はじめに
Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）は、高品質な画像生成を可能にするオープンソースの生成AIモデルです。GitHub上では、Stable Diffusionを簡単に導入・活用できるリポジトリが多数公開されています。本記事では、GitHubを活用してStable Diffusionの環境構築から画像生成までを入門者向けにわかりやすく解説します。
1. Stable Diffusionとは？
Stable Diffusionは、テキストから画像を生成するAIモデルです。高解像度かつ写実的な画像を生成できるため、アート、広告、ゲーム開発など幅広い分野で活用されています。
特徴
- テキストプロンプトから画像生成
- オープンソースで無料利用可能
- ローカル環境でも動作可能
- カスタマイズやFine-tuningが可能
2. GitHubから始める理由
GitHubには、多数のStable Diffusion関連のプロジェクトがあり、以下の理由から初心者でも始めやすいです。
- 無料で使えるコードやモデルが豊富
- 導入ガイドやREADMEが丁寧
- 問題があればIssueを通じてサポートが受けられる
3. 推奨リポジトリとその特徴
3.1 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
最も人気の高いWeb UI型のStable Diffusionリポジトリです。
- リポジトリURL: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
- 特徴:
- GUIで操作が簡単
- 拡張機能が豊富（ControlNet, LoRA, etc）
- ローカルGPUを使った高速生成が可能
4. 環境構築のステップ
4.1 必要な環境
- OS: Windows, macOS, Linux
- Python 3.10以降
- Git
- NVIDIA GPU（VRAM 6GB以上推奨）
4.2 導入手順（Windows想定）
- Pythonのインストール: https://www.python.org/
- Gitのインストール: https://git-scm.com/
- リポジトリをクローン
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
- Web UIの起動
webui-user.bat
- ブラウザで
http://localhost:7860にアクセスして画像生成を開始
5. 実際に画像を生成してみよう
5.1 基本的なプロンプトの書き方
a cat wearing sunglasses, sitting on a chair, photorealistic, 4k
5.2 便利な生成パラメータ
- Steps: 20〜50程度で調整
- Sampler: DPM++ 2M Karras などが人気
- CFG Scale: 7〜12程度がおすすめ
- Width/Height: 512×512 など（VRAMに注意）
6. よくあるトラブルと解決法
| 問題 | 解決方法 |
|---|---|
| モデルが読み込まれない | models/Stable-diffusion フォルダにモデルを配置 |
| 起動しない | Pythonや依存パッケージのバージョンを確認 |
| GPUエラー | VRAM不足。解像度を下げる、モデルを軽量化 |
7. まとめ
Stable Diffusionは、GitHubを活用することで簡単に始められます。最初はAUTOMATIC1111のWeb UIを使い、徐々にプロンプトやカスタムモデルの理解を深めていきましょう。生成AIの力を使って、あなたの創造性を自由に表現してみてください。
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