【Stable Diffusion】Deliberateの利用方法

「高画質な実写系モデルを探している」
「オールマイティに何でも表現できるモデルを利用したい」

このような場合には、Deliberateがオススメです。
この記事では、Deliberateについて解説しています。

本記事の内容

Deliberateとは？
Deliberateの利用方法
Deliberateの動作検証

それでは、上記に沿って解説していきます。

Deliberateとは？

Deliberateとは、オールマイティなStable Diffusion用モデルです。
プロンプト次第で何でも表現可能と説明されています。

Deliberateは、次のような人に適しています。

また、Deliberateはプロンプト力の問われるモデルになります。
よって、上級者向けとも言えそうですね。

Deliberateの公式ページは、Civitai上にあります。

Deliberate | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
https://civitai.com/models/4823/deliberate

一応、Hugging Face上にもページは存在しています。
ただ、Civitaiの方がメインに見えます。

その公式ページ上では、次のようなサンプル画像が公開されています。

画像の質としては、高い方ですね。
これらの画像は、Deliberate の最新バージョンのサンプル画像となります。

最新版となるDeliberate 2は、2023年2月26日に公開されています。

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

Deliberateの利用方法

Deliberateは、主に以下の環境で動かすことになるでしょう。

Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)
Diffusers

利用比率としては、web UIの方が断然高いはずです。
それぞれの場合について、以下で説明します。

Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)

web UIのインストール方法を次の記事で説明しています。
OS依存のPythonを利用しない方法のため、安心してインストールできます。

トラブルがあった場合でも、この方法だと別にインストールも容易です。
また、複数バージョンのweb UIを管理することも容易になります。

まずは、モデルのダウンロードから行います。
モデルのダウンロードは、公式ページから可能です。
https://civitai.com/models/4823/deliberate

どちらでもよいですが、safetensors形式のファイルをダウンロードしましょう。
safetensors形式の方が、安全で読み込みが速いというメリットがあります。

ダウンロードしたファイルは、models/Stable-diffusion以下に保存。
あとは、web UIを起動すれば次のようにモデルを選択できるようになっています。

Diffusers

Diffusersを動かせることが前提になります。

Stable Diffusionを動かす過程で、自ずとDiffusersをインストールします。

Deliberateでは、Diffusers用のモデルが用意されています。
そのため、モデルの読み込みに関しては工夫する必要はありません。

XpucT/Deliberate at main
https://huggingface.co/XpucT/Deliberate/tree/main

次のコードを実行するだけです。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler

model_id = "XpucT/Deliberate"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a closeup portrait of a playful maid, undercut hair, apron, amazing body, pronounced feminine feature, busty, kitchen, [ash blonde | ginger | pink hair], freckles, flirting with camera"
negative_prompt = "(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation. tattoo"

image = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=20,
    guidance_scale=10,
    width=512,
    height=512,
    negative_prompt=negative_prompt
).images[0]

image.save("test.png")

初回時には、モデルを自動的にダウンロードします。
そして、処理が上手くいくと、「test.png」が作成されます。

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