【Conoha AI Canvas】Stable Diffusion WebUIにモデルをインストールする方法

この記事では、こういった疑問・要望にお答えします。

「ConoHa AI Canvas」のStable Diffusionは、デフォルトの状態だとイメージ通りの画像を生成するのは非常に難しいです。

イメージとかけ離れた残念なものしか生成されない場合がほとんど。

自分のイメージ通りの画像を生成するには、モデル（Checkpoint）を追加する必要があります。

Stable Diffusionでは、モデルのことをCheckpointと呼んでいます。

この記事では、Checkpointの入手方法やStable Diffusion WebUIにCheckpointをインストールする方法をまとめました。

Checkpointのダウンロードサイトの紹介から、アップロード手順、さらには適用後の設定やライセンスの確認方法を紹介していきますので、ぜひ最後までじっくりと読み進めてみてください。

Checkpoint（モデル）とは

Checkpointとは、AIが画像を生成するために学習した内容を保存したファイルのことです。Checkpointを使うことで、AIは学習した内容を元に新しい画像を生成することができます。

AIが画像生成に使用する「モデル」に相当し、生成される画像のスタイルや特徴を大きく左右します。絵を描くためのレシピのようなものです。

アニメに特化したCheckpointを使用すれば、アニメイラストを生成できますし、リアルな風景や人物に特化したCheckpointを使用すれば、実写のような画像生成が可能になります。

参考例
Checkpointの種類	プロンプト例	生成される画像
ドラゴンボールの画風	元気な男の子	孫悟空のようなキャラクター
美しい日本人女性に特化	美しい女性	よくあるAI美女

デフォルトのCheckpointで「元気な男の子」とプロンプトを入力しても、孫悟空のようなイラストが生成されることは99.9%ありませんが、ドラゴンボールの画風に特化したCheckpointを使用すれば、簡単なプロンプトでも孫悟空のようなイラストを生成できます。

イメージに近い・イメージ通りの画像を生成するには、Checkpointは必ず必要になります。

Checkpointの入手先

ネット上にCheckpointを配布しているサイトがいくつかありますので、代表的な入手先を2つ紹介します。

上記順に解説します。

Hugging Face

Hugging Faceは、AIや機械学習のためのオープンソースプラットフォームで、AIモデルや学習に使うデータセットを利用・共有できるサービスです。特に自然言語処理（NLP）や画像認識などの分野で使われ、多くの事前学習済みモデルが提供されています。

公式サイト Hugging Face

Stable DiffusionのCheckpointはもちろん、他画像生成AIのモデル、チャットボットなどの自然言語処理のモデル、画像認識モデルなど、様々なモデルが提供されており、世界中の研究者やエンジニアから広く利用されています。

Civitai

Civitaiは、Stable DiffusionのCheckpointの無料ダウンロード、投稿・共有ができるプラットフォームです。

公式サイト Civitai

モデルによっては会員登録（無料）が必要です。

Checkpointだけでなく、LoRAやVAEなど、Stable Diffusionで使用するさまざまなデータをダウンロードできます。イメージ画像を見ながらCheckpointを選べるので分かりやすいです。

