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
TLDR秋山優太が10万円以内でステーブルディフュージョンを動かすPC環境を組み立て、そのプロセスを紹介。CPUはIntel Core i3-12000F、GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060 12GBを選択。ストレージは500GBのSSD、メモリは32GBのDDR4 3200MHz。マザーボードや周辺機器も紹介し、PythonとGitのインストール、環境構築の方法を解説。Xformの導入により画像生成速度の向上を目指し、実際の画像生成デモも行う。
Takeaways
- 😀 秋山優太が10万円以内でステーブル・デ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ガイドを紹介しています。
- 💻 以前はGoogle Colab Proでステーブル・ディフュージョンを使用していたが、起動に時間がかかるなどの問題からローカル環境を構築しました。
- 🛠️ CPUとしてINTEL CORE i3-12000Fを選び、ステーブル・ディフュージョンではGPUが主役でCPUの性能はあまり影響しないためです。
- 🎮 GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060の12GBモデルを選択、大容量のVRAMで高解像度や複数のモデルを扱うことができます。
- 🔒 ストレージはKUSHAL P1シリーズの500GBで、大容量のファイルを扱う際に十分な容量を確保します。
- 💾 メモリはTEAMGROUP DDR4 3200MHzの16GB x 2で、推奨メモリを超えて余裕を持っています。
- 🔩 マザーボードや電源、CPUファンなどのパーipheralは互換性に注意して選定しました。
- 🏗️ PCケースはAmazonで購入し、コスパとレビューが良いものを選択しました。
- 📝 PythonとGit for Windowsをインストールし、ステーブル・ディフュージョンの環境構築を進めます。
- 🌐 WEBUIの導入で画像生成速度を向上させる方法を紹介し、Xformの設定をカスタマイズして最適化しています。
- 🖼️ 最後にモデルのダウンロードとステーブル・ディフュージョンでの画像生成デモンストレーションを行い、簡単に画像生成ができました。
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？
-秋山優太が紹介した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 12GBなどです。
ステーブルディフュージョンの環境構築に必要なソフトウェアはどのようなものがありますか？
-ステーブルディフュージョンの環境構築に必要なソフトウェアには、Python 3.10.2、Git for Windows、Xformなどがあります。
ステーブルディフュージョンの画像生成速度を向上させるために導入されたものは何ですか？
-ステーブルディフュージョンの画像生成速度を向上させるために導入されたものは、Xformです。
ステーブルディフュージョンのモデルをダウンロードして使用するにはどうすればよいですか？
-ステーブルディフュージョンのモデルをダウンロードし、stable diffusionのフォルダーに移動させた後、WEBUIのモデルズフォルダーにコピー&ペーストすることで使用することができます。
ステーブルディフュージョンの環境構築時に発生したエラーを解決するために必要なコマンドライン引数とは何ですか？
-ステーブルディフュージョンの環境構築時に発生したエラーを解決するために必要なコマンドライン引数は、SKIPtorchCheckTestです。
ステーブルディフュージョンのローカル環境を立ち上げるために必要なステップはどのようなものですか？
-ステーブルディフュージョンのローカル環境を立ち上げるために必要なステップは、Pythonのインストール、Git for Windowsのインストール、stable diffusionのフォルダーの作成、Gitクローン、Xformの導入、環境構築スクリプトの実行などがあります。
ステーブルディフュージョンで画像生成を行うために必要なメモリ容量はどのくらいですか？
-ステーブルディフュージョンで画像生成を行うために必要なメモリ容量は、最低でもVRAMが8GB必要ですが、余裕を持って12GBを選んでいると良いとされています。
ステーブルディフュージョンの環境構築時に使用したCPUの型番はどれですか？
-ステーブルディフュージョンの環境構築時に使用したCPUの型番は、Intel Core i3-12000Fです。
ステーブルディフュージョンの環境構築時に使用したGPUのモデルと特徴は何ですか？
-ステーブルディフュージョンの環境構築時に使用したGPUのモデルは、NVIDIA GeForce RTX 3060 12GBです。特徴としては、大容量のビデオメモリが搭載されている点です。
Outlines
🛠️ Building a PC for Stable Diffusion Under ¥100,000
The speaker, Akiyama Yuta, introduces his new PC setup designed to run Stable Diffusion smoothly on a budget of under 100,000 yen. He explains his previous reliance on Google Colab Pro and the limitations he faced, including long loading times and the need for frequent environment reconfiguration due to GPU restrictions. Akiyama details his PC build, emphasizing the importance of a good GPU for image generation and the choice of a cost-effective CPU that can handle both image processing and general tasks. He also discusses the selection of other components like storage, memory, motherboard, and peripherals, aiming for a balance between performance and cost.
📝 Setting Up the Environment for Stable Diffusion
In this paragraph, Akiyama Yuta outlines the steps to set up the environment for running Stable Diffusion. He begins with the installation of Python 3.10.2, ensuring that the necessary settings are configured to avoid future complications. Next, he guides through the installation of Git for Windows, emphasizing the importance of selecting the correct version and installation path. Akiyama then creates a folder for Stable Diffusion on the C drive and uses the command prompt to clone the repository from GitHub. He also discusses the installation of Xforms to improve image generation speed and provides instructions on editing the 'webui-user.bat' file to include the necessary arguments for the setup.
🎨 Generating Images with Stable Diffusion
Akiyama Yuta demonstrates the process of generating images using Stable Diffusion on his newly built PC. He starts by downloading and setting up a model known for creating realistic images of Asian women. After moving the model into the Stable Diffusion folder and restarting the application, he uses the web interface to generate a series of images. He describes the process of running the 'webui-user.bat' file and the automatic installation of required packages. Akiyama also addresses potential issues with GPU compatibility and the need to install the CUDA toolkit for local GPU usage. Finally, he showcases the generated images and invites viewers to try the process themselves using the provided links, encouraging feedback and questions in the comments.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡PC自作
💡GPU
💡VRAM
💡Xform
💡Python
💡Git
💡WEBUI
💡モデル
💡ジェネレート
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ガイドを提供します。
Googleコラボのプロプランに課金していたが、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用するために、性能余裕のあるスペック構成を選びました。
CPUはIntel Core i3-12000F、GPUはNVIDIA GeForce RTX 3060 12GBを使用しています。
RTX 3060は大容量のVRAMで画像生成速度に大きな影響を与えます。
ストレージは500GBのKushar P1シリーズを選び、メモリは16GBの2枚セットです。
マザーボードの互換性を確認し、必要なパーipheralを購入しました。
PCケースはAmazonで高評価のものを選択しました。
初心者でも動画を見ながらPC組み立てが可能です。
Pythonのインストール手順とバージョンについて紹介しています。
Git for Windowsのインストール方法を説明しています。
Stable Diffusionのフォルダーを作成し、git cloneコマンドでダウンロードしています。
Xformの導入で画像生成速度を大幅に向上させています。
WEBUIユーザーバッチファイルを編集してXformの設定を反映させています。
Stable Diffusionを立ち上げ、必要なパッケージのインストールが自動で始まります。
モデルのダウンロードと配置方法を紹介しています。
画像生成のデモンストレーションを行い、生成された画像を共有しています。
環境構築が完了すると、2度目以降の起動はすぐに立ち上がります。
商品リンクを提供し、画像生成を試してみたい方への案内をしています。