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| 原作者 | オートマチック1111 |
|---|---|
| 開発者 | AUTOMATIC1111とコミュニティ |
| 初回リリース | 2022年8月22日[1] |
| リポジトリ | github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui |
| 書かれた | パイソン |
| ライセンス | AGPL-3.0 [2] |
AUTOMATIC1111 Stable Diffusion Web UI（SD WebUI、A1111、またはAutomatic1111 [3]）は、オープンソースの 生成型人工知能プログラムであり、ユーザーがテキストプロンプトから画像を生成できるようにします。[4] Stable Diffusionを画像機能のベースモデルとして使用し、出力をカスタマイズするための多数の拡張機能と機能を備えています。[5]
歴史
SD WebUIは、2022年8月22日にAUTOMATIC1111によってGitHubでリリースされました[1] 。これは、 Stable Diffusionの最初のリリースから1か月後のことでした。[6]当時、Stable Diffusionはコマンドライン経由でのみ実行できました。[5] SD WebUIは急速に人気が高まり、「拡散モデルをローカルで実行するための最も人気のあるツール」と評されています。[4] [7] 6人のStableDiffusionユーザーを対象としたユーザー調査では、参加者全員が少なくとも1回はSD WebUIを使用したことがあることが示されました。[3]この調査では、ユーザーはSD WebUIの人気の理由を、インストールの容易さとオープンソースツールのサポートにあるとしています。[3] 2024年2月、技術評論社からStable DiffusionをSD WebUIで使用する方法に関する日本語の本が出版されました。[8] [9] 2024年7月現在、このプロジェクトはGitHubで136,000個のスターを獲得しています。[10]
特徴
SD WebUIは、ユーザーインターフェースにGradioを使用しています。 [11] [12] [13] Stable Diffusionプログラムの各パラメータは、 SD WebUI内のUIインターフェースを介して公開されます。SD WebUIには、低ランク適応、ControlNet、カスタム変分オートエンコーダのサポートなど、Stable Diffusion自体に含まれていない追加のパラメータが含まれています。[11] [12] [14] SD WebUIは、プロンプト重み付け、画像間ベースの生成、インペインティング、アウトペインティング、および画像スケーリングをサポートしています。[15] DDIM、オイラー、オイラーα、DPM++ 2M Karras、およびUniPCを含む20を超えるサンプラーをサポートしています。[15] [16]また、ベースのStable Diffusionに対するさまざまな最適化にも使用されます。[5]
安定した拡散 WebUI Forge
Stable Diffusion WebUI Forge ( Forge ) は、 ControlNetとFooocusの作者でもある Lvmin Zhang によって開始された SD WebUI の注目すべきフォークです。[17] [18] Forgeの当初の目標は、SD WebUI のパフォーマンスと機能を改善し、変更を SD WebUI にアップストリームで戻すことでした。[17] [18] Forgeの最適化の 1 つにより、 VRAMが少ないユーザーがStable Diffusion の一部のバージョンでイメージをより速く生成できるようになりました。[17]これにより、8GB と 6GB の VRAM を持つユーザーの生成速度がそれぞれ 30～45% と 60～75% 向上しました。[17] [18] Forge には、標準の SD WebUI よりも多くのサンプラーのサポートなどの追加機能も含まれています。[19] Forgeの最適化の一部はComfyUIから借用され、その他は Forge チームによって開発されました。[18] 2024年8月、ForgeはBlack Forest Labsが開発したFlux拡散モデルのサポートを追加しましたが、これはまだSD WebUIでサポートされていません。[20]
参考文献
- ^ ab AUTOMATIC1111 (2022年8月22日). 「最初のコミット」. github .
