1. HOME»
  2. AI»
  3. AI画像生成»
  4. 【Stable Diffusion】BRA V5の使い方(Google Colab)

【Stable Diffusion】BRA V5の使い方(Google Colab)

今回は、AI画像生成モデルのBRAの使い方を紹介します。

目次
  1. BRA V5について
  2. Google ColabのStable Diffusion Web UIを使う方法
  3. BRA V5で生成したイラスト
  4. まとめ

BRA V5について

BRAは、数えきれないほどたくさんの、アジア人女性の画像によってトレーニングされた画像生成モデルで、「Beautiful Realistic Asians(美しく、写実的な、アジア人)」の省略のようです。

私も試してみたのですが、VAEは使わなくても、綺麗なイラストを生成することができました。

Google ColabのStable Diffusion Web UIを使う方法

Google Colab上でStable Diffusion Web UIを動かして、BRAを使う方法です。

もし無料版のColabを使っている場合は、警告が出ると思います。どうやらこれは、Colabの規約が関係しているようです。
Colab Proにするか、コンピューティング ユニットを購入するかすると、警告は消えるようです。

ただ、有料版ならば規約違反にならないのか、という点は、なんともいえません。
Diffusersを使った方が、無難かもしれません。

私は、コンピューティング ユニットを購入して、画像生成を行っています。今のところ警告は出ませんが、今後制限される可能性もあります。
(2023/05/10の情報です)

さて、以下のコードを実行することで、Stable Diffusion Web UIでBRAを使うことができます。

!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
%cd /content/stable-diffusion-webui

!wget https://civitai.com/api/download/models/63786 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/bra.safetensors

!python launch.py --share --xformers --enable-insecure-extension-access

(※2023/06/25 コードを更新しました)

しばらく待つと「Running on public URL:xxxxxx」と書かれたリンクが表示されますので、それを開きます。
すると、次のような画面が表示されますので、ここから画像生成をすることができます。

BRA V5で生成したイラスト

BRA V5で生成した、さきほどのイラストは、次のようなプロンプトや設定で作りました。

プロンプト(Prompt)

(best quality, 8k, 32k, masterpiece:1.4), pretty japanese girl, 1girl, loli, blonde hair, upper body, high school uniform, long sleeve shirt, red bow tie, smile, bangs, meadow

ネガティブプロンプト(Negarive Prompt)

(worst quality:1.4), watermark, text
  • Steps: 20
  • Sampler: DPM++ SDE Karras
  • CFG scale: 5.5
  • Seed: 737878133
  • Size: 800×424
  • Model: braBeautifulRealistic_brav5
  • Denoising strength: 0.7
  • Clip skip: 2
  • Hires upscale: 1.5
  • Hires upscaler: Latent (bicubic antialiased)

まとめ

今回はBRAの使い方について紹介しました。

BRAは「Beautiful Realistic Asians(美しく、写実的な、アジア人)」のイラストを生成するのが得意なモデルです。
かわいらしい、実写系アジア人のイラストを生成したい方におすすめです。

7件のコメント 「【Stable Diffusion】BRA V5の使い方(Google Colab)」

  1. オリジナルゲーム.com様
    はじめまして、2529AIと申します。
    私はAIに関した情報をyoutubeで紹介しております。
    私のyoutubeのアドレスは、https://www.youtube.com/channel/UCjiDr_1EZ5XrUPiX8mM4qIQ
    Stable Diffusion web UIで使用します。オリジナルゲーム.com様の、Pythonプログラムソースの一部を紹介しておりますが、承諾頂けましたら幸いにおもいます。ご検討をよろしくお願いいたします。ご返事をお待ちしております。

    1. >2529AIさん
      はじめまして。コメントありがとうございます。

      もちろん、コマンドを紹介していただくのは構いません。
      ただ、コマンドは外部のモデルやライブラリなどを読み込んでいるので、それらが更新されれば、コマンドもそれに対応して、変更しなければなりません。

      私もなんども経験しているのですが、かなりの頻度で、突然、実行時にエラーになってしまうことがあります。
      使えなくなったといった報告を受けたり、気づいたときには、その都度、コマンドを修正して記事を更新しています。

      お使いいただく場合は、かなりの頻度でコードが修正されることをご承知の上でお願いします。

  2. google colabでまたエラーが出てしまいました。

    RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.7 and torchvision has CUDA Version=11.8. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.

