Stable Diffusion環境の復元記録
PCを新しく構築することになり、以前使用していたStable Diffusion WebUI環境を失ってしまいました。
現在では新しいバージョンも出ていますが、私の中では使い勝手の良さから以前のバージョンが最適でした。
そのため古いバージョンではありますが環境を完全に復元することにしました。
必要な環境と準備
- 旧PCのHDDからStable Diffusion WebUIスクリプト一式
- CheckPointファイル（合計約250GB）
- Python 3.10.6 64bit
- Git最新版
- NVIDIA GPUドライバー（GeForce RTX 4070使用）
環境構築を始める前に、必要なファイルを全て用意しておくことで作業がスムーズに進みます。
特にCheckPointファイルは容量が大きいため、転送時間を考慮する必要があります。
30分ぐらいかかりました。
また使用するGPUに合わせて最新のドライバーをインストールしておくことをお勧めします。
環境構築の手順
- Python 3.10.6 64bitのインストール
- Gitのインストール
- WebUIスクリプトの配置
- 設定ファイルの編集
- .gitフォルダの移行
Pythonのバージョンは3.10.6を選択しています。
これより新しいバージョンでも動作する可能性はありますが、安定性を重視して古いバージョンを使用しています。
というか、バージョン違いだと動きません。
WebUIのスクリプトはできるだけ元の構造を保ったまま移行することをお勧めします。
設定ファイルの修正作業
環境を正しく動作させるために、2つの重要な設定ファイルを修正する必要があります。
まずwebui-user.batファイルを開き、set PYTHONの部分のPATHを新しい環境に合わせて変更します。
次にvenv\pyvenv.cfgファイルのhome部分についても、新しいPythonのパスに更新が必要です。
.gitフォルダの移行はGitをインストールしてから行うようにしましょう。
初回起動時の注意点
初回起動時は必要なライブラリのダウンロードと初期設定のためかなり時間がかかりました。
私の環境では約10分ほどの時間を要しました。
起動途中でpipの実行時にNortonが反応し、セキュリティ警告が表示されることがあります。
結果的に問題はないようなのでそのまま進める感じで問題無かったです。
モデルとVAEの設定
Stable Diffusionの画質は使用するモデルとVAEの組み合わせで大きく変わってきます。
私の場合以前使用していた設定を思い出すのに時間がかかりましたが、
最終的に好みの画風を生成できる組み合わせを見つけることができました。
特にアニメ調の画像生成にはVAEの選択が重要になってきます。
パフォーマンスについて
新PCでの作成速度は、予想に反してそれほど向上しませんでした。
GPUはGeForce RTX 4070を使用していますが、メモリ量が前のPCの半分になっていることが影響しているようです。
VRAM使用量を調整することである程度速度を改善できる可能性はあります。
具体的には、Batch size やResolution の値を調整することで生成速度と品質のバランスを取ることができます。
プロンプトエンジニアリングの基礎
環境構築が完了したら、次は効果的なプロンプトの書き方を思い出す必要がありました。
基本的な構造は「作りたいものの説明」「画風の指定」「品質に関する設定」の3つです。
否定的なプロンプト（Negative prompt）も適切に設定することで、より質の高い画像を生成できます。
また、()や[]を使用することで、プロンプトの重み付けを調整することも可能です。
色々メモっておいたのを引っ張り出して久しぶりに色々な画像作ってました。
公開出来るようなものはありませんが…という感じで時間を使ってしまったのでこの辺で。
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