30分でできる！Stable DiffusionとBRAV6でAIグラビアを生成する

生成AIのStable Diffusionとアジア人向けの学習データのBRAV6(Beautiful Realistic Asians)を利用することで誰でも簡単に、なるべくお金をかけずに、AIグラビアを生成できる方法をご紹介します。

以下の写真は、私が利用開始して30分程度で生成した画像です。想像以上に高いクオリティの画像を簡単に生成できます。

1. 準備

高価なGPUをお持ちの方はご自身のPC上で動作させることができますが、AIグラビアだけのために数十万もするようなGPUの初期投資はハードルが高いですよね？

そのため今回はGoogle Colab というクラウドサービスを利用することで1,500円程度で始める方法をご紹介します。

Google Colab のアップグレード

Google Colabを利用することでクラウドでPythonのコードを動かすことができます。今回の生成AIにはGPUが必要なため、有料プランを契約する必要があります。無料プランのままだとうまく動作しない。

プラン選択画面から「Colab Pro」を選択し、クレジットカードで支払いをします。月間100コンピューティングユニットが付与され、利用する設備や時間によってこれらを消費していきます。

価格は1,179円で、おそらくドル円レートで若干価格が前後するかもしれません。

(必要であれば)Google Driveの容量を増やす

こちらも必要であればGoogleDriveの容量を増やしておきましょう。
通常のGoogleアカウントであればデータ容量は15GBですが100GBまで容量を増やせて月額250円で利用できます。

Colabの設定

メニューバーの「ランタイム」から「ラインタイムのタイプを変更」を選択。
この設定で処理のパフォーマンスを設定できます。ハイパフォーマンスになればなるほど処理は早くなりますが、その分消費するコンピューティングユニットの消費が大きくなります。

数枚画像をお試しで生成するような方であれば「ハイメモリ+T4GPU」の組み合わせで十分です。

ちなみに、それぞれの設定での1時間あたりの消費量は下記の通りです。

CPU + ノーマルメモリ：0.08/hour
A100 GPU + ハイメモリ：13.08/hour
V100 GPU + ハイメモリ：5.45/hour
T4GPU + ハイメモリ：2.05/hour
TPU + ハイメモリ：2.05/hour

2. 実行

Google Colabでスクリプトを実行

下記のスクリプトをGoogle Colabに貼り付けて実行(Ctrl + Enter)

!pip install --upgrade Pillow
!echo "Y" | pip uninstall torchvision
!echo "Y" | pip install torchvision==1.9.0

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

#BRAV6
!wget https://civitai.com/api/download/models/113479 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/brav6.safetensors

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

各種インストールなど行われ、3~4分程度で準備完了します。

Launching Web UI with arguments: --share --xformers --enable-insecure-extension-access
2023-08-11 01:19:52.546057: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2023-08-11 01:19:53.466086: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
Calculating sha256 for /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/brav6.safetensors: Running on local URL:  http://12**********
Running on public URL: https://3b8f************.gradio.live

処理が表示され「Running on public URL: https://**********.gradio.live」と表示されているのでこれをクリックすると、下記の画面が開きます。

Stable Diffusionの設定

左下にある生成に関する各種パラメータの設定をしましょう。

Sampling methodを「DPM++ 2M SDE Karras」
「Hires.fix」にチェック
Upscalerを「R-ESRGAN 4x+」
Heightを「768~1024」 (生成する画像サイズ)

3. 生成

生成したい画像要素を指定する「プロンプト」と、逆に生成したくない要素を設定する「ネガティブプロンプト」それぞれを指定します。本記事では緑囲いをプロンプト、赤囲いをネガティブプロンプトとして表示します。

プロンプトの書き方やbrav6でのおすすめプロンプトは以下の記事でご紹介しています。

BRAV6でAI美女生成のプロンプトまとめ

Stable DiffusionとBRAV6を利用してAIグラビアを生成する際に必要となるのが、生成する画像を指定するプロンプトが重要となります。今回はプロンプトの指定方法についてご紹介Stable DiffusionとBRAV6の利用方法...

ds-note.net

2023.10.01

作成例：1

作成例：2