    また何かコードを付け足さないといけないかと思うんですが、
    どうしたらいいでしょうかね…?

    1. なんか自己解決しました。
      最初に↓足したらまた上手くいきました。

      !echo “Y” | pip uninstall torchvision
      !pip install torchvision

      なんでこれでうまくいくのかは、まったく謎ですが(笑)

      1. >panicameさん
        こんにちは。コメントありがとうございます。
        遅くなってしまったのですが、本日の朝、コードを修正(1行目を追加)し、記事を更新しました。

        このとき、panicameさんからいただいた、ふたつ目のメッセージとちょうど時間が重なってしまったようです。
        教えていただいたコードは、私が思ったものとは違うものだったのですが、試してみたところ正常に動作させることができました。

        こういう方法もあったのですね。すごく勉強になりました。ありがとうございます。

        今後、またなにかしらのエラーが発生したとき、panicameさんに教えていただいたコードが役に立つかもしれません。
        そのときはぜひ使わせてください。

        またよろしくお願いします。

        1. いえいえ、とんでもないです。
          記事修正&情報提供ありがとうございます。
          間に合わせで使ってたのはYahoo知恵袋に書かれていたコードで怖すぎるので、
          安心信頼の It is Rさんのものを使わせていただきます。

          ちなみになんですけど、↓のコードは今後同様のエラーが出てきたときにも常に有効なものなのでしょうか?
          %pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchtext torchaudio torchdata==0.6.0 –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

          それとも、都度都度↑のコードの一部数字を変更すれば有効になるものでしょうか?
          たとえば、torch==2.0をtorch==2.1にするとか、torchvision==0.15をtorchvision==0.16にするとか?
          もしもそうだった場合、変更すべき数字はどこで確認すればよいとかありますでしょうか?

          1. >panicameさん
            とても嬉しいお言葉、ありがとうございます。
            ですが、panicameさんに教えていただいたコードの方がいいです。

            ご質問についてなのですが、同様のエラーが出た場合は、おそらく私が作ったコードは使えるのではないかと思います。
            ただ、いずれは対応しなくなるかもしれません。

            コードの数字についてですが、今回、おおまかな流れとして、私はこんなふうにしてコードを作りました。

            まず、以前の状態のままで実行すると、次のようなエラーが表示されていました。

            RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.7 and torchvision has CUDA Version=11.8. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.

            「PyTorchとtorchvisionが異なるCUDAのバージョンでコンパイルされている」と書かれているので、「あぁ、バージョン揃えればいいんだな」と思いました。

            また、PyTorchはCUDAのバージョンが11.7、torchvisionは11.8になっている、とのこのなので、「今回はPyTorchを11.8に揃えよう」と思いました。
            ただ、本当ならば、torchvisionの方を再インストールするだけでよかったのですね。

            とにかく私は、PyTorchの公式サイトに行き、インストール方法を確認しました。
            PyTorchのインストールコマンドは、下記サイトの「INSTALL PYTORCH」の項目で、環境などを選択することで取得できます。

            PyTorch公式サイト:https://pytorch.org/

            取得したコードには、使いたいバージョンを入力する必要がありました。
            そこで、次のサイトを確認しました。

            pytorch(GitHub):https://github.com/pytorch/data

            上記サイトの「Version Compatibility」の項目で、torch 2.0.0とtorchdata 0.6.0が対応していると分かったので、このふたつはこのバージョンにしようと決めました。

            さらに、次のサイトを確認しました。

            torchvision(GitHub):https://github.com/pytorch/vision

            Installationの項目の表から、torch 2.0とtorchvision 0.15が対応しているようだったので、記事のコードで使っているバージョンにしました。

            と、私はこのようにバージョンは決めたのですが、panicameさんに教えていただいたコードを見て、びっくりです。
            panicameさんに教えていただいたコードは、torchvisionをアンインストールして再インストールする、というものですが、これだけで今回の問題が解決できてしまうのですね。

            本当はこのサイトで公開している記事のコードも、もう一度見つめ直したいと感じています。

            私自身まだまだ未熟だと痛感しておりますが、またお越しいただければ幸いです。

コメントを残す(コメントは承認後に反映されます)

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です




オリジナルゲーム.com