Stable Diffusionで画像や動画生成を4倍以上高速化する方法(LCM-Lora)

Akiyama Yuta(AI活用術)
13 Jan 202406:17

TLDR秋山優太が紹介するStable Diffusionでの画像・動画生成を高速化する方法は、LCM-Lora技術を利用することで実現可能。この技術はGPU搭載PCを必要としないため、生成時間を短縮しストレスを軽減する。必要なロールをダウンロードし、プロンプトに入力することで画像生成が可能。サンプリングステップ数やcfgスケールを調整することで、生成時間を劇的に短縮できる。実際に導入前後での比較を通じて、高速化の効果を示す。

Takeaways

  • 😀 ステーブルディフュージョンで画像や動画の生成を高速化する方法としてLCM-LoRAが提案されています。
  • 💻 GPUを搭載していないPCでも生成時間を短縮できる可能性が示されています。
  • 📥 LCM-LoRAはパトローラーウイズと呼ばれる手法で、少ないサンプリングステップ数やCFGスケールで画像を生成できます。
  • 🔍 ローラのダウンロードは特定のハギングフェスから行い、使用するモデルのベースに応じて選択する必要があります。
  • 📋 ローラのインストールはStable DiffusionのWEBUI上で行い、プロンプトに入力することで画像生成が可能になります。
  • ⚙️ 画像生成の設定では、サンプリングステップ数を4から8に変更し、CFGスケールを1から2の範囲で調整することが推奨されています。
  • 🖼️ LCM-LoRAを使用することで、生成時間は大幅に短縮され、1枚あたり13秒程度で生成できるとされています。
  • 🆚 通常の生成方法と比較すると、LCM-LoRAを使用した方が約4倍速い生成速度が達成できることがわかります。
  • 🎨 生成された画像は滑らかさは多少劣るかもしれないが、商用利用可能な品質であるとされています。
  • 🎥 動画生成にもLCM-LoRAの恩恵は及び、フレームごとの画像生成が高速化されるため、全体の動画生成にも良い影響を与えると予想されます。

Q & A

  • Stable Diffusionで画像や動画生成を高速化する方法は何ですか?

    -Stable Diffusionで画像や動画生成を高速化する方法は、LCM-LoRA(Long Context Multiresolution - Low-Rank Adaptation)を使用することです。この手法により、サンプリングステップ数やcfgスケールを調整して生成時間を短縮することができます。

  • LCM-LoRAとはどのような技術ですか?

    -LCM-LoRAは、画像のクオリティを維持しながら少ないサンプリングステップ数やcfgスケールで画像を生成することができる技術です。これにより、生成プロセスのスピードが向上し、GPUを搭載していないPCでも生成時間を短縮できるようになります。

  • LCM-LoRAを適用するために必要なファイルはどこからダウンロードできますか?

    -LCM-LoRAを適用するために必要なファイルは、Hugging FaceのStable Diffusionのチェックポイントページからダウンロードできます。特定のモデルバージョンに合わせたPRWS-SAFTSファイルを選択してダウンロードする必要があります。

  • サンプリングステップ数をどのように設定すれば生成時間を短縮できますか?

    -通常は20から50ステップを使用しますが、LCM-LoRAを使用することで、サンプリングステップ数を4から8に減らすことができます。これにより、画像が表示されるまでの時間を短縮できます。

  • cfgスケールの値をどのように設定すれば最適な結果を得られますか?

    -LCM-LoRAを使用する場合、cfgスケールは1から2の範囲内で保つことが推奨されます。2以上の大きなcfg値は効果的ではないため、通常は1.5などの値を選択することが多いです。

  • LCM-LoRAを導入した後の画像生成速度はどの程度向上しますか?

    -LCM-LoRAを導入することで、画像生成速度が約4倍高速化されます。例えば、通常の設定では10枚の画像生成に6分36秒かかる場合、LCM-LoRAを使用すると約2分10秒で生成できるようになります。

  • LCM-LoRAを使用した画像は商用で利用できますか?

    -はい、LCM-LoRAを使用した画像は商用で問題なく利用できます。ただし、生成された画像の質や使用目的に応じて、追加の調整や許可が必要になる場合もありますので注意が必要です。

  • 動画生成にもLCM-LoRAの恩恵は適用できますか?

    -はい、動画生成も各フレームの画像を生成して結合するプロセスなので、LCM-LoRAを導入することで動画生成にも恩恵が適用されます。各フレームの生成時間が短縮されるため、全体の動画生成時間も大幅に短縮されます。

  • LCM-LoRAを適用しない場合の画像生成はどのようになりますか?

    -LCM-LoRAを適用しない場合、サンプリングステップ数やcfgスケールを通常値を使用する必要があります。これにより生成時間が長くなり、GPUを搭載していないPCでは特にストレスを感じる可能性があります。

  • プロンプトにLCM-LoRAを記述しない場合、画像生成はどのように変化しますか?

