Stbale Diffusion web UI AUTOMATIC1111版のインストール方法

この記事は、ローカルでStbale Diffusion web UI AUTOMATIC1111版環境を構築する手順について記載したものです。SD1.5系や2系の導入を考えている方へ向けた記事です。

AUTOMATIC1111版でSDXLを使用する方法についてはこちらの記事に書いています。

AUTOMATIC1111版とは

ググってよく出てくるStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111)版というのは、AUTOMATIC1111という方がforkした「Web UIが付いたStable Diffusion」という意味らしいです。この付属しているWeb UIが他のものより優秀らしく、よく使われているようです。

Stable Diffusion web UIはローカルかGoogle Colab上で使えるようですが、ColabはUIを起動する度に毎回まっさらなマシンが割り当てられるようで、使用頻度が高い場合には不便らしいです（お試しでやる程度には良いのかも）。なのでこの記事ではローカル環境への導入を行っていきます。

また、Stable Diffusion web UIをDocker環境に入れる方法もありますが、ひとまずこの記事ではローカルに直接入れる方法でやっていきます。Dockerで動かせたら環境が汚れなくてよさそうですが、あまり触った経験がないので、一先ず正攻法でやっていきます。

AUTOMATIC1111版webuiのインストール方法

STEP4~7はCUDA Toolkitを使用するための作業です。CUDA ToolkitがなくてもAUTOMATIC1111版webuiを導入して使用することはできますが、あった方が処理が高速化するため便利です。本記事では導入を推奨しますが、面倒であれば飛ばしてください。

STEP

Python 3.10.6をインストール

Python Releases for Windows

Pythonの公式サイトよりPython 3.10.6のインストーラーをダウンロードします。ダウンロードが完了したらインストーラーを実行して、最初の画面にて「Add Python to PATH」にチェックを入れ、その後は画面の案内に沿ってインストールを行ってください。

AUTOMATIC1111版webuiのPython推奨バージョンは3.10.6となっています。

STEP

Git for Windowsをインストール

Git – Downloading Package

Gitの公式サイトよりGit for Windowsをインストールします。「Click here to download」から最新版をダウンロードします。ダウンロードが完了したらインストーラーを実行して、ひたすら「next」を押しインストールを行ってください。

STEP

GPUドライバの更新

GeForce Experienceなどを使用して、NVIDIAのドライバを可能な限り最新のものにしてください。最新ドライバに問題がある場合は更新を見送り、次の作業に移っていただいても問題ありません。

STEP

Build Tools for Visual Studioをインストール

Visual Studio Tools のダウンロード – Windows、Mac、Linux 用の無料インストール

こちらのページを下にスクロールして「すべてのダウンロード」にある「tool for Visual Studio」のアコーディオンを展開、中にある「Build Tools for Visual Studio 2022」をダウンロードします。

ダウンロードされたvs_BuildTools.exeを実行して下さい。

案内に沿って操作を進め、このような画面が表示されたら「C++によるデスクトップ開発」にチェックを入れ、右下の「インストール」を押します。

インストール後は再起動を行って下さい。

STEP

CUDA Toolkit 11.8.0 のインストール

CUDA Toolkit 11.8 Downloads

CUDA Toolkitの11.8.0をインストールします。利用環境に合わせて調整して、ダウンロードを行ってください。

私の環境だとこんな感じです。

ダウンロードされたcuda_11.8.0_522.06_windows.exeを実行してください。保存先は変更なければそのまま、インストールオプションは「高速」、「I understand, and with~」にチェックを入れる、後は案内に従って進めてください。

STEP

Windowsのユーザー名に全角が入っている場合

ユーザー名に全角文字が入っていない場合は飛ばしてください。

Cドライブの直下にtempというフォルダを作成します。

次にシステム環境変数の編集を開き「環境変数」をクリック。

「TEMP」→「編集」で開いた「ユーザー変数の編集」ウインドウの「変数値（青い所）」をC:\tempに変更して「OK」を押します。

確認のために、コマンドプロンプトを開きwhere nvccと入力して実行、Toolkit\CUDA\v11.8\bin\nvcc.exeが返ってくれば成功です。

STEP

NVIDIA cuDNNのインストール

CUDA Deep Neural Network

NVIDIA cuDNNのインストールをインストールします。上記ページの「Download cuDNN」をクリックしてNVIDIAアカウントでログインを行います。

ログイン後「NVIDIA Developer Program」への登録が求められるので適当に入力します。「Organization」などもテキトーで良いです。チェックボックスは外しておきましょう。入力が完了したら「Submit」をクリックします。

画面が戻り、暫く待ったら再度「Download cuDNN」をクリックします。すると上のような画面が表示されるますので「I Agree To ~」にチェックを入れ、「Download cuDNN ~ for CUDA 11.x」のアコーディオンを開き、一番上の「Local Installer for Windows (Zip)」をクリックしてダウンロードを行います。

ダウンロードが完了したら、zipファイルの中に入っているbin、include、libを先ほどインストールしたCUDAのフォルダC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8に移動させます。

