これまでStable Diffusionのインストール方法からAI画像を作る方法まで解説してきました。
AI漫画に関するこれまでの記事一覧
AI漫画を作る際、どのようなデザインの画像を使うのかも重要です。自分が好きなデザインの画像を使うことで、AI漫画を作ることがより楽しくなるでしょう。
好みの画像を選ぶためには、漫画に関する画像を学習したデータをまとめている「モデル」を探してStable Diffusionへ指定する必要があります。
本記事では画像生成モデルを検索できるプラットフォームの紹介から、Stable Diffusionで好みの画像生成モデルをインストールする方法について紹介します。
Stable Diffusionで作れる画像は学習モデルによって異なる
これまでStable DiffusionでAI漫画を作ってきましたが、作れる漫画のデザインは利用する画像生成モデルによって異なります。
画像生成モデルによって学習しているデータが異なり、スタイルや質感に違いがあるのです。そのため選ぶモデルによって異なる仕上がりが得られます。
Stable Diffusionのような生成AIではこれらのモデルを使い分けることで、目的に合ったスタイルや表現を実現することが可能。クリエイティブなアイデアの可視化やビジネス用途でのビジュアル作成など、多様なニーズに応えられるのが魅力です。
画像生成モデルを利用できるプラットフォーム
画像生成モデルをまとめている「CIVITAI」や「Hugging Face」というプラットフォームを使うことで、自分好みの画像生成モデルを見つけられます。
各プラットフォームの特徴は下記の通りです。
CIVITAI
CIVITAIはStable Diffusionで利用可能なAIモデルやアート作品を共有し、ダウンロードできるプラットフォームです。このサイトではユーザーが自分で作成した画像生成用モデルをほかのユーザーと共有することが可能です。
また、ほかのクリエイターが公開したモデルを手軽に検索し、自分の環境で使用できるのも魅力。これにより利用者は画像生成における表現の幅を広げ、コミュニティ内でのアイディアやテクニックの交流が促進されています。
Civitaiは基本的に無料で使用できてタグ検索や並び替え機能なども備えており、特定のスタイルや目的に合ったモデルを簡単に探せる点が特徴です。
Hugging Face
Hugging FaceはAIや機械学習のモデルやデータセットを、広く共有・活用できるプラットフォームです。もともとはチャットボット開発を目的に設立されましたが、現在ではさまざまな機械学習プロジェクトのために利用されています。
このプラットフォームには、「Transformers」や「Datasets」などのライブラリがあり、テキストや画像、音声など幅広いデータ処理に対応しています。CIVITAIと同じく画像データを学習したモデルもあり、AI漫画へ活用できるモデルを探すのにぴったりです。
Hugging Faceは無料プランからエンタープライズ向けの有料プランまで提供しており、AIモデルのデプロイや管理、スケーリングといったニーズにも応えることが可能。多くの企業や研究者がAI技術を効率的に利用できるのです。
Stable Diffusionで好みの画像生成モデルをインストールする方法
Stable Diffusionで好みの画像生成モデルをインストールする方法について、モデルの選び方から順を追って解説します。
Civitから画像生成AIのモデルを選択する
はじめにStable Diffusionで利用したい画像生成モデルを選びます。今回はCIVITAIを例に解説します。
Google Colabより
CIVITAIのトップ画面右上にある「Filters（フィルター機能）」をクリックします。その中にある「Base model」欄にて化した文字に「SD」と記載されているAIモデルに厳選しましょう。
ほかのモデルがベースとなっている場合、Stable Diffusionで動かない可能性があります。
Google Colabより
フィルター機能で厳選した中から任意のモデルを選んでください。今回は上記画面にもある「Flat-2D Animerge」という画像生成モデルを使います。
Google Colabより
「Flat-2D Animerge」をクリックし、詳細ページの中にあるダウンロードアイコンをクリックして下さい。
画像生成モデルをGoogleドライブにインストールする
自分のパソコンにダウンロードした画像生成モデルを、Googleドライブへアップロードします。
Google Colabより
Googleドライブの画面左上にある「+新規」をクリックし、表示一覧から「ファイルをアップロード」から先ほどの画像生成モデルを指定します。
Google Colabより
Googleドライブ上にアップロードされていることを確認できたら完了です。
Google ColabとGoogleドライブを同期する
Google ColabとGoogleドライブを同期し、スムーズに画像生成モデルを利用できる環境を作ります。
Google Colabより
- 画面左にあるフォルダアイコンをクリック
- 画面左上にあるGoogleドライブのアイコンをクリック
- Googleドライブをインポートするコードが表示されるので実行する
Google Colabより
すると上記の接続画面が表示されるので「Gonect to Google Drive」をクリックします。
Google Colabより
Googleアカウントへのアクセス画面が表示されるので「続行」を選択して下さい。この際複数のGoogleアカウントを持っている場合、画像生成モデルをアップロードしたGoogleドライブのアカウントを選びましょう。
Google Colabより
コード入力欄に「Mounted at /content/drive」と表示されたらOKです。
Google Colabより
画面右に「drive」というフォルダが表示されているはずです。もし表示されていない場合は、上部にある丸い矢印のアイコンをクリックして再読み込みしてください。
Stable Diffusionへ画像生成モデルを移動する
次はStable Diffusionを読み込み、モデルをまとめているフォルダへGoogleドライブから移動します。まずは下記のコードを入力してStable Diffusion Web UIをインストールします。
【サンプルコード】
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
%cd /content/stable-diffusion-webui
!python launch.py --share --enable-insecure-extension-access
Google Colabより
上記のコードを実行し、しばらくしてフォルダ情報を再読み込みするとStable Diffusion Web UIのフォルダが表示されます。
Google Colabより
上記画面で表示されている「Stable-diffusion」というファイルに画像生成モデルを入れます。
このフォルダを開くには「stable-diffusion-webui / models / Stable-diffusion」の順でクリックしてください。
Google Colabより
Googleドライブのフォルダに戻り、アップロードした画像生成モデルをドラッグ＆ドロップでStable-diffusionファイルへ移動します。
Google Colabより
上記のようにStable-diffusionフォルダへ移動できれば完了です。
Stable Diffusionで読みこんだ画像生成モデルを使用する
実行したStable Diffusionを開いてみましょう。
Google Colabより
上記のような画面が表示されるので、左上にあるモデルの表示欄から使いたい画像生成モデルを選択します。
画像生成モデルを選択できたら、実際にプロンプトを指定して画像を作ってみましょう。問題なく生成できたら無事画像生成モデルのインストール完了です。
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
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