FooocusでSDXL Turboを利用する方法 | ジコログ

FooocusでSDXL Turboを利用する方法

FooocusでSDXL Turboを利用する方法 画像生成

「FooocusでSDXL Turboを試したい」
「Fooocusでさらに高速に画像を生成したい」

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

本記事の内容

  • FooocusへのSDXL Turboの導入について
  • FooocusにおけるSDXL Turbo利用の設定
  • FooocusにおけるSDXL Turboの動作確認

それでは、上記に沿って解説していきます。

FooocusへのSDXL Turboの導入について

Fooocusについては、次の記事で説明しています。

Fooocusの開発者は、生成AIの業界では知る人ぞ知るという存在です。
次の記事では、その開発者であるlllyasvielについても言及しています。

このFooocusにおいても、SDXL Turboを利用したいという需要はあるはずです。
個人的には、テキストを画像内に出力する場合に利用します。

まだまだ、画像におけるテキスト出力はガチャの要素が強いと言えます。
そのため、数を回すことがその確度を上げることにつながります。

なお、SDXL Turboについては次の記事で説明しています。

FooocusにおけるSDXL Turbo利用の設定

とりあえず、Fooocusは最新版にしておきましょう。
まずは、SDXL Turboのモデルのダウンロードからです。

stabilityai/sdxl-turbo at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

上記ページより、「sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors」をダウンロードします。

モデルの保存場所は、「models/checkpoints」となります。
通常モデルと同じ場所です。

ここまでは問題はないでしょう。
ここからが、若干難しそうに見えるかもしれません。

難しそうに見えるだけで、難しいことはないです。
設定をポチポチと変更するだけなんで。

Fooocusを起動したら、「Advanced」タブを開きます。

「Guidance Scale」を「1」に変更します。
そして、「Developer Debug Mode」にチェックを入れます。

そうすると、「Debug Tools」タブが表示されます。
スクロールして、次の項目があるところまで移動します。

各項目の値を、次のように変更します。

項目
Samplereuler_ancestral
Forced Overwrite of Sampling Step1
Forced Overwrite of Generating Width512
Forced Overwrite of Generating Height512

Stepについては、妥当な値は「5」ぐらいです。
この辺は、それぞれの好みで調整してみてください。
とりあえず、初めは「1」としておきます。

基本的には、SDXL Turboで生成される画像は512 x 512とされています。
そのため、強制的にこのサイズで生成されるように設定するのです。

もちろん、モデルにはダウンロードしたファイルを選択します。

「Peformance」については、「Speed」と「Quality」のどちらでも同じです。
SDXL Turbo利用時には、区別がなくなるのでしょうね。

FooocusにおけるSDXL Turboの動作確認

ここまで設定できたら、次のプロンプトで画像を生成してみましょう。

A man holding a placard reading 'Python'

結果は、以下。

上記画像は、Stepは「1」で生成されています。

やはり、SDXL Turboは爆速ですね。
で、ちゃんと「Python」が出力されています。

まあ、さすがに画像の質は微妙ですけど。
Step数を推奨されている「5」にした結果は、以下。
(※SEEDは同じ)

予想通り、画質は上がりましたね。
でも、時間はさほど変わりません。

それなら、「5」をStepに設定しておく方がよいでしょうね。

さて、「Peformance」を「Extreme Speed」にしたらどうなるのか?と期待した人がいるかもしれません。
「LCMとSDXL Turboを融合できる!?」、残念ながらできません。

結果は、以下のように崩れてしまいます。

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