「Stable Diffusion WebUI Forgeで、新しい画像生成を始めてみませんか？」
この記事では、高機能で高速に画像を生成する「Stable Diffusion WebUI Forge」についてを詳しく解説しています。
実際にどれほど速く、どれほど綺麗に画像を生成できるのか、その効果を直接体験してみてください！
内容をまとめると…
Stable Diffusion WebUI ForgeはControlNet開発者が作ったUIで、AUTOMATIC1111版より高速に画像生成できる
VRAM 6GBのGPUでも生成速度が約60〜75%向上し、VRAM使用量を最大1.5GB削減できる
ControlNetやFreeU Integratedなど人気の拡張機能がデフォルトで搭載されており、追加導入の手間が少ない
AGPL-3.0ライセンスのもとで商用利用・改変・配布がいずれも可能
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Stable Diffusion WebUI Forgeとは？
Stable Diffusion WebUI Forgeは、画像生成AIです。
プログラミング不要で、簡単なAI画像生成が利用できます。
特にGoogle Chromeなどの主要ブラウザで動作し、誰でも手軽に高品質な画像を生成できます！
Stable Diffusion WebUI Forgは、ControlNetの開発者であるLvmin Zhang氏が開発したユーザーインターフェースであり、広く使われている「Stable Diffusion web UI（AUTOMATIC1111版）」と比較して画像を高速に生成できるという特長があります。
実際にStable Diffusion WebUI Forgeをインストールする手順や、AUTOMATIC1111版との生成速度の差を確認することで、その効果を体験可能です！
Stable Diffusion WebUI Forgeに必要なスペック
Stable Diffusion WebUI Forgeを使用するためには、以下のスペックが必要です。
- CPU: 8コア
- メモリ(RAM): 32GB
- GPU: NVIDIA A4000
- GPUメモリ: 16GB
- SSD: 1TB
これらのスペックにより、画像生成の速度が向上し、VRAM使用量が削減されます。
Stable Diffusion WebUI Forgeは特にVRAMが少ないGPUで大きな効果を発揮します。
例えば、VRAM 6GBでは画像生成速度が約60～75%向上し、使用量を最大1.5GB削減できます！
Stable Diffusion WebUI Forgeの導入方法
Stable Diffusion WebUI Forgeのをインストールする方法は2つあります。
それぞれ詳しく解説していきましょう！
方法①：圧縮ファイルをダウンロードして利用する
GitHubのページ上で提供されている圧縮ファイルをダウンロードすることでStable Diffusion WebUI Forgeをローカル環境で使用することができます！
手順は以下の通りです。
- GitHubから圧縮ファイルをダウンロードする
- ダウンロードした圧縮ファイルを解凍する
- ファイルが解凍されたら、「update.bat」を開く
- 次に「run.bat」を開くと、Stable Diffusion WebUI Forgeが起動します。
ファイルのダウンロードは以下のページから行いましょう！
方法②：GitHubリポジトリをクローンする
次に、コマンドプロンプトで以下を実行して、公式のリポジトリをクローンしましょう。
下記のコードを順に実行すれば、Stable Diffusion WebUI Forgeを起動できます！
1. Stable Diffusion WebUI ForkのリポジトリをGoogle Colabに複製します。
!git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git2. ディレクトリを移動した後に、Stable Diffusion WebUI Forgeのインストールおよび起動をします。
%cd /content/stable-diffusion-webui-forge
!python launch.py --share --enable-insecure-extension-access3. インストールが次第、下記画像のURLを開けばStable Diffusion WebUI Forgeの画面が表示されます。
Stable Diffusion WebUI Forgeの画面
Stable Diffusion WebUI Forgeの使い方
それでは、ここからは、Stable Diffusion WebUI Forgeの使い方を解説していきます。
基本は以下の項目設定すれば画像が生成できます！
- 画像生成モデル
- VAE
- プロンプト＆ネガティブプロンプト入力欄
- 各種パロメータ
- 生成「Genarate」ボタン
Stable Diffusion WebUI Forgeは新技術であるものの、従来のStable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版) の使い方と大きく違いはありません！
そのため、大きく変わったポイントだけご紹介します。
1. 初めからVAE欄が導入されている
AUTOMATIC1111版ではVAEはあとから自分でインストールし、選択項目を設ける必要がありました。
