StableDiffusion

工具作者 @Dify。

Stable Diffusionは、テキストプロンプトを基に画像を生成するツールです。DifyではStable DiffusionWebUI APIへのアクセスを実現しているため、Dify内で直接利用することができます。以下にDifyにStable Diffusionを統合する手順を説明します。

1. ローカル環境の初期化

Stable Diffusionは、GPUを搭載したマシンを用いることで最適に画像を生成できます。しかし、必須ではなく、CPUのみでも画像を生成することは可能ですが、速度が非常に遅くなるかもしれません。

2. インストールし、Stable DiffusionWebUIを起動する

ローカルマシンまたはサーバー上でStable DiffusionWebUIを起動します。

  1. 公式リポジトリからStable DiffusionWebUIリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
  1. コマンドを実行してStable Diffusion WebUIを起動する リポジトリをクローンした後、クローンしたリポジトリのディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行してStable DiffusionWebUIを起動します。

Windows

cd stable-diffusion-webui
./webui.bat --api --listen

Linux

cd stable-diffusion-webui
./webui.sh --api --listen
  1. モデルの準備

ターミナルに表示されたアドレスをブラウザでアクセスすることでStable DiffusionWebUIにアクセスできますが、モデルはまだ利用できません。HuggingFaceまたは他のソースからモデルをダウンロードし、Stable DiffusionWebUIのmodelsディレクトリに配置する必要があります。

例えば、pastel-mixをモデルとして使用する場合、git lfsを使ってモデルをダウンロードし、stable-diffusion-webuimodelsディレクトリに配置します。

git clone https://huggingface.co/JamesFlare/pastel-mix

4 モデル名の取得 モデルリストにpastel-mixが表示されますが、モデル名を取得する必要があります。http://your_id:port/sdapi/v1/sd-modelsにアクセスすると、以下のようなモデル名が表示されます。

[
    {
        "title": "pastel-mix/pastelmix-better-vae-fp32.ckpt [943a810f75]",
        "model_name": "pastel-mix_pastelmix-better-vae-fp32",
        "hash": "943a810f75",
        "sha256": "943a810f7538b32f9d81dc5adea3792c07219964c8a8734565931fcec90d762d",
        "filename": "/home/takatost/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/pastel-mix/pastelmix-better-vae-fp32.ckpt",
        "config": null
    },
]

model_nameが必要です。この例ではpastel-mix_pastelmix-better-vae-fp32です。

3. DifyにStable Diffusionを統合する

ツール > Stable Diffusion > 認証へで認証とモデル設定を行い、前のステップで取得した情報を使用します。

4. 完了

  • チャットフロー/ワークフローアプリ

チャットフローとワークフロー アプリは、Stable Diffusionノードの追加をサポートしています。追加後、ノード内の「変数の入力→プロンプトワード」に変数を入力して引用する必要があります。ユーザーが入力したプロンプトの単語、または前のノードによって生成されたコンテンツ。最後に、「end」ノード内の変数を使用して、Stable Diffusionによって出力された画像を参照します。

  • エージェントアプリ

エージェント アプリケーションにStable Diffusionツールを追加し、ダイアログ ボックスで画像の説明を送信し、ツールを呼び出して AI 画像を生成します。

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