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！
TLDRこの動画では、Stable Diffusionの新しいモデルである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ており、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できます。ただし、VRAMの容量が大きく必要になるため、低VRAMのPCでは生成時間が長くなります。動画では、Stable Diffusion WebUIを使用してSDXLを動かす方法や、VRAMの使用量を抑えるための設定方法も紹介されています。また、生成された画像のサンプルも紹介されており、ベースモデルとリファイナーをかけた画像の比較がされています。最終的に、SDXLを使用することで非常にリアルな画像が生成できることがわかります。
Takeaways
- 📈 SDXL 1.0は、Stability AIが公開した高解像度で学習されたフラッグシップモデルで、1024×1024の画像を生成できます。
- 🖼️ 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、より詳細で高精細な画像を実現します。
- 💻 高スペックのPCが必要ですが、8GBのVRAMでもSDXLを使用可能ですが、画像生成時間が長くなる可能性があります。
- 📦 ダウンロードはバージョン1.0とリファイナーの2つのモデルが必要です。合計で約13GBの容量が必要です。
- 📂 モデルの保存先は通常のチェックポイントと同じで、Stability Diffusionのフォルダ内に保存します。
- 🔧 WEBUIを使用する際には、VRAMの使用量を減らすために特定のコマンドラインオプションを使用できます。
- 🎨 プロンプトを入力してベースモデルをロードし、1024×1024の解像度で画像を生成します。
- ⏱️ 画像生成には時間がかかる場合があり、OBSやフェイストラッキングなどの他のプロセスが動作中だと影響を受ける可能性があります。
- 🔄 リファイナーモデルを使用する場合は、Stability Diffusion WebUIでは未対応のため、通常の方法でモデルを変更する必要があります。
- 🌟 リファイナーを使用することで、金属の反射感やディテールが細かくなり、よりリアルな画像が生成されます。
- 🖌️ テストとして生成された画像は、ベースモデルだけでも高品質で、リファイナーをかけるとさらに高解像度でディテールが増します。
- 🚀 高スペックPCを持つユーザーはそのままSDXLを利用できるが、古いPCでは動作させることが難しいとのことです。
Q & A
SDXL 1.0とは何ですか？
-SDXL 1.0は、Stability AIが公開しているStable Diffusionの高解像度版のモデルで、1024×1024の解像度で学習されています。これにより、より高精度で細かい画像が生成可能です。
SDXL 1.0を実行するために必要な最低限のVRAMはどれくらいですか？
-SDXL 1.0を実行するためには、基本解像度が1024×1024になるため、かなりのVRAMが必要です。通常は約10GB必要とされますが、8GBのVRAMでも、設定を調整することで実行可能です。
SDXL 1.0をインストールするために必要なファイルは何ですか？
-SDXL 1.0をインストールするためには、バージョン1.0とバージョン1.0のリファイナーモデルの2つのファイルをダウンロードする必要があります。これらは、Stability AIの公式ページなどから入手可能です。
SDXL 1.0の画像生成時間はどのくらいですか？
-SDXL 1.0は、高解像度で学習されているため、画像生成時間が比較的長くかかります。特に、ベースモデルとリファイナーモデルを2回処理するため、生成1枚にかかる時間は長引く傾向があります。
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で生成される画像は、非常に高精度で細かいディテールが再現されます。特に、リファイナーモデルをかけることで、さらに高解像度化され、質感や反射などの細部が良くなります。
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、高スペックなPCが要求されることと、画像生成時間が長くなることです。また、VRAMの容量を低減する設定を行った場合、生成時間がさらに長くなる可能性があります。
SDXL 1.0のモデルを保存する際のフォルダ構成はどうすればよいですか？
-SDXL 1.0のモデルは、通常のStable Diffusionのチェックポイントと同じフォルダ構成に保存します。具体的には、"StabilityAI"というフォルダ内に、ベースモデルとリファイナーモデルの両方を保存します。
SDXL 1.0で画像生成をするために、WEBUIのどのファイルを使用する必要がありますか？
-SDXL 1.0で画像生成をする際には、WEBUIのユーザーバッチファイルとは異なる、"ライトとミット"というオプションを使用する必要があります。これらのオプションは、VRAMの使用量を低減するように設定されています。
SDXL 1.0を使用する際に、ノイズ除去の強度をどのように設定すればよいですか？
-SDXL 1.0を使用する際には、ノイズ除去の強度を低めに設定することが推奨されます。初期設定が0.7以上の場合、構図が破綻しやすくなるため、0.3以下に設定することが望ましいとされています。
SDXL 1.0で生成された画像は、どのような種類の画像が生成できますか？
-SDXL 1.0では、サイボーグのようなロボット風の画像、リアルなアジア人女性の肖像、イラスト風の画像、車などのオブジェクトの画像など、多種多様な種類の画像を生成することができます。
SDXL 1.0を使用する際のおすすめのグラフィックカードは何ですか？
-SDXL 1.0を使用する際には、高スペックなグラフィックカードが必要です。3060TIレベルのグラフィックカードでは常用するのが難しいため、12GB以上のVRAMを搭載した4000シリーズのグラフィックカード、特に40007以上が最低限必要だとされています。
Outlines
📺 Introduction to Stable Diffusion's New Model: SDXL 1.0
The video introduces the audience to a new model from Stability AI called SDXL, which stands for Stable Diffusion XL. The model is highlighted as a flagship model with its current version being 1.0. The video aims to explain how to use SDXL 1.0, particularly focusing on its use with the Stable Diffusion WEBUI, which is suggested to be popular among users. The host also mentions a high-quality image created with SDXL 1.0, indicating the model's capability to generate detailed images. The video promises to cover the basics of SDXL, download and installation methods, and how to set it up for use.
