画像を自動生成するAI「Stable Diffusion2.1」をUIで簡単に操作できるツール、Stable Diffusion web UI（AUTOMATIC1111版）を導入する方法について説明していきます。
動作に必要なスペック
最低スペック
最低限以下の条件を満たしたPCが必要です。
- NVIDIA製のPascal世代以降のGPU（GTX1000番台以降）でVRAMが8GB以上
- 16GB以上のRAM
- Windows10/Windows11搭載のPC
条件満たさない環境では動作しない場合があるので注意が必要です。
推奨スペック
VRAMが10GB搭載のGPUが推奨です。解像度が高い画像ほど多くのメモリが必要になります。
参考までにRTX3060（12GB版）では、解像度以外は初期設定で1920×1080（約207万画素）の画像生成が可能でした。ちなみに生成には2分ほどかかりました。
もしGPUを新たに購入される方は、以下のいずれかGPU買うことをお勧めします。
GPU一覧（2023年1月2日 現在）
| GeForce RTX 4090 |
| GeForce RTX 4080 |
| GeForce RTX 3090 Ti |
| GeForce RTX 3090 |
| GeForce RTX 3080 Ti |
| GeForce RTX 3080(10GB版/12GB版) |
| GeForce RTX 3060(12GB版) |
| GeForce RTX 2060(12GB版) |
とりあえず手軽に始めたい方は、VRAMが多く比較的安価なRTX3060（12GB版）かRTX2060（12GB版）がおすすめです。
導入手順
Pythonのインストール
Python3.10のインストールを行います。
1.Pythonのダウンロードサイトを開きます。
2.「Windows installer (64-bit)」からインストーラーをダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、インストーラを起動します。
3.赤枠のインストールパスをメモを取ります。メモしたパスは「web UIのインストール」で使用します。
4.「install Now」をクリックしてインストールを介します。
5.インストールが完了したら「Close」をクリックして、インストーラを閉じます。
以上でPythonのインストールが完了です。
次は「CUDAのインストール」を行います。
CUDAのインストール
CUDA11.8の導入を行います。
1.CUDAのダウンロードサイトを開きます。
2.Windowsのバージョンを選択します。
選択し終わったらダウンロードリンクをクリックして、インストーラをダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、インストーラを実行します。
3.「OK」を押してインストーラを展開します。
4.「同意して続行する」をクリックします。
5.「カスタム」にチェックを入れ、「次へ」をクリックいます。
6.「CUDA」のみチェックを入れ、「次へ」をクリックします。
7.「次へ」をクリックします。
8.「次へ」をクリックしてインストール開始します。
9.インストールが完了したら「閉じる」をクリックして、インストーラを閉じます。
以上でCUDAのインストールが完了です。
次は「Gitのインストール」を行います。
Gitのインストール
Gitのインストールを行います。
1.Gitのダウンロードサイトを開きます。
2.「Download」をクリックしてインストーラーをダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、インストーラを実行します。
3.「Next」をクリックします。
4.「Next」をクリックします。
5.「Next」をクリックします。
6.「Next」をクリックします。
7.「Next」をクリックします。
8.「Next」をクリックします。
9.「Next」をクリックします。
10.「Next」をクリックします。
11.「Next」をクリックします。
12.「Next」をクリックします。
13.「Next」をクリックします。
14.「Next」をクリックします。
15.「Next」をクリックします。
16.「Next」をクリックします。
17.「install」をクリックしてインストールを開始します。
18.「Finish」をクリックしてインストーラを閉じます。
以上で「Git」の導入が完了です。
次は「モデルのダウンロード」を行います。
学習モデルのダウンロード
Stable Diffusion2.1公式の学習モデルをダウンロードします。
1.モデルのダウンロードサイトを開きます。
2.「v2-1_768-nonema-pruned.ckpt」をクリックします。
3.ダウンロードリンクをクリックしてモデルをダウンロードします。
以上でモデルのダウンロードは完了です。
web UIのインストール
1.スタートメニューの検索欄から「Git」と検索し、「Git Bash」を起動します。
2.以下のコマンドの「<インストール先のパス>」を導入先のフォルダパスに置換し、Gitのプロンプトで実行します。ちなみにフォルダが存在しない場合は自動的に作成されます。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git "<インストール先のパス>"
Gitに張り付ける際は、「Shiftキー」を押しながら「Insertキー」を押します。
3.ダウンロード完了したら「Git」を閉じます。
4.「<ダウンロード先>\models\Stable-diffusion」内へ、ダウンロードしたモデルデータを配置します。
5.ダウンロード先の「webui-user.bat」をメモ帳かテキストエディタで編集します。
以下の個所を変更します。
修正1
修正前
set PYTHON=修正後
set PYTHON="<Pythonのインストールパス>\python.exe"※「<Pythonのインストールパス>」は「Pythonのインストール」でメモしたパスに置換します。
修正2
修正前
set COMMANDLINE_ARGS=修正後
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --precision full --no-half6.「webui-user.bat」を実行しインストールを開始します。
7.「続行するに何かキーを押してください」と表示されたら、適当なキーを入力してプロンプトを終了します。
8.「<ダウンロード先>\repositories\stable-diffusion-stability-ai\configs\stable-diffusion」内のv2-inference-v.yamlを、ダウンロード先\models\Stable-diffusion内にコピーします。
コピーが完了したら、「v2-1_768-nonema-pruned.yaml」へリネームします。
9.「webui-user.bat」を実行します。
10.URLが表示されたら、「Ctrl」キーを押しながらURLをクリックします。
ブラウザが起動され、画面が表示されれば導入完了です。
次回以降は、「webui-user.bat」を実行後URLをクリックすれば「web UI」が起動できます。
動作テスト
インストール後の動作チェックを行います。
1..赤枠の箇所に「Dice」と入力し、「Generate」をクリックします。
画像生成完了後、なにかしら画像が表示されればOKです。
web UIの日本語化
web UIの日本語化を行います。
日本語化の必要ない方はスキップしても構いません。
1.web UIを起動します。
2.「Extensions」タブをクリック後、「Available」タブをクリックします。
3.「Load from:」をクリックします。
4.「Hide extensiond with tags」で「localization」のみチェックを外します。
5.「ja_JP Localization localization」の「Install」ボタンをクリックします。
6.「ja_JP Localization localization」が消えればインストール完了です。
7.「Settings」タブをクリックします。
8.「Localization (requires restart)」のプルダウンから「ja_JP」を選択します。もしプルダウンに表示されない場合は、隣の更新ボタンをクリックしてください。
選択が完了したら「Apply settings」をクリックします。
8.WebUIのプロンプトを再起動し、URLからWebUIの画面を開きます。
画面が日本語化されていればOKです。
web UIを更新する場合
web UIを更新する場合は以下の手順で更新を行います。
1.スタートメニューの検索欄から「Git」と検索し、「Git Bash」を起動します。
2.以下のコマンドの「<インストール先のパス>」を導入先のフォルダパスに置換し、Gitのプロンプトで実行します。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git "<インストール先のパス>"3.ダウンロード完了したら「Git」を閉じます。
以上で更新が完了です。