導入確認を行います。

コマンドプロンプトを開きwhere cudnn64_8.dllと入力して実行、Toolkit\CUDA\v11.8\bin内にcudnn64_8.dllのような表記があれば成功です。

STEP

Stable Diffusion web UIのインストール

エクスプローラーでStable Diffusion web UIをインストールしたい階層を開き、右クリックして「Git Bash Here」を実行します（Cドラ直下、またはC:\aiworkのようなディレクトリを作成してその直下を指定するなどしてください）。

下記をコピーしてGitの画面にて右クリックから貼り付けしてください。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

貼り付けたらEnterで実行してcloneを行います。無事実行が完了すると先ほど「Git Bash Here」を行った階層にstable-diffusion-webuiというフォルダが作成されます。

以上で、AUTOMATIC1111版webuiのインストール作業は完了です。

FAQ

学習モデルの導入方法

C:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusionに.ckptや.safetensorsといった拡張子のモデルを配置することで導入できます。Hugging FaceやCivitaiなどのサイトから好きなモデルをダウンロードして、上記の階層に配置してください。

なお一先ず試すだけということであれば、モデルを導入していない状態でwebuiを起動すれば、Stable Diffusion v1.5あたりのモデルが自動インストールされます。

Stable Diffusion web UIはどうやって起動するの？

\stable-diffusion-webui\webui.batというバッチファイルがあります。Stable Diffusion web UIはこちらのバッチファイルを実行して、コマンドプロンプトに表示されたRunning on loal:http://~のURLをブラウザで叩けば起動できます。初回の起動時は時間を要しますが、数秒で起動するようになります。

Stable Diffusion web UIはどうやって終了させるの？

まず、Web UIが表示されているブラウザータブを閉じます。次に、Stable Diffusionの実行を停止します。やり方は、Stable Diffusionを起動したターミナルウィンドウを開き、Ctrl + Cキーを押します。

Stable Diffusion web UIのアップデートはどうするの？

Stable Diffusion web UIを全て終了させた状態でstable-diffusion-webuiフォルダを右クリックして「Git Bash Here」を選択します。起動したGit上でgit pullをすればアップデートが行われます。

Stable Diffusion web UIを日本語表示にしたい

Stable Diffusion web UI上の「Extensions」タブから「Available」を選択します。「localization」のチェックを外し「Load from:」をクリックします。拡張機能のリストが表示されたらja_JP Localizationを探して「install」をクリックします。拡張機能を有効化するために、「Settings」タブから「User Interface」をクリックして「Localization (requires restart)」の「None」を「ja_JP」に変えて、「Apply settings」を押します。settings changed: ~ localizationと表示されたら有効化の完了です。「Reload UI」を押すと日本語のUIが表示されます。

「ja_JP」が表示されない場合は一度「Reload UI」を押して画面をリロードすると表示されるかもしれません。

Stable Diffusion web UIを日英表示にする

webuiを日本語表示に変更する方法については前述しましたが、個人的には日本語と英語を同時に表示する方法を勧めたいと思いますのでこちらで解説します。公式の解説はsd-webui-bilingual-localization | GitHubにあります。

まず初めに「Settings」→「User interface」→「 Localization」をNoneに設定します。

続いて先程と同じように「Extensions」タブから拡張機能のリストを表示してsd-webui-bilingual-localizationという拡張機能を探してインストールしてください。

インストール後「Settings」タブに「Bilingual Localization」という項目が表れますので、設定の「Localization」でja_JPを指定して「Apply settings」→「Reload UI」の順にクリックして下さい。

基本的にはこれで正常に表示されると思いますが、ブラウザのキャッシュが原因で変更が反映されない場合もあるようなので、このような場合にはブラウザのスーパーリロードを行って下さい。

web UI上部にVAEとClip Skipを表示する

これからローカル生成を始める場合、現時点でVAEやClip Skipと言われても何のことかわからないと思いますが、ここで設定しておくと後で楽できますのでやっておくことをおすすめします。

「Settings」タブ→「User interface」→「Quicksettings」に以下を追加します。

sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers

その後「Apply settings」→「Reload UI」をクリックすると、webui上部「checkpoint」の右横に「VAE」「Clip Skip」の設定が表示されているはずです。

webui-user.batにオプションを追加

処理の高速化やVRAMの使用量を抑えるなど、必要に応じて\stable-diffusion-webui\webui-user.batにオプションを追加します。追加はwebui-user.batをtxtファイルなどで開いて行います。

下記がwebui-user.batのデフォルトです。なおアップデートにより変更になる可能性はあります。

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=

call webui.bat

オプションはset COMMANDLINE_ARGS=の後に追加します。以下はとりあえず追加しておくと良い感じのものです。

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=--autolaunch --xformers --listen --disable-nan-check --no-half-vae

call webui.bat

VRAMが10GB以下などの場合はこれらも追加すると良いようです。

オプション追加後はwebui.batで起動させるのではなくwebui-user.batから起動を行ってください。

以下が公式の解説です。