【Stable Diffusion】EimisAnimeDiffusionの利用方法

「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