「ChilloutMix」はアジア人の女性を綺麗に出力することのできるモデルです。
今回PROMPTYでは、ChilloutMixのダウンロード方法と使い方について解説していきます。
ChilloutMixのモデルの特徴
ChilloutMixはアジア人女性の画像生成に特化したモデルです。
通常のStable Diffusionではアジア人女性の画像生成が難しく、中々理想通りの女性の画像を出力することができません。
しかしChilloutMixはAIにアジア人女性に特化して学習させたモデルであるため、求める女性の画像を容易に出力することが可能です。
参考画像：
ChilloutMixのダウンロード方法
ChilloutMixのダウンロード方法には以下の2つがあります。
①ファイルをダウンロードする方法
②Google colabで導入する方法
この2点について解説します。
①ファイルをダウンロードする方法
まずはファイルをダウンロードする方法を説明します。
1.Civit AIにアクセスする
Civit AIにアクセスし、検索欄にChilloutMixと入力します。
サジェストが表示されるので、赤枠部分のモデルをクリックしてください。
2.ChilloutMixのファイルをダウンロードする
ChilloutMixのページに遷移したら、赤枠部分のダウンロードボタンをクリックします。
3.Web UI上で使えるようにする
ダウンロードが完了されたら「chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors」という名称のファイルがインストールされているため、これを「stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion」という名前のフォルダ内へ貼り付けます。
VAEのダウンロードは必要ないため、これで準備は完了です。Web UI上での設定は以下で解説します。
②Google colabで導入する方法
次にGoogle colabでChilloutMixを導入する方法について解説します。
1.ノートブックを設定する
まずは新規でGoogle colabのノートブックを作成します。
次に編集→ノートブックの設定を選択します。
ハードウェアアクセラレータをNoneからGPUに変更し、保存してください。
これで設定は完了です。
2.コードを入力し、セルを実行する
次に下記のコードを入力し、実行してください。
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
%cd /content/stable-diffusion-webui
!wget https://civitai.com/api/download/models/11745 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
!python launch.py --share --xformers --enable-insecure-extension-access実行し、暫くするとRunning on public URL:XXXX（画像の赤枠部分）という文章が表示されるので、URLをクリックするとWeb UIを開くことができます。
3.Web UI画面でモデルを選択する
Web UI画面が開けたら、使いたいモデルのファイル名を選択してください。
これでChilloutMixが使えるようになりました。
ChilloutMixを実際に使用してみた
詳細設定は以下の通りです。
Sampling method：Euler a
Sampling steps：20
Width：512
Height：512
Batch count：10
Batch size：1
CFG Scale：7
Seed：-1
Script：None
①黒髪ミディアムのTシャツを着たアジア人女性
プロンプト：
masterpiece,high quality,1 girl,black medium hair,black eyes,t-shirt,upper bodyネガティブプロンプト：
(worst quality, low quality:1.4), (zombie, sketch, interlocked fingers,username:1.2), nsfw生成画像：
問題なくアジア人風の女性を出力することができました。
今回は”upper body”と指定しているため、上半身のみの出力になっています。
②金髪ロングのアジア人女性
プロンプト：
masterpiece,high quality,1 girl,blonde long hair,black eyes,full bodyネガティブプロンプト：
(worst quality, low quality:1.4), (zombie, sketch, interlocked fingers,username:1.2), nsfw生成画像：
問題なく画像を出力することができました。
金髪になっても、欧米の人の顔立ちにはならず、あくまでアジア人女性のように見えます。
③全身画像のアジア人女性
プロンプト：
masterpiece,high quality,1 girl,black hair,black eyes,full bodyネガティブプロンプト：
(worst quality, low quality:1.4), (zombie, sketch, interlocked fingers,username:1.2), nsfw生成画像：
問題なく画像を出力することができました。
立ち絵の画像を出力する場合、以下の記事を参考にすることがおすすめです。
[blogcard url=https://bocek.co.jp/media/stable-diffusion-formula/] 「画像生成AIで立ち絵を生成する方法がわからない...」「Stable Diffusionを使って[…]
Stable Diffusionで素早く画像生成するには
Stable Diffusionの画像生成スピードや画像サイズは、グラフィックボード（GPU）の性能によって大きく変わります。このため、より効率的かつ快適な画像生成を望むユーザーにとって、最適なグラフィックボードの選択が重要となります。
推論処理やLoRAなどの追加学習処理といった大量の計算を効率よく行うためには、12GB以上のVRAMを持つグラフィックボードを選ぶことを強くおすすめします。
2GBや4GBのVRAMを持つグラフィックボードでは、学習プロセスや高解像度の画像生成に支障が出る可能性が高いです。
コスパを重視する方は、RTX 3060を選ぶと良いでしょう。このグラフィックボードを使えば、Stable Diffusionの画像生成機能を最大限に活用することが可能となります。
