今回はテキストから画像を自動生成する
stable-diffusionをGoogle Colabで試してみました
解説動画はこちら
さて、こちら
最近公開されたようなのですが
テキストから画像を生成してくれるという
優れものです
使えるようにするには
少しコツがいるので手順を紹介します。
デモサイト
最初はhuggingfaceというサイトのアカウントが必要です
SignUpからメアドとパスワードで登録しましょう。
登録したらメールが来ると思うので
リンクをクリックして認証確認をします。
その後、Tokenの作成画面に遷移し
「New token」をクリックして
適当な名前で「token」を作成します。
出来上がったら、コピーボタンがあるので
それをコピーします。
ここからはGoogle Colabの設定です。
ハードウェアアクセラレーターを
「None」から「GPU」へ変更します。
最後に次のコードをコピペして
Tokenを打ち込んで実行します。
そうするとコード類のセットアップが走り
2-3分すると終わります。
あとは下記のコードをコピペして
英文のテキストを入力して画像を生成しましょう。
画像は画像保存で指定したパスに
保存されます。
画像作成時のポイントとして
・英文でないとダメです
・画風(スタイル)を指定できます
今回使用した英文の例です
結構それなりに、いい感じに出来ていると思います。
画像の生成には30秒ほどかかり
Google ColabのGPU使用は
無料版だと12時間ほどかと思うので
結構な枚数は作成できるんじゃないかと思います。
ちょっとしたイラストなんかは
自動で生成出来てしまいますね。
やりたい方は試してみてくださいね
それでは。
stable-diffusionをGoogle Colabで試してみました
解説動画はこちら
さて、こちら
最近公開されたようなのですが
テキストから画像を生成してくれるという
優れものです
使えるようにするには
少しコツがいるので手順を紹介します。
デモサイト
コードを動かすために必要な作業
1.Hugging Faceのアカウント作成(要メールアドレス)
最初はhuggingfaceというサイトのアカウントが必要です
SignUpからメアドとパスワードで登録しましょう。
2.来たメールで認証確認
登録したらメールが来ると思うので
リンクをクリックして認証確認をします。
3.stable-diffusionのModel cardの使用申請をする
チェックを入れて
Access repositoryをクリックします。
Access repositoryをクリックします。
4.Access Tokenを取得
その後、Tokenの作成画面に遷移し
「New token」をクリックして
適当な名前で「token」を作成します。
出来上がったら、コピーボタンがあるので
それをコピーします。
ここからはGoogle Colabの設定です。
5.Google Colabのランタイムの変更
CPUでは動かないので、ランタイムを設定変更します。
CPUでは動かないので、ランタイムを設定変更します。
「ランタイム」から「ランタイムタイプの変更」
ハードウェアアクセラレーターを
「None」から「GPU」へ変更します。
6.Access Tokenをコードに入力して実行する
最後に次のコードをコピペして
Tokenを打ち込んで実行します。
そうするとコード類のセットアップが走り
2-3分すると終わります。
#@title 事前セットアップ
# 必要なライブラリのインストール
!pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy
# アクセス・トークンを設定
token = ""#@param {type:"string"}
# パイプラインを構築
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=token)
pipe.to("cuda")
あとは下記のコードをコピペして
英文のテキストを入力して画像を生成しましょう。
#@title 画像を生成する
# 画像生成
prompt = "A small cabin on top of a snowy mountain in the style of Disney, artstation" #@param {type:"string"}
img = pipe(prompt)["sample"][0]
# 画像の保存
img_name = prompt.replace(' ','_')
img_path = img_name + '.png'
img.save(img_path)
# 画像の表示
from IPython.display import Image,display
display(Image(img_path))
画像は画像保存で指定したパスに
保存されます。
画像作成時のポイントとして
・英文でないとダメです
・画風(スタイル)を指定できます
今回使用した英文の例です
A high tech solarpunk utopia in the Amazon rainforest
A pikachu fine dining with a view to the Eiffel Tower
A mecha robot in a favela in expressionist style
an insect robot preparing a delicious meal
A small cabin on top of a snowy mountain in the style of Disney, artstation
結構それなりに、いい感じに出来ていると思います。
画像の生成には30秒ほどかかり
Google ColabのGPU使用は
無料版だと12時間ほどかと思うので
結構な枚数は作成できるんじゃないかと思います。
ちょっとしたイラストなんかは
自動で生成出来てしまいますね。
やりたい方は試してみてくださいね
それでは。
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