【Stable Diffusion】Anything v4.0の利用方法

「Anything V4は、Anything V3とどういう関係なの？」
「短いプロンプトで高品質・高精細なアニメ風画像を生成したい」

このような場合には、この記事の内容がオススメです。
この記事では、 Anything v4.0について解説しています。

本記事の内容

Anything v4.0とは？
Anything v4.0の利用方法

それでは、上記に沿って解説していきます。

Anything v4.0とは？

andite/anything-v4.0 · Hugging Face
https://huggingface.co/andite/anything-v4.0

上記ページが、Hugging Face上の公式ページになります。
ここでは、Anything v4.0はAnythingの最新バージョンと記載されています。

しかし、このページでは次のような記載を確認できます。

Linaqrufとは、Hugging Face上でAnything v3.0を公開しているアカウントです。

Linaqruf/anything-v3.0 · Hugging Face
https://huggingface.co/Linaqruf/anything-v3.0

当サイトでも、 Anything v3.0に関する内容の記事を投稿しています。

また、Anything v4.0はanditeというアカウントによって公開されています。
つまり、別人がAnythingの最新バージョンを公開している状況です。

その関係性を問う議論が、スレッドで展開されています。
https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/discussions/5

結論としては、何の関係もないということです。
ただし、そもそもAnything v3.0自体がLinaqruf氏によって開発されたモデルではありません。

Linaqruf氏が中国の掲示板で公開されているモノを持ってきたと言われています。
もしそうなら、andite氏がAnything v3.0を開発した可能性も考えられます。

まあ、憶測はこの辺にしておきましょう。
とにかく、いろいろと謎の多いのがAnythingシリーズだということです。

そんな人気モデルのバージョンアップは、期待も大きくなるでしょう。
Anything v4.0によるサンプル画像を見てましょう。

これらの画像のプロンプトは、以下になるようです。

Anime Girl:

masterpiece, best quality, 1girl, white hair, medium hair, cat ears, closed eyes, looking at viewer, :3, cute, scarf, jacket, outdoors, streets

Anime Boy:

1boy, bishounen, casual, indoors, sitting, coffee shop, bokeh

かなり短いプロンプトになりますね。
また、風景もいい感じで出るようです。

以上、Anything v4.0について解説しました。
次は、Anything v4.0の利用方法を解説します。

Anything v4.0の利用方法

Anything v4.0は、主に以下で動かすことになります。

Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)
Diffusers

AUTOMATIC1111版を利用する場合は、次のページからcheckpointをダウンロードします。
https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/tree/main

各自の環境にあったモノをダウンロードします。
ダウンロードできたら、あとは指定のディレクトリに設置するだけです。
VAEも公開されているようなので、必要な場合は一緒に利用しましょう。

Diffusersを利用する場合は、次の方法でStable Diffusionを動かせることが前提となります。

上記記事に従えば、自ずとDiffusersをインストールします。

Diffusersが利用可能であれば、次のコードを実行するだけです。
このコードは、公式ページで公開されているコードになります。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "andite/anything-v4.0"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "hatsune_miku"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./hatsune_miku.png")

初回実行時には、モデルのダウンロードが始まります。
上記コードが完了すると、次のような画像が生成されます。