🚀 Downloading and Using SDXL with WEBUI
The paragraph details the process of downloading and using the SDXL model, including both the base model and the refiner model. It emphasizes the high resolution of 1024x1024 that SDXL operates at, which requires significant VRAM, particularly when using the model with the WEBUI. The video explains that while the SDXL model can produce high-quality images, it demands high specifications and can take a considerable amount of time to generate images due to its two-step processing involving a base and a refiner model. The video also provides a workaround for users with lower VRAM by suggesting the use of the `-MID` command to reduce the VRAM usage at the cost of longer image generation times.
🖼️ Image Generation with SDXL and Refiner Model
This section demonstrates the process of generating images using the SDXL base model and the refiner model. The video shows how to load the base model and adjust settings, particularly the resolution, which is set to 1024x1024. The presenter inputs a prompt for testing purposes and notes that the image generation process can be time-consuming, especially when running multiple applications that demand system resources. The video then illustrates the results of using the base model alone and with the refiner model applied, showcasing the significant improvement in image quality, detail, and realism, particularly in the texture and reflection of the generated images. The presenter also discusses the noise reduction strength and its impact on the image composition, recommending a lower setting for better results.
🎨 Comparing Image Quality with and without the Refiner
The video compares the quality of images generated using just the SDXL base model against those with the refiner model applied. It presents several examples, including a futuristic robot, a realistic Asian female, an illustration-style image, and a car. In each case, the refiner model significantly enhances the clarity, texture, and overall quality of the images. The video concludes by noting that while the base model alone produces high-quality images, the addition of the refiner model further improves the details and realism. The presenter also comments on the high system requirements for running SDXL, suggesting that users with high-spec gaming PCs can transition smoothly but those with older PCs may struggle to run the model due to its demanding specifications.
Mindmap
Keywords
💡SDXL 1.0
💡Stable Diffusion
💡VRAM
💡WEBUI
💡リファインナーモデル
💡解像度
💡ノイズ除去
💡グラフィックカード
💡画像生成時間
💡プロンプト
💡サンプル画像
Highlights
紹介するのは、Stable Diffusion WebUIで使えるSDXL 1.0の使い方。
SDXLは、Stability AIが公開した高精細な画像生成モデルで、バージョン1.0が利用可能。
SDXLは1024×1024の解像度で学習され、高品質な画像を生成できる。
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、詳細を豊かにする。
高解像度を求めると、VRAMの容量が大きく必要になる。
8GBのVRAMでもSDXLを使用可能だが、画像生成時間が長くなる。
WEBUIの設定でVRAMの使用量を低減することができる。
SDXLを使用する際には、Stability AIのオープンソースモデルをダウンロードする必要がある。
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高精細になる。
ノイズ除去の強度を調整することで、画像の質感をコントロール可能。
リファイナーを使用すると、金属の反射感覚や細部が良くなることがわかります。
SDXLは、通常の学習モデルよりも高品質な画像を生成する能力を持つ。
SDXLを使用する際は、PCのスペックが高く、特にVRAMの容量が重要。
WEBUIのユーザーバッチファイルの変更により、低VRAMでもSDXLを実行可能に。
SDXLは、リアルなアジア人女性の画像を生成することができ、質感が非常にリアルに見える。
SDXLを使用して生成された車の画像は、高解像度で反射部分が美しく表現される。
SDXLは、高品質な画像生成に時間がかかるため、1枚ずつ狙った生成が適している。
12GB以上のVRAMが推奨されており、4000シリーズのGPUが最低限必要とされている。