Stable Diffusion Web UIでは自分の思い通りの画像をローカルで生成することができますが、立ち上げるたびに毎回プロンプトやパラメータの設定をし直すのは面倒くさいですよね。
そこで今回はオリジナルのプロンプトと設定を保存し、いつでもその設定を呼び出せる方法をご紹介します。
プロンプトを保存する方法
Stable Diffusionでプロンプトを保存することができます。最低限の質を担保するためのプロンプトや、ネガティブプロンプトなど基盤となる部分を保存したい方におすすめです。プロンプトの保存方法はこちらをご覧ください。
「Stable Diffusionで作成したプロンプトを保存して再利用したい...」「Stable Diffusionのスタイル機能って何？」そう思う方もいるのではないでしょうか。 Stable Diffusionでは、プロンプトを[…]
設定を保存する方法
画像生成をする際に使用するパラメータのそれぞれの保存には「Config Prests」という拡張機能を使用します。
Config Presetsの導入方法
まずはConfig PresetsをStable Diffusionに導入する方法をご紹介します。GitHubの下記のページからURLをダウンロードし、Stable Diffusion Web UIの「Extensions」→「Available」→「Load from：」をクリックします。
「search」で「Config-Presets」を検索し、右端のボタンでインストールします。
「Installed」→「Extension」にある「Config Presets」にチェックが入っていることを確認し、オレンジの「Apply and restart UI」をクリックし、導入が完了です。「txt2img」の右下に「Config Presets」が表示されます。
Config Presetsの使用方法
Config Presetsを導入した時点ですでに画像サイズや解像度の違ったプリセットがいくつか準備されています。
プリセットを1つクリックしてみるとパラメータが自動的に変わることがわかります。このように簡単にプリセットを適応することができます。
それではこちらにオリジナルのプリセットを作成する手順をご紹介します。
Config Presetsで保存できる設定項目
Config Presetsでこちらの13項目をプリセットとして保存できます。
| Sampling method | 画像生成する時のアルゴリズム。 |
| Sampling steps | 生成の過程の回数。 |
| Width | 横のサイズをPixelで。 |
| Height | 縦のサイズをPixelで。 |
| batch_count | 画像を連続で生成する枚数。 |
| batch_size | 画像を一度に生成する枚数。 |
| restore_faces | 顔を左右対称にする。 |
| enable_hr | 絵などで敷き詰める。 |
| hr_scale | 高画質で生成する。 |
| hr_upscaler | 高画質化時のアルゴリズム。 |
| hires_steps | 拡大画像の生成過程の回数。 |
| denoising_strength | 画像拡大の際のノイズ除去の強度。 |
| cfg_scale | 芸術性とプロンプトの比重を設定。 |
Config Presetsで設定を保存する方法
「Config Presets」は「txt2img」「img2img」での設定の保存が可能です。
プリセットの保存方法は右下のConfig Presetsの右にある「Add/Remove…」をクリックします。
ここでパラメータを設定します。
設定が終わったら、Config Presetsの下の「New presets name」で名前を設定し、オレンジの「Save」でプリセットの保存が完了です。
これで設定の保存が完了しました。Stable Diffusionをリロードしたり、再度立ち上げても「Config Presets」からオリジナルのプリセットを使用することができます。
Config Presetsで保存した設定の削除方法
設定したプリセットが不要になった場合、間違っていた場合は「Add/Remove…」をクリックし、ConfigPrestsに削除したいプリセットを選択し、右のゴミ箱マークをクリックします。
まとめ
このように簡単にパラメータの設定を保存し起動するたびに一度の操作でオリジナルの設定を呼び出すことができます。画像サイズや解像度、サンプリングメソッドなど毎回固定したい方などにおすすめの拡張機のですのでぜひご活用ください。
～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。
