SDXL 1.0の使い方を解説します【StableDiffusion WebUIで使う方法】低VRAMでも使えます！

のぶちゅーぶ
16 Aug 202313:26

TLDRこの動画では、Stable Diffusion WebUIで使用できる最新のAIモデルであるSDXL 1.0の使い方と特徴について解説されています。SDXLは1024×1024の高解像度で学習され、ベースモデルとリファイナーモデルを2回処理することで、より詳細で高精細な画像を生成することができます。ただし、その分スペックが高く、特にVRAMの容量が必要です。動画では、SDXLのダウンロード方法、インストール手順、そしてWebUIでの設定方法について紹介されています。また、生成される画像のクオリティが非常に高く、シンプルなプロンプトで高レベルの画像が生成されることが強調されています。ただし、VRAMが8GBのGPUでは処理が困難であり、ミッドVRAMモードでの画像生成時間が長くなるなどのデメリットも触れられています。

Takeaways

  • 🎨 ステーブルディフュージョンの新しいモデルSDXL 1.0がリリースされており、高品質な画像を生成できるとされています。
  • 🔍 SDXLは1024×1024の高解像度で学習されており、より詳細な画像が生成可能です。
  • 💻 SDXLを使用するには、高いスペック、特にVRAM容量が要求されますが、8GBのVRAMでも使用可能ですが、画像生成時間が長くなることが挙げられます。
  • 📁 ダウンロードとインストールの方法が説明されており、モデルは通常のチェックポイントと同じディレクトリ構造で保存されます。
  • 🚀 SDXLの設定方法が紹介されており、解像度は1024×1024に設定することが推奨されています。
  • 🖼️ ベースモデルとリファイナーモデルを2回処理することで、より高精細な画像が生成される仕組みが説明されています。
  • 🕒 画像生成には時間がかかる傾向がありますが、生成される画像のクオリティは非常に高く、待つ価値があります。
  • 🛠️ リファイナーモデルを使用することで、既に高品質なベースモデルの画像をさらに高精細に加工することができます。
  • 📉 SDXLのデメリットとして、高スペックを要求することと、画像生成時間が長くなることが挙げられます。
  • 💡 動画では、SDXLを使用した複数のサンプル画像が紹介されており、各々の特徴と生成時間について解説されています。
  • 📢 動画の作成者は、ビジュアルコンテンツの生成だけでなく、周辺機器やガジェットのレビュー動画も投稿していることがわかります。

Q & A

  • SDXL 1.0とは何ですか？

    -SDXL 1.0は、Stability AIが公開している高精細な画像生成モデルで、1024×1024の解像度で学習されています。

  • SDXL 1.0を使用するために必要なVRAMの容量はどのくらいですか？

    -SDXL 1.0を使用するためには、基本的に10GB以上のVRAMが必要ですが、8GBのVRAMでも一部の設定を調整することで使用可能です。

  • SDXL 1.0のダウンロード先はどこですか？

    -SDXL 1.0は、Stability AIの公式情報とハミングフェイスの両方で公開されています。バージョン1.0とバージョン1.0リファイナーの2つのファイルをダウンロードする必要があります。

  • SDXL 1.0をインストールするために必要な手順は何ですか？

    -SDXL 1.0をインストールするためには、まずバージョン1.0とリファイナーの2つのファイルをダウンロードし、通常のチェックポイントと同じようにモデルフォルダに保存する必要があります。その後、WEBUIを起動するだけです。

  • WEBUIでSDXL 1.0を使用する際に、VRAMの使用量を減らすためにどのような設定を変更できますか？

    -WEBUIでSDXL 1.0を使用する際に、VRAMの使用量を減らすために、-MID VRAMという記述を追加することで使用するVRAMの容量を低減できます。

  • SDXL 1.0で生成される画像の解像度はどのくらいですか？

    -SDXL 1.0で生成される画像の基本解像度は1024×1024です。

  • SDXL 1.0を使用する際のデメリットは何ですか？

    -SDXL 1.0を使用する際のデメリットは、高精細な画像生成のために必要なスペックが高く、特にVRAMの容量が大きく必要になる点です。また、画像生成時間が長くなるという点も挙げられます。

