わりとわかりにくかったのでメモ書きがわりに。
StableDiffusion2.1でエラーが出て使えない方もこちらから。
①Stable Diffusion2.1をダウンロードする
下記からStable Diffusion2.1をダウンロードします。
今回は「v2-1_768-ema-pruned.ckpt」を使いました。
ダウンロードしたckptファイルはいつものようにmodels/Stable-diffusionフォルダに置いておきます。
②v2-inference-v.yamlファイルをダウンロードしてckptと同じ名前にして同じフォルダに入れる
このリンクを右クリックして「名前をつけてリンク先を保存」を選び「v2-inference-v.yaml」ファイルをダウンロードします。
v2-inference-v.yamlファイルを先程ckptを入れたフォルダ（models/Stable-diffusion）にコピーし、ckptファイルと同じ名前にリネームします。
今回は「v2-1_768-ema-pruned.yaml」ファイルにリネームしました。
③AUTOMATIC1111を起動しモデルにStableDiffusion2.1を選択する
yamlファイルの準備ができたら1111を起動しダウンロードしたckptを選択します。
すると3.9GBくらいのファイルがダウンロードされ始めますのでしばらく待ちます。
ここでエラーが出る方はもう一度手順を確認してください。
ダウンロードが終わったら試しに画像を生成してみましょう。
何かしら画像が生成できたら成功です。
おまけ：Cool Japan Diffusionのインストールの仕方
こちらもStableDiffusion2.1と同じようにすれば使えます。
①StableDiffusion2.1をインストールする
まずはStableDiffusion2.1（2.0でも可）を上の手順でインストールします。
②Cool Japan Diffusionをダウンロードする
下記からCool Japan Diffusionをインストールします。
今回は「no_optim.ckpt」を使います。
そのままだと何のモデルかわからないので「cooljapan2.0.ckpt」にリネームしました。
③v2-inference-v.yamlをダウンロードする
こちらも同じです。
こちらのリンクを右クリックして「名前をつけてリンク先を保存」を選び「v2-inference-v.yaml」ファイルをダウンロードします。
④ダウンロードしたv2-inference-v.yamlファイルをテキストエディタで編集する
ダウンロードしたv2-inference-v.yamlファイルをテキストエディタで開き、5行目の
parameterization: "v"の1行をまるごと削除して保存します。
⑤編集したyamlファイルをckptと同じフォルダに入れ、同じ名前にリネームする
こちらもStableDiffusion2.1と同様です。
今回は「cooljapan2.0.yaml」にリネームしました。
no_optim.ckptのままにしている人は「o_optim.yaml」にしてください。
⑥AUTOMATIC1111を起動しCool Japan Diffusionを選択する
準備はできましたのでAUTOMATIC1111を起動し、先程ダウンロードしたモデルを選択して画像を生成してください。
うまく生成できればOKです。
茶色い画像になる人はちゃんとyamlファイルを編集したか確認してください。
とりあえずこんな感じで。
またAI画像生成でメモ的なことがありましたら記事にします。
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