Stable Diffusion XL を用いて複数の画像を一度に生成するアプリケーション（AUTOMATIC1111 の txt2img の API，Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

【要約】このページのPythonプログラムは、AUTOMATIC1111のtxt2img APIを活用してテキストから画像を生成（txt2img）する。具体的には、特定のパラメータ（モデル、プロンプト、画像の幅と高さ、ステップ数、スケール、ネガティブプロンプト）を用いてAPIエンドポイントにPOSTリクエストを送る。得られたレスポンスから画像を抽出し、PNG形式で保存する。このプロセスの結果、'output.png'という名前のファイルが作成され、その画像が表示される。さらに、利用可能なモデルのリストもAPIから取得して表示する。

【目次】

前準備
AUTOMATIC1111 の stable-diffusion-webui のインストールと動作生成（Windows 上）
AUTOMATIC1111 の txt2img の API を使う Python プログラム例

Stable Diffusion XL (SDXL)

Stable Diffusion XL (SDXL) は，Stability AIによって開発されたDiffusionベースの image-to-text の画像生成モデルである． SDXLはStable Diffusion with Larger UNet Backboneの略称である．

SDXLは，以前のStable Diffusionモデルと比較して，UNetバックボーンのサイズが3倍に増加している．この増加は，アテンションブロック数の増加とクロスアテンションコンテキストの拡大によるものである．また，SDXLはリファインメントモデルを導入している．このリファインメントモデルは，SDXLによって生成された画像の視覚的な精度を向上させるために使用される．

【文献】

Dustin Podell, Zion English, Kyle Lacey, Andreas Blattmann, Tim Dockhorn, Jonas Müller, Joe Penna, Robin Rombach: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis. CoRR abs/2307.01952, 2023.

https://arxiv.org/pdf/2307.01952v1.pdf

【サイト内の関連ページ】

Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0) のインストール，画像生成（img2txt），画像変換（img2img），APIを利用して複数画像を一括生成（AUTOMATIC1111，Python，PyTorch を使用）（Windows 上）: 別ページ »で説明，

【関連する外部ページ】

Paper with Code のページ: https://paperswithcode.com/paper/sdxl-improving-latent-diffusion-models-for
公式のソースコード (GitHub のページ）: https://github.com/Stability-AI/generative-models
AUTOMATIC1111 の stable-diffusion-webui の GitHUb のページ: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

Build Tools for Visual Studio の機能のみが必要な場合
Build Tools for Visual Studio のインストールを行う．
Visual Studio の機能が必要である，あるいは，よく分からない場合
Visual Studio をインストールする．
Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」を選択することで， Build Tools for Visual Studio 2022 の機能も一緒にインストールされる．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストールを行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
次のコマンドを実行
次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである．
winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
1. Visual Studio Installer の起動
  起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．
2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．

Visual Studio のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
次のコマンドを実行
1. コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
2. インストールコマンドの実行
  winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC" winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  インストールされるコンポーネントの説明：
  - NativeDesktop：C++によるデスクトップアプリケーション開発のためのワークロード一式
  - NativeDesktop.Core：C++デスクトップ開発に必要な基本コンポーネント群
  - VC.CLI.Support：マネージドコードとネイティブコードの統合開発を可能にするC++/CLIサポート
  - CoreEditor：コード編集，デバッグ，検索などの基本機能を提供するVisual Studioのコアエディタ
  - NuGet：.NETライブラリの依存関係を管理するパッケージ管理システム
  - Windows.SDK.Latest：Windows 向けアプリケーション開発用SDK（Software Development Kit）
  - VC.Tools.x86.x64：32ビット及び64ビット向けC++コンパイラとビルドツール
  - VC.ATL：Windowsコンポーネント開発用のActive Template Library
  - VC.ATLMFC：デスクトップアプリケーション開発用のMicrosoft Foundation Class Library
  システム要件と注意事項：
  - 管理者権限でのインストールが必須
  - 必要ディスク容量：10GB以上
  - 推奨メモリ：8GB以上のRAM
  - インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性がある
  - 安定したインターネット接続環境が必要
  追加のコンポーネントが必要な場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能である．
3. インストール完了の確認
  winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
  トラブルシューティング：
  