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク) - ^ AUTOMATIC1111 (2023年1月15日). 「ライセンスファイルの追加」. github . 2024年7月11日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link) - ^ abc Brade, Stephen; Wang, Bryan; Sousa, Mauricio; Oore, Sageev; Grossman, Tovi (2023年10月29日). 「Promptify: 大規模言語モデルによるインタラクティブなプロンプト探索によるテキストから画像への生成」。第36回ACMユーザーインターフェースソフトウェアおよびテクノロジーシンポジウムの議事録。Association for Computing Machinery。pp. 1–14。arXiv : 2304.09337。doi : 10.1145 /3586183.3606725。ISBN 979-8-4007-0132-0。
- ^ ab Mann, Tobias (2024年6月29日). 「Stable DiffusionとAutomatic1111を使用したローカルAI画像生成のフレンドリーガイド」The Register。
- ^ abc Lewis, Nick (2022年9月16日). 「Windows上でGUIを使用してStable Diffusionをローカルで実行する方法」How-To Geek . 2024年7月11日閲覧。
- ^ 「SDXL 1.0 を発表」。Stability AI . 2023年7月26日。
- ^ Zhu, Andrew (2024). Stable Diffusion with Python: Stable Diffusion を使用した高品質な AI 画像生成の制御と自動化に Python を活用する. Packt Publishing. ISBN 978-1835084311AUTO MATIC1111 の Stable Diffusion WebUI: これは、Stable Diffusion を使用して画像やテキストを
生成できる、現在最も人気のある Web ベースのアプリケーションです。さまざまな設定やパラメータを簡単に試せる GUI インターフェイスを提供します。
- ^ 大崎、顕; 水口, 瑛介 (2024 年 3 月 23 日).はじめてでもここまでできる Stable Diffusion画像生成［本格］活用ガイド. ja:技術評論社。ISBN 978-4-297-14083-0。
- ^ あわしろいくや (2024年6月12日)。 「第817回リファレンスを簡単にUbuntuでも安定した普及 WebUIを動作させ、画像を生成する」gihyo.jp（日本語）。 ja:技術評論社。
- ^ AUTOMATIC1111 (2022年8月). 「安定した拡散Web UI」. github .
{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link) - ^ ab Wang, Chenghao; Chung, Jeanhun (2023年6月30日). 「[Stable Diffusion]に基づくAI絵画生成技術の研究」. International Journal of Advanced Smart Convergence . 12 (2): 90–95. doi :10.7236/IJASC.2023.12.2.90.
Stable Diffusion Web UIは、Gradioライブラリに基づくブラウザインターフェースです。
- ^ ab Kim, Seonuk; Ko, Taeyoung; Kwon, Yousang; Lee, Kyungho (2023年10月9日). 「安定した拡散モデルを使用したテキストから画像へのプロンプトエンジニアリングのインターフェイスの設計：人間とAIの相互作用アプローチ」IASDRカンファレンスシリーズ. doi : 10.21606/iasdr.2023.448 . ISBN 978-1-912294-59-6。
- ^ Hook, Steve (2024年1月10日). 「Stable Diffusion WebUI - AUTOMATIC1111 GUIを使用してSDXLをローカルで実行する」. PCガイド.
- ^ Pocock, Kevin (2023年8月16日). 「安定拡散: VAEの使用方法」. PCガイド. 2024年7月11日閲覧。
- ^ ab Phoenix, James; Taylor, Mike (2024). 「AUTOMATIC1111 Web ユーザー インターフェイス」。生成 AI のためのプロンプト エンジニアリング: 大規模で信頼性の高い AI 出力のための将来性のある入力(初版)。 北京ボストン: O'Reilly。ISBN 978-1098153434。
- ^ Zhang, Jing; Jiang, Yan (2023年6月). 「ディープラーニングに基づくバティックパターンのスタイル転送テクノロジー」.繊維バイオエンジニアリングと情報科学ジャーナル. 16 (1): 57–67. doi :10.3993/jfbim02171.
- ^ abcd 西川和久 (2024年2月14日). 「【西川和久の定期コラム】VRAMが少ないGPUで画像生成AIを諦めていた人に。「安定拡散WebUI Forge」登場！PC Watch（日本語）。
- ^ abcd 新清士 (2024年2月26日). 「画像生成AI、安いPCでも高速に衝撃の「安定拡散WebUI Forge」 (1/4)」ASCII.jp（日本語）
- ^ Horsey, Julian (2024年2月14日). 「安定したDiffusion WebUI ForgeはAutomatic 1111およびComfyUIよりも最大75%高速です」。Geeky Gadgets。
- ^ 田口和裕 (2024年8月18日)。 「話題の画像生成AI「FLUX.1」を安定普及用の「WebUI Forge」で動かしてみました（高速化も試してみました） (1/6)」ASCII.jp（日本語）