【Stable Diffusion】EimisAnimeDiffusionの利用方法

【Stable Diffusion】EimisAnimeDiffusionの利用方法 機械学習

「NovelAIのような画像をローカル環境で作成したい」
「Anything v3.0は黒に近いグレーであるため、ちょっと使いたくない・・・」

このような場合には、この記事の内容が参考になります。
この記事では、EimisAnimeDiffusionを利用する方法を解説しています。

本記事の内容

  • EimisAnimeDiffusionとは?
  • EimisAnimeDiffusionの利用方法
  • EimisAnimeDiffusionの動作検証

それでは、上記に沿って解説していきます。

EimisAnimeDiffusionとは?

EimisAnimeDiffusionとは、Stable Diffusionの学習済みモデルです。
このモデルは、グレーかもしれないと言われています。

その理由は、EimisAnimeDiffusionが流出したNovelAIをベースにしている可能性があるからです。
同じようにグレーと言われているモデルとして、Anything v3.0があります。

EimisAnimeDiffusionもAnything v3.0と同様に、Hugging Faceにアップロードされています。
そして、Diffusersから簡単に利用できるようになっています。

ただ、EimisAnimeDiffusionは出所が不明らしいです。
Anything v3.0に関しては、リークのようなモノが存在しています。

しかし、EimisAnimeDiffusionは何も情報がありません。
EimisAnimeDiffusionを利用する場合は、このような状況だということを把握しておきましょう。

以上、EimisAnimeDiffusionについて説明しました。
次は、EimisAnimeDiffusionの利用方法を説明します。

EimisAnimeDiffusionの利用方法

Stable Diffusionを動かせる環境が、大前提となります。
Google Colabではなくローカル環境で動かす方法は、次の記事で説明しています。

Stable Diffusionが動くなら、次のコードでEimisAnimeDiffusionを利用できます。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "eimiss/EimisAnimeDiffusion_1.0v"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

# ====ここから==== 
def null_safety(images, **kwargs): 
    return images, False 
pipe.safety_checker = null_safety 
# ====ここまで====

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

image.save("girl.png")

普通にStable Diffusionを利用するのと変わりません。
むしろ、それよりも簡単かもしれません。

EimisAnimeDiffusionの場合は、Hugging Faceで規約に同意することも不要ですからね。
また、GPUに余裕があれば「float16」を「float32」に変更しましょう。

初めてEimisAnimeDiffusionを利用する場合は、モデルのダウンロードが開始されます。
そのファイル容量が、全部で5.1GBほどです。

そして、上記コードを実行した結果、次のような画像が生成されます。

girl.png

なお、上記コードではNSFWフィルターを回避する対応をしています。
その対応の詳細は、次の記事をご覧ください。

そのような対応をしている理由は、NSFW的な画像が生成されるからです。
Anything v3.0と比べても、その頻度が高いような気がします。。。

以上、EimisAnimeDiffusionの利用方法を説明しました。
次は、EimisAnimeDiffusionの動作検証を説明します。

EimisAnimeDiffusionの動作検証

NovelAIと言えば、「masterpiece」ですよね。
これを呪文(プロンプト)に含めると、傑作になると言われています。

Anything v3.0では、見事に傑作が出やすくなりました。
EimisAnimeDiffusionでも、このことを検証してみましょう。

検証の際、毎回画像が変わると検証がやりにくいです。
そのため、seedを固定して画像を生成します。

結論から言うと、Anything v3.0と全く同じ結果となりました。
強調表現「(要素)」・「{要素}」、マイナス表現「[要素]」ともに同じような結果です。

参考として、次のプロンプトで生成した画像をここに載せておきます。

  • a girl
  • masterpiece, a girl
  • (masterpiece), a girl
  • ((masterpiece)), a girl
  • (((masterpiece))), a girl

以上、EimisAnimeDiffusionの動作検証を説明しました。

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