予算10万円で始めるStable Diffusion: PC自作からローカル導入まで完全ガイド

Akiyama Yuta(AI活用術)
11 Feb 202413:57

TLDR秋山優太さんが10万円以内でStable Diffusionを動かすPCを自作し、その組み立てから導入までのプロセスを紹介します。ステーブルディフュージョンのローカル導入の利便性と、Google Colabの利用における制約を解決する意義を説明し、必要なパーツやスペック、環境構築の方法を解説。PythonとGitのインストール、Xformの導入、モデルのダウンロードと画像生成のデモンストレーションも含まれています。

Takeaways

  • 😀 秋山優太が10万円以内でStable Diffusionを動かすPC環境を組み立て、そのプロセスを紹介している。
  • 💻 以前はGoogle Colab ProでStable Diffusionを使用していたが、起動が遅く、GPUの制限があったためローカル環境を構築した。
  • 🛠️ PCのスペックは最低限以上の性能を余裕を持って持たせている。
  • 🔧 CPUはIntel Core i3-12000Fで、GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060の12GBモデルを選択した。
  • 🔑 GPUのVRAM容量が大きな画像生成や複数のモデルを使用する際に重要である。
  • 💾 ストレージは500GBのSSDで、メモリは16GBのDDR4 3200MHzの2枚。
  • 🧩 他のパーツもコスパ重視で選定し、マザーボードの互換性を確認して購入した。
  • 🖥️ PCケースはAmazonで購入し、組み立ては初心者でもできるように動画を見ながら行った。
  • 📝 PythonとGit for Windowsのインストールを経て、Stable Diffusionの環境構築を開始した。
  • 🖼️ Xformの導入で画像生成速度が向上し、VRAM12GB未満のPCでも適切な設定が可能である。
  • 🎨 最後にStable Diffusionを起動し、モデルをダウンロードして画像生成を試した。

Q & A

  • 秋山優太が紹介するステーブルディフュージョンのPC環境を動かすために必要な予算はどのくらいですか？

    -秋山優太が紹介するステーブルディフュージョンのPC環境を動かすために必要な予算は10万円以下です。

  • ステーブルディフュージョンを動かすために必要な最低限のスペックとは何ですか？

    -ステーブルディフュージョンを動かすために必要な最低限のスペックは、CPUはIntel Core i3-12000F、GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060の12GBモデル、メモリは32GB DDR4 3200MHz、ストレージは500GB SSDです。

  • ステーブルディフュージョンの起動に必要なファイルが増えた場合、どのくらいの時間がかかる可能性がありますか？

    -ステーブルディフュージョンの起動に必要なファイルが増えた場合、WEBUIの起動までに7分以上かかる可能性があります。

  • Googleコラボのプロプランを使用する場合のGPUの枠の制限とは何ですか？

    -Googleコラボのプロプランを使用する場合のGPUの枠の制限は、使用するごとに再度環境構築の再現をしないといけないということです。

  • ステーブルディフュージョンのローカル導入をするために、なぜPCの自作を選んだのですか？

    -ステーブルディフュージョンのローカル導入をするためにPCの自作を選んだ理由は、ストレスなく快適な状態でステーブルディフュージョンを使用することができるようにするために、必要最低限のスペックより性能面で余裕を持たせたステック構成を選択したからです。

  • ステーブルディフュージョンの環境構築にどのくらいの時間がかかりますか？

    -ステーブルディフュージョンの環境構築には、全ての環境構築が実行されるまでに10分ほどかかります。2度目以降の起動はすぐに立ち上がります。

  • Xformの導入とは何で、どんな利点がありますか？

    -Xformの導入とは、画像生成速度を大幅に向上させるための技術です。VRAM12GB未満のPCでもより大きなサイズの画像生成や複数のローラーを使用することができます。

  • ステーブルディフュージョンを立ち上げる際に「ランタイムエラーが発生した場合、どう対処すればよいですか？

    -ステーブルディフュージョンを立ち上げる際に「ランタイムエラーが発生した場合は、コマンドラインの引数に'--skip-torch-cuda-test'を追加して再起動すれば問題なく立ち上がるかと思います。

  • ステーブルディフュージョンで画像生成する際、モデルをダウンロードする必要がありますか？

    -はい、ステーブルディフュージョンで画像生成する際には、モデルをダウンロードする必要があります。ダウンロードしたモデルをステーブルディフュージョンのフォルダーに移動させることでモデルが反映されます。

  • ステーブルディフュージョンで生成された画像はどのようにして保存されますか？

    -ステーブルディフュージョンで生成された画像は、WEBUIから設定した保存先に自動的に保存されます。生成された画像は通常、PNGやJPEGなどの形式で保存されます。

Outlines

00:00

🛠️ PC Assembly for Stable Diffusion

In this paragraph, the speaker, Akiyama Yuta, introduces his new PC setup for running Stable Diffusion, an AI image generation tool, on a budget of under 100,000 yen. He explains his motivation for building a local PC environment due to the limitations and inconveniences of using Google Colab's paid plans, such as long loading times and the need for frequent environment reconfigurations. Akiyama emphasizes the importance of having a PC with more than the minimum required specifications for a seamless experience with Stable Diffusion. The paragraph concludes with an introduction to the PC components he has chosen, including the CPU, GPU, storage, and memory, with a focus on cost-effectiveness and performance balance.

