本記事ではAI画像生成の主要モデルであるStable Diffusionについて解説します。本記事を読むことでStable Diffusionの概要をつかみ、理解を深めることができるかと思います。
Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）とは？
Stable Diffusionは、テキストから画像を生成が可能なAIモデルです。Stable Diffusionは、大量のデータセットを学習しており、その結果としてさまざまなスタイルやテーマで画像を生成できます。ユーザーが入力したプロンプト（呪文）によって、異なるビジュアルコンテンツが生み出されるため、非常に柔軟性かつクリエイティビティがあります。
Stable Diffusionはオープンソース
Stable Diffusionはオープンソースとして提供されているため、多くの開発者や研究者が自由にアクセスし、自分自身で改良やカスタマイズが可能です。このオープン性は、新しいアイデアや応用例を生む土壌となっています。
Stability AIが開発
Stable Diffusionの開発を主導する企業がStability AIです。同社は、オープンソースの開発を推進し、研究者や開発者が自由にこの技術を活用できる環境を整えています。
Stability AIは、単なる技術開発にとどまらず、AIの倫理的な利用やプライバシー保護にも積極的に取り組んでいます。継続的なアップデートにより、性能向上だけでなく、ユーザーの利便性を高める機能も追加されています。
Stable Diffusionの仕組みを解説
Stable Diffusion最大の特徴は、そのプロンプトベースで画像生成が行える点です。ユーザーは簡単なテキスト指示を入力するだけで、それに基づいた画像が瞬時に生成されます。このシステムは直感的でありながら、高度な表現力も兼ね備えています。
さらに商用利用も視野に入れて設計されていますが、一部著作権問題には注意が必要です。特定のスタイルやキャラクターなど、他者によって保護されたコンテンツを模倣することにはリスクがありますので、自身で確認しながら使用することが求められます。
Stable Diffusionの主な機能
Stable Diffusionでは主に以下のような機能があります。
主な機能
- テキストから画像生成（Text-to-Image）: テキストプロンプトを入力するだけで、高品質な画像を生成。
- イメージからイメージ生成（Image-to-Image）: 既存の画像をベースに、異なるスタイルで再生成。
- 動画・アニメーション生成: 静止画を動きのある映像に変換（現在も研究・改良が進行中）。
Stable Diffusionの使い方について
Stable Diffusionにはさまざまな利用方法があります。まず一つ目はWebサービスです。Dream StudioやHugging Faceなど、多数存在するオンラインプラットフォームでは、かんたんな操作で画像生成が可能です。無料で使えるサービスが多い点も魅力です。
二つ目はGoogle Colabを使用した方法が主流となってきています。Colab上でPythonコードを書いてStable Diffusionを実行できるため、自分好みにカスタマイズしたい場合にも適しています。また、Google Colab環境ではGPUリソースも無料で使えるため、高速処理も期待できます。
最後にローカル環境へのインストールですが、自分専用環境で安定して動作させたい方にはこちらがおすすめです。ただしPCスペックによって性能差があることに加えて、セットアップの手間がかかりますので、その点も考慮して選択しましょう。
【参考記事】【Stable Diffusion Web UI】 Google Colab（コラボ）環境でのAI画像生成方法を解説
WebサービスでStable Diffusionを使う方法
Webサービスを使う場合、まずアカウント登録から始めます。その後、ダッシュボード上から「新規プロジェクト」を選択し、自分が描きたいイメージについて具体的なプロンプトを書き込みます。そして「生成」ボタンを押すことで数秒以内に画像が表示されます。このシンプルさこそWebサービス最大の魅力と言えるでしょう。また、一部サービスでは追加設定としてスタイル選択や解像度調整なども可能ですので、自分好みの仕上げ方にも対応しています。他ユーザーとの共有機能もあり、新たなインスピレーション源となるかもしれません。
Google ColabでStable Diffusionを使う方法
Google Colabではノートブック形式でコードを書くことになります。まず公式GitHubリポジトリから必要なライブラリとモデルデータセットをインポートします。その後、指定されたセル内にコマンドを書き込んだ後、「実行」ボタンを押すことで処理開始となります。Colabならでは利点としてGPUサポートがありますので、大規模な計算処理でもスムーズに進行します。また、不明点についてコミュニティフォーラム等でも情報交換できるため安心して取り組むことができます。
ローカル環境でStable Diffusionを使う方法
ローカル環境へのインストールには一定以上のPCスペックが求められます。OSとしてWindows, macOS, Linuxいずれか最新バージョンをご使用ください。またCPUよりもGPU性能（NVIDIA推奨）が重要視されており、高性能グラフィックスカード（RTXシリーズなど）が望ましいです。そしてメモリ容量も16GB以上推奨されていますので、ご自身のお使いになるPCをご確認ください。
ローカル環境へのインストール手順
ローカル環境へのインストール手順の概要をかんたんに説明します。まずPythonとGitを公式サイトからダウンロードし、それぞれインストールします。その後コマンドライン上からGitHubリポジトリへアクセスし、「git clone」コマンドによってStable Diffusion Web UIファイル群を取得します。そして必要ライブラリ（requirements.txt）も同様にインストールしてください。この段階まで来れば準備完了となります。
Stable Diffusionのモデルとは？
Stable Diffusion内では「モデル」と呼ばれるデータセット群があります。それぞれの画風（テイスト）に特化した機械学習によってカスタマイズされています。自身の好みに合わせたもの選ぶことで、より満足度の高い創作につながります。
Stable Diffusionのおすすめモデルについては以下の記事を参照ください。
【Stable Diffusion】checkpoint(ckpt)の導入方法とおすすめモデル
Stable Diffusionは商用利用OK？
Stable Diffusionは、Creative ML OpenRAIL-Mと呼ばれるライセンスのもとで提供されています。Stable Diffusion利用者はこのライセンスに従うことで、商業利用も可能となります。ただし、不適切なコンテンツの生成は禁止されています。
Creative ML OpenRAIL-Mライセンスとは？
Creative ML OpenRAIL-MはオープンでアクセスしやすいAIツールの提供を維持しつつ、倫理的な問題を最小限に抑えることを目的として作成されています。主な特徴は以下の通り
- オープンな利用：商用・非商用を問わず、利用者が自由にモデルを使用でき、モデルの改変や派生作品の作成も許可される。
- 倫理的ガイドラインの遵守：差別的、違法、有害なコンテンツの生成は禁止。人権を尊重し、悪意のある用途には使用しない。
- ライセンス条件の遵守義務：利用者はライセンスの条件を遵守する必要がある。モデルの利用に関して、開発者や提供者は責任を負わない。
Stable Diffusionの商用利用については以下の記事を参照ください。
Stable Diffusionは商用利用できる？注意点や著作権も解説
まとめ
Stable Diffusionは、最新のAI画像生成モデルとして多くの分野で活用されています。今後の技術の発展とともに、より多くの人々が創造活動に参加できるようになるでしょう。
