WebUI（AUTOMATIC1111）でStable Diffusionを動かしてみます。比較的軽い環境で動くので、folk版のStable Difuusionしか動かなくても使える可能性はあります。今回は１から導入の手順をまとめました。
参考環境
参考までに今回の導入環境です。
本体：Dell G5 5590
スペック：CPU Intel Core i7-9750H メインメモリ 32GB
GPU NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti（6GB）
導入準備
GPU環境の構築
前準備として、GPU環境を構築します。
NVIDIAドライバの更新
下記のNVIDEAのWebサイトから、構成にあった最新のドライバを確認し、インストールします。
PyTorchソフトウエア要件
PyTorchの公式ページからインストール要件を確認します。
今回、2022/12/06現在の安定版であるPyTorch1.13.0をWindows環境にでインストールします。PackageはPip、言語はPythonを用います。CUDAは最新は11.8ですが、まだ、PyTorchが対応していないので、CUDA11.7を入れることにします。
Build Tools for Visual Studio（C++コンパイラ）のインストール
CUDA Toolkitのインストールに先立って、C++のコンパイラを含むBuild Tools for Visual Studioをインストールしておきます。下記から、Build Tools for Visual Studio2022をダウンロードして、インストールします。
「Build Tools for Visual Studio2022」のインストーラーから「C++によるデスクトップ開発」と、左側の「v143ビルドツール用C++/CLIサポート(最新)」にチェックを入れて、インストールします。インストール後、再起動が促されるので、再起動します。
CUDA Toolkit 11.7のインストール
公式ページからバージョンに注意して、今回はCUDA Toolkit 11.7をインストールします。
cuDNNのインストール
公式ページにアクセスし、アカウント作成を行ってログインします。cuDNNは、GPUに対応したニューラルネットワークのライブラリです。プラットフォームとインストールしたCUDA ToolkitのバージョンにあったcuDNNをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルは解凍して、適当なところにおいて、その中のbinを環境変数の中の、「ユーザー環境変数」のPATHに追加します。
Pythonのインストール
Pythonをインストールしていない場合は、Pythonをインストールします。バージョンはPython3.10.6が指定されているので、それをインストールします。（Python3.9でも動きましたので、すでにインストールしている場合、近いバージョンなら問題ないかもしれません。）インストールの時にPythonにPATHを通すのを忘れないようにしてください。
Web UIのダウンロード
もし、Gitが入っていなければGitの公式ページからGitをインストールします。
続いて、PowerShellでWebUIインストールしたいフォルダに移動します。そこで、以下のようにコマンドを入れ、WebUIをダウンロードします。
> git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitモデルのダウンロード
Stable Diffusionの学習済みモデルを公開しているページから「ckpt」の拡張子のついているファイルをダウンロードして、インストールしたstable-diffusion-webuiの中のmodelsのフォルダにコピーします。
例えば、Stable Diffusionv1.5なら以下のページからダウンロードできます。
WebUIの起動
WebUIの中の「webui-user.bat」をクリックして起動します。コマンドプロンプトが起動し、以下の画面が表示されたら、「http://127.0.0.1:7960」と書いてある部分をコピーしてChromeのURL欄に貼り付けるとWebUIが起動します。
Embeddings:
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
WebUIを使ってみる
Promptのところに生成したい画像の「呪文」をいれて、Generateボタンを押すと画像を生成してくれます。
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