05:01

🔧 Setting Up the Stable Diffusion Environment

This paragraph details the process of setting up the Stable Diffusion environment on the newly assembled PC. The speaker begins by installing Python 3.10.2, as specified by the Stable Diffusion GitHub page, and highlights the importance of checking the compatibility of the CPU chipset before purchasing the motherboard. He then proceeds to install Git for Windows and creates a folder for Stable Diffusion on the C drive. The speaker guides the audience through cloning the Stable Diffusion repository using Git commands in the command prompt. The paragraph also covers the installation of necessary packages and the configuration of the environment for running Stable Diffusion, including the potential need to add command-line arguments to bypass GPU compatibility issues.

10:02

🎨 Generating Images with Stable Diffusion

In the final paragraph, the speaker demonstrates the image generation capabilities of Stable Diffusion on his newly set up PC. He first downloads and installs a model known for generating realistic images of Asian beauties. After moving the model into the Stable Diffusion folder and restarting the application, he uses the WEBUI to generate a series of images with the command 'one girl'. The speaker showcases the ease of generating images with Stable Diffusion and invites viewers to try it for themselves by providing a link to purchase the components in the video description. He concludes by encouraging viewers to like, subscribe, and comment if they have any questions or feedback, and looks forward to meeting them in the next video.

Mindmap

Keywords

💡Stable Diffusion

Stable Diffusionは、画像生成のためのディープラーニングモデルです。このビデオでは、Stable Diffusionを動かすために必要なPC環境を10万円以内で組む方法が紹介されています。Stable Diffusionは、高品質な画像を生成する能力を持つため、アートやデザインの分野で注目されています。

💡PC自作

PC自作とは、コンピュータの各部品を自分で選んで組み立てることを指します。ビデオでは、ステーブルディフュージョンを実行するための最適なスペックを持つPCを自作する方法が説明されています。自作することで、予算内に性能に合わせたコンピュータを構築することが可能です。

💡GPU

GPU（グラフィックプロセッシングユニット）は、画像処理能力に特化したコンピュータチップです。ビデオでは、NVIDIA RTX 3060 12GBが選ばれ、Stable Diffusionの画像生成プロセスで重要な役割を果たしています。GPUのVRAM容量は、生成される画像のサイズや複雑性に直接関係しています。

💡VRAM

VRAM（ビデオランダムアクセスメモリ）は、GPUが使用するメモリであり、画像生成の際に大きな画像や多数のレイヤーを処理するために必要です。ビデオでは、12GBのVRAMを持つGPUが選ばれ、余裕を持って高解像度や複雑な画像を生成できると説明されています。

💡CPU

CPU（セントラルプロセッシングユニット）は、コンピュータの処理能力を担当するメインチップです。ビデオでは、Intel Core i3-12000Fが選ばれ、CPUはStable Diffusionの画像生成であまり使用されず、GPUに比べて性能を上げてもあまり影響がないとされています。

💡ストレージ

ストレージは、コンピュータでデータを保存するための記憶装置です。ビデオでは、Kushar P1シリーズの500GB SSDが選ばれ、大きなファイルのダウンロードや保存に使用されます。ストレージの容量は、多くのモデルやローラを保管するのに十分でないと、画像生成ソフトウェアの動作に影響を与える可能性があります。

💡メモリ

メモリ（RAM）は、コンピュータで一時的にデータを保存するための記憶装置です。ビデオでは、16GBのTEAMGROUP DDR4 3200MHzのPC4 25600メモリが2枚使用され、Stable Diffusionの推奨メモリを上回っており、学習やその他のメモリ集約型のタスクにも対応できるとされています。

💡マザーボード

マザーボードは、コンピュータの中心となる基板で、他のすべての部品を接続する役割を果たします。ビデオでは、CPUの互換性に注意してマザーボードが選ばれ、他のコンポーネントと連動してPCを組み立てる際に重要な役割を果たしています。

💡環境構築

環境構築とは、ソフトウェアを実行するための必要なツールやライブラリをインストールし、設定するプロセスです。ビデオでは、Stable Diffusionを動かすためにPythonやGitなどの環境構築が行われ、その手順が説明されています。

💡Xform

Xformは、Stable Diffusionの画像生成速度を向上させるためのツールです。ビデオでは、Xformの導入手順が説明されており、VRAMの容量に応じて最適な設定値を入力することが推奨されています。

Highlights

予算10万円でスベルティフュージョンを動かすPC環境を購入し、組み立てから導入までのプロセスを紹介します。

Googleコラボのプロプランを使っていたが、ローカルでの導入を選びました。

ローカル環境でストレスなく快適にステーブルディフュージョンを使いたいという目的から、PC購入に至りました。

必要な最低限のスペックを超えた、余裕を持ったステック構成を選びました。

CPUはIntel Core i3-12000F、GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060の12GBモデルを選択しました。

RTX 3060の12GBモデルは大容量のVRAMで、複数のモデルやローラ、コントロールネットを扱えます。

ストレージには500GBのSSD、メモリは16GBのDDR4 3200MHzを2枚使用しました。

マザーボードの互換性に注意し、必要なパースも購入しました。

PCケースはコスパが良いもので、ケースファンも購入しています。

初心者でもできるPC組み立ての方法を紹介し、実際に組み立てを行いました。

Pythonのインストールから環境構築を開始し、Stable Diffusionの導入を進めました。

Xformの導入で画像生成速度を大幅に向上させました。

Stable Diffusionの環境構築には約10分ほどかかりますが、2度目以降はすぐに立ち上がります。

モデルのダウンロードと設置、Stable Diffusionの再起動でモデルが利用可能になります。

画像生成のデモンストレーションを行い、生成された画像を紹介しました。

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