Stable Diffusionはオープンなので、自分の機種に取り込んで動かすことができます。
ただ自機の場合、ある程度メモリを積んだnVidiaのグラボが必須。そうでないと動きません。時期で使えない場合は、クラウド上でGPUを提供するGoogle Colabで動作を試すという方法がおすすめです。
Stable DiffusionをGoogle Colabで動かす
クラウド上でGoogle Colab上のPythonで動かすことができます。
自機でStable Diffusionを試せない場合は、この方法で試すのがおすすめです。
やり方その１
まずはこちらのページを参考にインストールに挑戦です。
やっていくとインポートエラーがおきました。
ImportError: cannot import name 'rank_zero_only' from 'pytorch_lightning.utilities.distributed' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py)
プログラムの修正の参考はこちら。
ただ色々インポートエラーがでるので、この方法では頓挫しました。
やり方その２
こちらもGoogle ColabでStable Diffusionさせます。
ランタイムは「ランタイム＞ランタイムのタイプを変更」から、GPUに変更してから実行しましょう。
うちではこちらのほうが無事動作しました。レンダリングはおもったより早くて画像２枚で１分ぐらいで生成されました。
費用
Google Colabでいくらかかる？
Stable DiffusionをGoogle Colab上で利用するには、ハードウェアアクセラレータでGPUに設定します。
その場合、有料サービスを使う必要があります。
月額制もありますが、使い切りでは「Pay As You Go」課金が可能です。
これは一定単位を購入するというもので、今回は「100コンピューティング単位」を購入してみました。1000円ちょいぐらいです。
購入時にはクレジットカードを登録する必要があります。
費用は、利用リソースの消費具合はColabの右側のサブメニューから「リソースを表示」を選択。
すると100コンピューティングユニットのうち、約0.25減って99.75になっていました。
Google Colabを試すぐらいであれば、まずは「Pay As You Go」課金で「100コンピューティング単位」を購入して試すとよいでしょう。
なお、この購入は90日でリセットされます。
使わなくても90日後にはなくなるので早めに使い切りましょう。
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