  • SDXL 1.0で生成される画像のクオリティはどの程度ですか？

    -SDXL 1.0で生成される画像のクオリティは非常に高く、細部まで高精度で表現されます。特に、ベースモデルとリファイナーモデルを組み合わせることで、さらに細かいディテールが生成できます。

  • リファイナーモデルをかけた際の効果は何ですか？

    -リファイナーモデルをかけることで、画像のディテールがさらに細かくなり、質感が向上します。ノイズ除去の強度を調整することもできますが、強度过高だと構図が破綻してしまいます。

  • SDXL 1.0を使用する際に推奨されるPCのスペックは何ですか？

    -SDXL 1.0を使用する際に推奨されるPCのスペックは、12GB以上のVRAMを備えた4000シリーズのグラフィックカードが望ましいとされています。

  • SDXL 1.0の画像生成プロセスで、どのステップが最も時間を要しますか？

    -SDXL 1.0の画像生成プロセスで最も時間を要するのは、ベースモデルによる画像生成のステップです。リファイナーモデルによる処理は比較的短時間で済みますが、ベースモデルの処理には時間がかかります。

Outlines

00:00

🎥 Introduction to Stable Diffusion's New Model: SDXL 1.0

The video introduces a new flagship model from Stability AI called SDXL, specifically version 1.0. The presenter, Nobu, aims to explain how to use this model, which is capable of generating high-quality images. The video will cover the setup and installation process for using SDXL with the Stable Diffusion WEBUI, which is popular for its automatic performance. The video also showcases an image created with SDXL 1.0, highlighting the model's ability to produce high-quality images. The presenter discusses the model's high resolution training at 1024x1024, which allows for more detailed images compared to previous models that were trained at 512x512. However, this increased detail requires more VRAM and results in longer image generation times.

05:03

📚 Downloading and Installing SDXL 1.0

The presenter explains how to download and install the SDXL model, which comes in two versions: the base model and the refiner model. The file sizes are significant, totaling around 13GB. The models should be saved in the 'Stable Diffusion' folder, following the same structure as regular checkpoints. The video also addresses the system requirements, noting that a high VRAM capacity is necessary, and provides a workaround for systems with 8GB of VRAM by using the '--mid-vram' command-line option, which reduces the VRAM usage but increases image generation time.

10:05

🖼️ Generating Images with SDXL 1.0 and Refiner Model

The presenter demonstrates the process of generating images using the SDXL base model and then the refiner model. The base model is loaded first, and the presenter inputs a prompt for testing purposes. The video emphasizes setting the resolution to 1024x1024 for the base model. The presenter then shows the process of applying the refiner model to enhance the image quality, noting that the Stable Diffusion WEBUI does not currently support the refiner. The presenter discusses the need to adjust the noise removal strength, recommending a value below 0.3 to maintain the image structure. The video concludes with a comparison of images generated with the base model alone and with the refiner model applied, showing significant improvements in detail and realism with the latter.

🚗 Comparing Image Quality with SDXL and Refiner Model

The presenter compares the quality of images generated using the SDXL base model and the refiner model. The comparison includes a car image, where even the base model produces high-quality images, making the differences subtle. However, the refiner model enhances the details, such as the cloud gradient and reflections, further improving the image quality. The video emphasizes that while SDXL requires high PC specifications and longer generation times, the resulting image quality is significantly higher compared to previous models. The presenter suggests that for those with high-spec gaming PCs, transitioning to SDXL is feasible, but for older PCs, the required specifications may be too demanding.

Mindmap

Keywords

SDXL 1.0

SDXL 1.0は、スタビリティAIが開発した高解像度向けのAI画像生成モデルです。このバージョンは1024×1024の解像度で学習されており、より高精度な画像を生成することができます。ビデオでは、SDXL 1.0を使用して生成された画像の質について説明されており、その使い方や設定方法が詳しく解説されています。

Stable Diffusion

Stable Diffusionとは、安定性の高い画像生成を行うためのAIモデルのことを指します。ビデオでは、Stable DiffusionとSDXL 1.0の関係について触れられており、Stable DiffusionのWEBUIを使ってSDXL 1.0を動かす方法が紹介されています。

VRAM

VRAMとは、ビデオメモリと呼ばれ、画像処理に必要なメモリのことを指します。SDXL 1.0は高解像度で動作するため、より多くのVRAMが必要なと説明されています。ビデオでは、VRAMの容量が画像生成に与える影響についても触れられています。