  インストール失敗時は，以下のログファイルを確認：
  %TEMP%\dd_setup_<timestamp>.log %TEMP%\dd_bootstrapper_<timestamp>.log
Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
1. Visual Studio Installer の起動
  起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．
2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Python 3.10，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
次のコマンドを実行
次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.10とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．
次のコマンドでインストールされるGitは「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている．
winget install --scope machine Python.Launcher winget install --scope machine Python.Python.3.10 winget install --scope machine Git.Git powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/
Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：別ページ »

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール: 別ページ »で説明
Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn

PyTorch のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
PyTorch のページを確認
PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html
次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドを実行することにより， PyTorch 2.3 （NVIDIA CUDA 11.8 用）がインストールされる．但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し，次のコマンドを実行する．（PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
【サイト内の関連ページ】
- Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
- PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

AUTOMATIC1111 の txt2img の API を使う Python プログラム例

AUTOMATIC1111 の stable-diffusion-webui のインストール

【サイト内の関連ページ】 Windows での AUTOMATIC1111 の stable-diffusion-webui のインストールと動作確認: 別ページ »で説明

AUTOMATIC1111 の txt2img の API を使う Python プログラム例

【関連する外部ページ】

AUTOMATIC1111 の API の公式ページ: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
webui とサーバを起動
前準備として「webui.bat --api --allow-code」で起動．（--allow-code はプロンプト中にコードを含めることを可能にするもの．今回はこの機能は使っていない）
cd /d c:%HOMEPATH% cd stable-diffusion-webui webui.bat --api --allow-code

エディタを起動

cd /d c:%HOMEPATH%
cd stable-diffusion-webui
notepad sdapi.py

エディタで，次のプログラムを保存

このプログラムは， AUTOMATIC1111 の API の公式ページ: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API で公開されていたものを変更して使用している．

# https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API
import json
import requests
import io
import base64
from PIL import Image, PngImagePlugin

url = "http://127.0.0.1:7860"
prompt = "1girl, (master piece:1,1) (best quality:1,1), 4k, 8k,"
width = 1024 
height = 1024 
negative_prompt = "low quality, lowers, error, bad anatomy, ugly, out of frame"
model = "sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors [e6bb9ea85b]"
steps = 20
cfg_scale = 7
fname = "output.png"

def img2txt(url, model, prompt, width, height, steps, cfg_scale, negative_prompt, fname):
    payload = {
        "sd_model_checkpoint": model,
    }
    response = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/options', json=payload)
#
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "width": width, 
        "height": height, 
        "steps": steps, 
        "cfg_scale": cfg_scale,
        "negative_prompt": negative_prompt,
    }
    response = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img', json=payload)
#
    r = response.json()
    i = r['images'][0]
    image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(i.split(",",1)[0])))
    png_payload = {
        "image": "data:image/png;base64," + i
    }
    response2 = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/png-info', json=png_payload)
#
    pnginfo = PngImagePlugin.PngInfo()
    pnginfo.add_text("parameters", response2.json().get("info"))
    image.save(fname, pnginfo=pnginfo)

sd_models = requests.get(f"{url}/sdapi/v1/sd-models").json()
for i in sd_models:
    print(i['title'])

img2txt(url, model, prompt, width, height, steps, cfg_scale, negative_prompt, fname)
Image.open(fname).show()

Python プログラムの実行
Python プログラムの実行
- Windows では python （Python ランチャーは py）
- Ubuntu では python3
Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
プログラムを sdapi.pyのようなファイル名で保存したので，「python sdapi.py」のようなコマンドで行う．
python sdapi.py
実行の結果，画像生成が行われ，表示される．画像ファイルが output.png のようにできる．

AUTOMATIC1111 の API を利用して，複数の画像を１回の操作で生成する Python プログラム: 別ページ »で説明