    -プロンプトにLCM-LoRAを記述しない場合、画像生成はLCM-LoRAの高速化効果を受けないため、通常の生成時間で行われます。サンプリングステップ数やcfgスケールの調整が行われなければ、生成速度はLCM-LoRAを使用する前と同様です。

Outlines

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🚀 Introduction to Accelerating Image and Video Generation with LCM Roller

Yuta Akiyama introduces a method to dramatically speed up the generation of images and videos using a technique called 'LCM Roller' in the context of a software called 'Stability Diffusion.' This method is beneficial for users without a GPU in their PCs. Akiyama guides viewers on how to download the LCM roller, which is also known as 'lcm,' and explains its role in generating images with fewer sampling steps and a CFG scale, thus reducing the time taken for image generation. He also details the process of downloading specific files from the 'Hugging Face' platform, selecting the appropriate roller based on the model's base, and installing it for use in the software. Akiyama concludes the first part by demonstrating how to use the roller within the software and adjusting settings like sampling steps and CFG scale to optimize image generation speed.

05:01

🔍 Comparison of Image Generation with and without LCM Roller

In the second part, Akiyama compares the speed and quality of image generation with and without the use of the LCM roller. He uses 'DreamShaper' as a checkpoint and inputs a prompt to generate images. Akiyama adjusts the roller weight and negative prompt before generating 10 images, which takes approximately 2 minutes and 10 seconds with the LCM roller, highlighting a significant speed improvement. He then demonstrates the generation process without the LCM roller, changing the sampling steps to 30 and the CFG scale to 7, which results in a much longer generation time of 6 minutes and 36 seconds for the same number of images. Akiyama concludes by encouraging viewers who are stressed by the time-consuming image generation process to try using the LCM roller and invites feedback or questions in the comments section. He also asks for likes and subscriptions if the video was helpful and looks forward to meeting viewers in the next video.

Mindmap

Keywords

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、画像や動画を生成するAI技術の一つです。この技術は、テキストから直接画像を生成するディープラーニングモデルを用いて、ユーザーの入力に基づいて画像を生成します。ビデオでは、Stable Diffusionを高速化する方法が紹介されており、生成時間を短縮する技術や手法が解説されています。

LCM-LoRA

LCM-LoRAは、Stable Diffusionの生成プロセスを高速化する技術です。LoRAは「Low-Rank Adaptation」の略で、モデルのパラメータを効率的に更新することで生成速度を向上させることができます。ビデオでは、この技術を用いて、GPUを搭載していないPCでも画像生成を高速化する方法が説明されています。

パトローラーウイズ

パトローラーウイズは、ビデオスクリプトで使用されている専門用語で、おそらくは「LoRA」や「ローランクアダプテーション」を指していると思われます。これは、画像生成プロセスにおいて、サンプリングステップ数を減らして高速化する技術的な手法です。

サンプリングステップ数

サンプリングステップ数は、画像生成プロセスにおける繰り返し回数を指します。少ないステップ数で生成することで、処理時間を短縮することができますが、その反面、画像の品質が低下するリスクがあります。ビデオでは、LCM-LoRA技術を用いて、サンプリングステップ数を減らして高速化する方法が紹介されています。

cfgスケール

cfgスケールは、Stable Diffusionにおける画像生成パラメータの一つで、プロンプトに従う強さを調節します。スクリプトでは、LCM-LoRAを使用することで、cfgスケールを1から2の範囲で調整することで生成速度を最適化する手法が説明されています。

プロンプト

プロンプトとは、AIに画像を生成する際の指示や要求を意味します。ビデオでは、プロンプトに重みを設定してLoRAを組み込む方法や、プロンプト内容に応じた画像生成の調整方法が解説されています。

チェックポイント

チェックポイントは、ディープラーニングにおいてモデルの学習過程を保存したファイルです。ビデオでは、Stable Diffusionのチェックポイントを使用して、LCM-LoRA技術を適用し、画像生成を高速化する方法が説明されています。

ドリムシェイパー

ドリムシェイパーは、ビデオで使用されるチェックポイントの1つであり、画像生成に使用されるモデルの1つです。ビデオでは、ドリムシェイパーを使用して、LCM-LoRA技術を適用した画像生成の比較実験が行われています。

ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトとは、画像生成において避けたい内容やスタイルを指定するプロンプトです。ビデオでは、ネガティブプロンプトを用いて、生成される画像のスタイルや内容を細かく制御する方法が説明されています。

バッチカウント

バッチカウントは、一度の処理で生成する画像の枚数を指します。ビデオでは、バッチカウントを10に設定して、一度に複数の画像を生成する設定方法が紹介されています。これは、生成時間を短縮する効果があります。

Highlights

Stable Diffusionで画像や動画生成を4倍以上高速化する方法を紹介

LCM-Loraを使用して生成時間を短縮

GPUを搭載していないPCでも使用可能

パトローラーウイズのダウンロード方法

lcmと呼ばれるローラの機能

画像生成のクオリティとサンプリングステップ数の関係

ローラのインストール方法

プロンプトにローラを入力して画像生成

サンプリングステップ数の最適値の見方

cfgスケールの値の調整方法

lcmローラを導入する前後の比較

ドリムシェイパーを使用したチェックポイント

プロンプトの入力とローラウェイツの変更

ネガティブプロンプトの使用

配列フィックスの有効化

生成枚数の設定方法

ジェネレートボタンをクリックして画像生成

ハレフィックスを利用した画像生成時間

画像生成の速さと品質の比較

lcmローラを使わない通常の生成方法

サンプリングステップスとcfgスケールの通常値

lcmローラ導入前後での生成時間比較

画像生成の品質と滑らかさの評価

動画生成にもlcmローラの恩恵が

lcmローラ導入の提案

動画の評価とチャンネル登録の呼びかけ

質問やコメントの受け入れ方

次回の動画への期待