Stable Diffusion AUTOMATIC1111 インストール手順 【NVIDIAとAMD Radeon】

「Stable Diffusion」の導入にあたって、ユーザーインターフェースが使いやすいAUTOMATIC1111を導入することにした。

 

1.Python 3.10.6 のインストール

2.git のインストール

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【★★】ここで「Stable Diffusion」で使うモデルをダウンロード【例 Dreamshper(SD1.5系列)DreamshperXL(SDXL系列)】

3.Stable Diffusionを格納するフォルダを作る。【今回は「SD2024」というフォルダを作成】

※参考参照URL

Stable Diffusion Web UIのダウンロード方法と使い方を解説! - | 法人様向けパソコンならドスパラプラス

 

以下、動作環境によるので〔自己責任〕でお願いします。

 

[※NVIDIA GPUを使用の場合]

4.作った「SD2024」フォルダを開き、フォルダ内で右クリック「その他のオプションを確認」⇒「Open Git Bash here」を選択。

5.ターミナルにgit clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitとコマンド入力、エンター。

6.作成された「stable-diffusion-webui」のフォルダ内の「models」フォルダを開け、「Stable-Diffusion」フォルダを開けたところに【★★】でダウンロードしたモデルをコピー&ペーストする。

7.「stable-diffusion-webui」のフォルダに戻り、中にある「webui-user.bat」をダブルクリックして、Stable Diffusion Web UIのダウンロードを開始する。

8.「AUTOMATIC1111」が起動する。以降「webui-user.bat」をダブルクリックで起動するが、ショートカットを作成して、任意の場所【例 デスクトップ】に貼っておく。

 

[※AMDGPU RADEONを使用する場合]

※参考参照URL

A friendly guide to running Stable Diffusion at home • The Register

3.AMDのホームページからドライバーをダウンロード。

4.Microsoft Visual C++ Redistribuable(x64)をインストール。

5.作った「SD2024」フォルダを開き、フォルダ内で右クリック「その他のオプションを確認」⇒「Open Git Bash here」を選択。

6.ターミナルに【AUTOMATICのフォーク版である】

git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml

とコマンド入力、エンター。

7.作成されたstable-diffusion-webui-directml」のフォルダ内の「models」フォルダを開け、「Stable-Diffusion」フォルダを開けたところに【★★】でダウンロードしたモデルをコピー&ペーストする。

8.「stable-diffusion-webui」のフォルダに戻り、中にある「webui-user.bat」を右クリック。編集をクリック。

9.ファイルの中の「set COMMANDLINE_ARGS=」を

set COMMANDLINE_ARGS= --use-directml --opt-sdp-attention

と書き足す(--opt-sdp-attentionは高速化のコマンドなので環境によっては無くてよい)

※環境によって「set COMMANDLINE_ARGS= --use-zluda」としてよいらしいが、筆者の環境ではエラーが出て導入できず。

10.「webui-user.bat」をダブルクリックでインストール開始。以降「webui-user.bat」をダブルクリックで起動するが、ショートカットを作成し、活用するとよい。

【自分用MEMO】

windowsとONNXを使いZLUDA環境(ROCm?)を作ることができるようだ。その際Minicondaなどのツールを使う模様。

ただ、RADEONを使い、ROCmをwindows上で動かそうとすると「HIP SDK」が必要になってくるみたい。

AMD HIP SDK for Windows

「HIP SDK」がサポートしているグラボは限られていて、残念ながら内蔵グラフィック780Mはサポートから外れている。linux上で「Stable Diffusion」をROCmで高速化できると思っていたが、それは一部の(サポートされている)グラボのみの話の様だ。