以上の2つが代表的なCheckpointの入手先となります。続いて、Checkpointの導入方法を解説していきます。

本記事では画像のイメージが分かりやすい「Civitai」を元に解説していきます。

Checkpointの導入方法

Checkpointの導入方法は下記のとおりです。

上記のとおり。

Checkpointの入手

まずはCheckpointを入手します。

下記リンクをクリックして、Civitaiにアクセスします

公式サイト Civitai

アクセスしたら、上部メニューの「Models」をクリックします。

ダウンロードしたいCheckpointを選択

実写のようなリアルな画像や、アニメ調、アート作品など、様々なイメージ画像が表示されます。

各画像の左上に「Checkpoint」の記載がある画像の中から気に入ったものを選択します。

本記事ではアニメイラストのCheckpoint「AAM XL (Anime Mix)」を使って解説していきます。

Checkpointのバージョンを選択

気に入った画風のイメージをクリックするとCheckpointの詳細ページが表示されます。

赤枠内をクリックするとバージョンを選択できます（バージョンによって画風は若干変わります）。

Checkpointのダウンロード

「Download」をクリックするとCheckpointをダウンロードできます。

「」ボタンの場合、ログインが必要なCheckpointになります。

拡張子「.safetensors」というファイルをダウンロードしたら完了です。

ダウンロードしたCheckpointをConoHa AI Canvasにアップロードしていきます。

ConoHa AI Canvasにアップロード

ConoHa AI Canvasのコントロールパネルを開き、「詳細情報」をクリックします。

次に、「ファイルマネージャーを開く」をクリックします。

ファイルマネージャーは、ConoHa AI Canvasのデータが保存されていて、ファイルのアップロードやダウンロード、削除などができます。

ファイルマネージャーを開いたら、「data」を選択します。

たまに、フォルダが表示されないときがあります。表示されない場合はブラウザの再読み込みをクリックするか、一度ブラウザを閉じて再度アクセスしてみてください。

data選択後は、
data＞models＞Stable-diffusion＞ の順に進んでください。

デフォルトのCheckpoint「v1-5-pruned-emaonly.…」があるフォルダまで進んだら、左側の「アップロード」アイコンをクリックします。

アップローダーが表示されますので、「ファイルを選択」から「○○.safetensors」を選択し、「実行」をクリックしてアップロードを行います。

アップロードは時間がかかるので、アップロード完了まで待ちましょう。

アップロード完了後、下図のようにファイルが反映されたらファイルマネージャーを閉じてOKです。

WebUIでCheckpointを適用する

Checkpointのアップロード完了後、WebUIを起動します。

起動後、WebUI左上のCheckpointをクリックし、先ほどアップロードしたCheckpointを選択します。

デフォルトは「v1-5-pruned-emaonly.safetensors」になっています。

選択すると適用まで少し時間がかかるので待ちましょう（1分ぐらいかかると思います）。

下図のように、適用されれば完了です。

Checkpointを適用した画像生成

それでは、Checkpointを使った画像を生成してみたいと思います。

プロンプトを入力して生成します。

プロンプト通りのアニメイラストが生成されました。

デフォルトのCheckpointではこのような画像は生成できないです。

試しに、Checkpointをデフォルトに戻し、同じプロンプトを使用して生成してみましたが、生成結果は下図のとおりでした。

同じプロンプトでも、モデルが違うと生成結果は大きく異なります。

デフォルトの画像は20回近く生成して、その中でも比較的マシだと思われるものを掲載しています。他の画像はかなり残念です。

Stable Diffusionは使用するCheckpointによって生成結果は大きく変わります。

デフォルトのCheckpointを使用してイメージ通りの画像を作るのは難しいので、Checkpointのダウンロードサイトでイメージに近い画風のCheckpointを使用した方が確実ですし、イメージ通りの画像を作りやすいですよ。

ただ、いくら生成結果が良いとはいえ、正直、Checkpointのページに掲載されているイメージとは全然違いますよね。そこで、次の項目では、Checkpointのページに掲載されている画像と同じような出力結果を得る方法を解説していきます。

Checkpointのプロンプト/設定の確認方法

Checkpointの詳細ページと同じような出力結果を得るには、同じプロンプトと設定を使用する必要があります。やり方は下記のとおりです。

上記のとおり。

プロンプト/ネガティブプロンプトをコピー

Checkpointの詳細ページに表示されている画像は全て、プロンプト/ネガティブプロンプト、設定が公開されています。

本記事で使用したモデル「AAM XL (Anime Mix)」を元に解説します。

Checkpointをダウロードしたページに移動し、作成したいイメージ画像を選択します（本記事では左のイラストを選択）。

イメージ画像のページに移動したら、画面右側に注目してください。「Generation data」という項目に、プロンプト・ネガティブプロンプト・設定が公開されています。

公開されているプロンプトをコピーすることで、イメージ画像に近い画像を生成できるようになります。

試しに、プロンプトとネガティブプロンプトをコピペして生成してみると、よりイメージ画像に近い画像を生成できることが確認できます。

ネガティブプロンプト入力欄の下にあるサンプリングなどの設定を行わなくても、イメージ画像に近い画像を生成できました。

さらにイメージ画像に近づけるために、設定もコピーして再度生成してみます。

ネガティブプロンプトの下に、各設定方法の説明がありますが、一つずつ設定すると面倒なので、一括コピーして生成していきます。

Generation Dataを一括でコピーする方法

プロンプト、ネガティブプロンプト、各設定は一括コピーできます。

一括コピーした方が効率的です。

画像詳細ページの右にあるGeneration Dataの「COPY ALL」をクリックします。

①WebUI画面のプロンプトにペースト（貼り付け）して、➁矢印のアイコンをクリックします。

プロンプトやネガティブプロンプトに加えて、各設定が自動で割り当てられます。この状態で生成をクリックします。

下図のように、モデルページに公開されているイメージ画像に近い画像を生成できました。

比べてみれば分かると思いますが、非常に近い画像を生成できました。

このように、Checkpointを使用し、Checkpoint配布元のプロンプトや設定を使用することで、イメージに近い画像を生成できるようになります。

デフォルトのCheckpointでイメージ通りの画像を作るのは非常に難しいですが、Checkpointを配布しているサイトで好みの画風のCheckpointを選び、Checkpointをインストールしてから画像生成するとイメージ通りの画像を作れるようになります。

商用利用できるCheckpointのライセンス確認方法

最後に、商用利用できるCheckpointのライセンス確認方法を解説していきます。

Checkpointごとにライセンスは異なりますので、Checkpointのダウンロード前に確認しておくといいですよ。

ライセンスの確認場所

モデルページ右側の製作者情報の下にアイコンがいくつか並んでいて、どれでもいいのでクリックすると、「This model permits users to」と書かれたライセンス情報が表示されます。

生成した画像を商用利用する場合の確認方法

生成した画像を商用利用する場合、下記2つの項目にチェックが入っているかどうか確認してください。

この2つにチェックが入っていれば商用利用OKです。

ちなみに、本記事で使用しているCheckpoint「AAM XL (Anime Mix)」は、「Sell this model or merges using this model」以外、全てチェックが入っているので、商用利用できます。

アイコンが無い場合

Checkpointによっては、モデル製作者情報の下にアイコンが一つも無い場合があります。

アイコンの代わりに、「License：CreativeML Open RAIL++-M」というライセンスが記載されていれば、そのCheckpointは商用利用可能です。

ちなみに、「License：CreativeML Open RAIL++-M」に記載された、商用利用に関する主なポイントは下記のとおりです。

上記の内容は、ライセンスの「Section III」“The Output You Generate”に記載されています。

原文は下記リンク先にありますので、ご確認ください。

参考リンク generative-models/model_licenses/LICENSE-SDXL1.0 at main · Stability-AI/generative-models · GitHub

まとめ

以上、Conoha AI CanvasのStable Diffusion WebUIにCheckpoint（モデル）をインストールする方法を解説しました。

おわり。

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