済ませて、GitHubからgit cloneでダウンロードすることでバージョンアップが可能です。
SDエクセルのモデルとベースモデルの違いは何ですか？
-SDエクセルでは、ベースモデルとリファイナーモデルという2つのモデルが用意されており、ベースモデルはノイズから絵を収束させる仕事を、リファイナーモデルはベースモデルが作った絵を完成させる仕事を行います。
メモリ不足で失敗する場合、どうすればよいですか？
-起動時のオプションで調整するか、拡張機能のタイルvaで分割生成するなどの対策を取ることができます。また、VRAMの枯渇を軽減する起動オプションの追加や、チャイルドvaeを有効にするなども有効な方法です。
SDエクセルで画像生成の早さと絵として収束開始するステップスはどのようになっていますか？
-SDエクセルでは、画像生成の早さと絵として収束開始するステップスが向上しており、dpm+ste+やDTM+3msde+などのサンプラーで驚異的な速さで収束開始が可能です。
バージョンアップ後に古いバージョンに戻す方法はありますか？
-コミットハッシュ値が分かれば、古いバージョンに戻すことが可能です。また、新しいバージョンをインストールした後も、古いバージョンを新規インストールすることで利用可能です。
SDエクセルのオープンポーズエディターとは何ですか？
-SDエクセルのオープンポーズエディターは、顔の輪郭や両手の指まで全てコントロールできる機能で、プリプロセッサで使用されます。DWオープンポーズフルというプリプロセッサが強く活用されています。
ステーブルディフュージョンXLのバージョンアップの際には、注意すべき点は何ですか？
-バージョンアップの際には、互換性がないことや、元に戻せなくなるリスク、機能が使えなくなる可能性に注意する必要があります。また、アップデート後にも古いバージョンを残しておくことで、必要に応じて使い分けることができます。
ステーブルディフュージョンXLのアップデートで、どの程度のパフォーマンス向上が期待できますか？
-アップデートによって、トレーニングの画像サイズが大きくなり、生成される画像の品質が向上することが期待できますが、具体的なパフォーマンスの向上については、使用環境やモデルによって異なります。
Outlines
🚀 Overview of the Latest Stable Diffusion XL Update
This paragraph discusses the decision to upgrade to the latest Stable Diffusion XL (SDXL) version while keeping the old version. It covers concerns about losing functionality or being unable to revert. The author mentions that the new version significantly improves image quality due to larger training image sizes, though the enhancements may not be immediately apparent. It advises using both the old and new versions and highlights compatibility issues between different versions of SD and SDXL. The paragraph also explains the process of installing the new UI that supports SDXL, including Python setup and downloading models from GitHub.
🖼️ New Features and UI Changes in SDXL
This section highlights the changes in the UI of the new SDXL, such as the addition of a 'Refiner' option and a new 'High-Resolution Fix' indicator. It explains the process of setting up the base and refiner models, adjusting image sizes for optimal quality, and the potential issues with VRAM shortages. The paragraph suggests strategies to mitigate memory issues, including adjusting the initial setup and using features like tiling. It also describes the importance of setting the correct step count for the base model before switching to the refiner model to achieve the best image quality.
🔍 Comparison of Samplers and Models
This paragraph compares different samplers and their performance in generating images. It provides detailed metrics on steps and time taken for image convergence, highlighting the efficiency of various samplers like DPM++ and their impact on the final image quality. The paragraph also mentions specific samplers associated with NVIDIA’s algorithms, providing insights into their improvements. Additionally, it discusses the rationale behind maintaining older versions of the UI for compatibility with certain models and features not supported by newer versions.
💡 Utilizing Advanced Features and VRAM Management
The final section focuses on advanced features and tips for managing VRAM usage. It explains how to modify startup options to reduce VRAM consumption and suggests using features like 'Tiled VAE' for better memory management. The paragraph also covers practical advice on configuring the latest SDXL models, including the installation of specific scripts and tools to enhance image generation. It concludes with a note on the benefits of high VRAM GPUs and invites viewers to subscribe to the channel for more AI-generated voice and image synthesis content.
Mindmap
Keywords
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💡互換性
💡メモリ
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💡モデル
💡リファイナーモデル
💡ステップ
💡サンプラー
💡VRAM
💡オープンポーズエディター
Highlights
最新版のStable Diffusion XLをアップデートすることで、機能の追加やバージョンアップによる不安を解消する。
古いバージョンを残しながら最新版のSdxcelを試すことで、互換性の問題を回避できる。
Stable Diffusion XLのバージョンアップにより、トレーニング画像サイズが大きくなり、画像の品質が向上することが期待される。
SDエクセルに対応したWEBUIのインストール方法と、Pythonとリポジトリの準備方法が解説されている。
学習モデルのダウンロードをスキップできる方法と、以前のバージョンとの比較が行われる。
SDエクセルのモデルでは、画像生成が標準で2段階になり、ベースモデルとリファイナーモデルの2つを用意する必要がある。
リファイナーモデルの活用方法と、スイッチアットの値によってベースモデルとリファイナーモデルの切り替えが決まる。
SDエクセルのアップデートにより、より高品質な画像生成が可能となり、メモリ使用量の増加に伴う問題にも対処方法が提案されている。
VRAM不足の対策として、起動オプションの変更やチャイルドvaeの有効化が提案されている。
SDエクセルのオープンポーズエディターを使用することで、顔やポーズまで細かくコントロールできる。
SDエクセルのモデルと旧SDKのモデルの比較が行われ、それぞれの特徴と強点が解説されている。
鈴木ミックス中モデルなどのSDエクセルに対応したモデルの紹介と、ダウンロード方法が説明されている。
サンプラーの種類が豊富になり、絵の生成速度と収束開始のステップ数を比較することができる。
バージョンアップの際には、古いバージョンを残し、新規インストールすることで互換性の問題を回避することができる。
WEBUIのバージョンアップによって、新機能が追加され、画像生成の質と柔軟性が向上している。
最新のグラフィックカードでSDエクセルを動かした結果と、今後のアップデートの期待が語られている。