WEBUI

WEBUIとは、Web User Interfaceの略で、ウェブブラウザベースのユーザーインターフェースを意味します。ビデオでは、Stable DiffusionのWEBUIを使ってSDXL 1.0を操作する方法が説明されており、ユーザーフレンドリーな操作が可能であることが強調されています。

リファインナー（Refiner）

リファインナーは、画像生成プロセスで使用される第二段階のモデルであり、より高精度の画像を生成するために使用されます。ビデオでは、SDXL 1.0のベースモデルに加えて、リファインナーモデルを使用することでさらに細部が詳細になることが説明されています。

解像度

解像度は、画像が持つピクセル数を指し、高解像度は詳細な画像を生成する能力を意味します。ビデオでは、SDXL 1.0が1024×1024の高解像度で学習されており、従来のモデルよりも高精度な画像を生成できることが特徴となっています。

ノイズ除去

ノイズ除去は、画像生成プロセスで生成される雑音を除去するプロセスを意味します。ビデオでは、リファインナーモデルを使用することでノイズ除去が行われ、より滑らかで細部が明確になる画像が生成されることが説明されています。

プロンプト（Prompt）

プロンプトとは、AI画像生成モデルに与える指示やテキスト入力で、生成される画像のスタイルや内容を指定するものです。ビデオでは、プロンプトを入力することで、テスト用の画像を生成するデモンストレーションが行われています。

画像生成時間

画像生成時間とは、AIモデルが画像を生成するのに必要な時間を指します。ビデオでは、SDXL 1.0が高解像度で動作するため、画像生成にかかる時間が長いことが説明されていますが、その分高品質な画像が生成可能であると強調されています。

グラフィックボード（Graphics Board）

グラフィックボードとは、コンピュータの画像処理を行うためのカードで、一般にGPUと呼ばれます。ビデオでは、SDXL 1.0を動かすために必要なグラフィックボードのスペックについて触れられており、3060TIなどのモデルが挙げられています。

サンプル画像

サンプル画像とは、AI画像生成モデルのデモンストレーションやテストとして使用される画像の例です。ビデオでは、SDXL 1.0を使用して生成されたサンプル画像が紹介されており、それらの画像の質と詳細について説明されています。

Highlights

紹介するのはSDXL 1.0の使い方。Stable Diffusion WebUIで使用し、低VRAMでも動作可能。

SDXLはStability AIが公開した高精細な画像生成モデルで、1024×1024で学習されています。

SDXLはベースモデルとリファイナーモデルを2回処理することで、より細かいディテールを生成。

VRAMの容量が1024×1024の解像度に対応する必要があり、2回の処理により生成時間が長くなる。

SDXLのダウンロード方法とインストール手順が解説されている。

バージョン1.0とリファイナーの2つのモデルをダウンロードし、通常のチェックポイントと同じフォルダ構成で保存。

8GBのVRAMでもSDXLを使用可能。WebUIの設定でVRAM使用量を低減できる。

画像生成の時間はモデルの設定によって変動し、ミッドVRAM設定で生成時間は長くなる。

ベースモデルを最初にロードし、解像度を1024×1024に設定して画像生成を行う。

リファイナーモデルをかける場合は、Stability Diffusion WebUIでは未対応のため、通常の方法で行う。

ノイズ除去の強度を調整することで、より自然な画像を生成できる。

サンプル画像を用いて、ベースモデルとリファイナーをかけた画像の比較が行われる。

リファイナーをかけることで、金属の反射感覚やディテールが向上し、よりリアルな画像が生成される。

リアルなアジア人女性の画像生成で、リファイナーを使用することで肌の質感が向上する。

イラスト風の画像生成では、ベースモデルだけでも十分な解像度が得られるが、リファイナーで輪郭がさらに明確になる。

車などのオブジェクト画像生成では、ベースモデルのクオリティが高く、リファイナーの効果は比較的少ないと述べている。

SDXLを使用する際のPCスペックの要求が高く、3060TIレベルのグラフィックカードでは常用が難しい。

12GB以上のVRAMを持つ4000シリーズのグラフィックカードが推奨されており、高品質な画像生成が可能。