しかし、Forge版では初めから選択項目が設けられているます！
2. サンプラーがAUTOMATIC1111版よりも豊富
Forge版では選べるサンプラー数が増えています。
3. デフォルトで拡張機能が追加されている
ControlNetなど人気の拡張機能がデフォルトで備わっています。
※「Stable Diffusion」の基本操作については以下の記事で詳しく解説しています！
参考記事：https://weel.co.jp/media/tech/stable-diffusion-webui-forge
【活用術】Stable Diffusion WebUI ForgeでLoRAを導入する方法
LoRAとは、「Low-Rank-Adaptation」の略称で、AIの追加学習を驚くほど少ない計算資源で可能にする技術です。
Stable Diffusion WebUI ForgeでもLoRA使うことが可能です！
LoRAの導入は以下の手順で行います。
LoRAの導入手順
- CivitaiまたはHugging FaceからLoRAモデルをダウンロードします。
- ダウンロードしたLoRAモデルファイルを「stable-diffusion-webui」→「models」→「LoRA」に保存する。
- Stable Diffusion WebUI Forgeで、使用するLoRAモデルを選択します。
※LoRAについての詳しい概要は、以下の記事で解説しています。
Stable Diffusion WebUI Forgeで使える便利な拡張機能
Stable Diffusion WebUI Forgはデフォルトでも画像生成の技術が向上しています。
さらに、拡張機能を使用すれば、さらに画像生成が向上します！
今回は以下のおすすめ拡張機能3選をご紹介します。
①ADetailer
ADetailerは、生成された人物やキャラクターの顔のパーツ、表情、手などの細部を編集可能な拡張機能です。
ADetailerを使用することで、すでに生成されている画像に対して細かな修正を行い、全体の印象を崩さずに改善することができます。
特に、プロンプトを大きく変更すると全く異なる人物やキャラクターが生成されてしまう問題を避けたい場合に役立ちます。
ADetailer使用前（左）＆ADetailer使用後（右）
※ADetailerについての詳しい概要は、以下の記事で解説しています。
②Config-Presets
Config-PresetsはStable Diffusion WebUI Forgeで各種設定パラメーターの数値を保存できるようになる拡張機能です。
ControlNetやFreeUなどの設定値を記録しておくことで、一度生成した高品質な画像を再現しやすくなります。
Config-Presetは、画像生成時に細かいパラメーター調整を頻繁に行うユーザーにとって特に便利で、手間のかかるメモ取りを省くことができます。
※Config-Presetsについての詳しい概要は、以下の記事で解説しています。
③FreeU Integrated
FreeU Integratedは、画質調整を簡単に行うことができる拡張機能です。
B1, B2, S1, S2という4つのパラメーターを利用します。
FreeU Integratedを有効にし、これらのパラメーターを調整することで、生成される画像に直接変更を加えることができます。
FreeU Integrated使用前（左）＆FreeU Integrated使用後（右）
Stable Diffusion WebUI Forgeは商用利用可能？
Stable Diffusion WebUI Forgeは、GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) のもとで公開されています。
商用利用を含む多くの使用権を許可していますが、いくつかの条件が付いています！
| 用途 | 利用 |
|---|---|
| 商用利用 | ○ |
| 改変 | ○ |
| 配布 | ○ |
AGPL-3.0は、他の多くのオープンソースライセンスと比べて使用にあたって厳格なルールが設けています。
商用利用を考えている場合、条件を守ることで自由に使用することが可能です！
Stable Diffusion WebUI Forgeを商用利用にあたってはライセンスの全条項を理解し、遵守することが重要です！
もっと詳しく知りたい方は、下記のGitHubページをご確認ください。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
超高機能画像生成モデル「Stable Diffusion WebUI Forge」について解説してきました。
今回のポイントをまとめると、以下のようになります。
- 使用には8コアのCPU、32GBのRAM、NVIDIA A4000 GPU、16GBのGPUメモリ、1TBのSSDなど高いスペック必要です。
- GitHubから圧縮ファイルをダウンロードし、簡単な手順でインストール可能です。
- ControlNetの拡張機能が初期から利用でき、より高度な画像生成が行えます。
Stable Diffusion WebUI Forge使うことにより、従来のstable diffusionよりも効率的に画像生成が可能になります。
この記事が少しでもみなさんの活動の助けになれば幸いです。
また、生成AIに関する更なる情報は、他の記事にて詳細に解説していますので、そちらの内容もぜひ確認してみてください！
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