画像生成AI stable-diffusionのImg2ImgとGoogle Colabで画像生成AIの画像をブラッシュアップする無料の方法

（2022/08/31 image_to_image.pyの更新を概要欄に反映しました）画像生成AI stable-diffusionさんのimg2img(StableDiffusionImg2ImgPipeline)をGoogle Colabさんで使うため、gitとpipを組み合わせてデフォルトのディレクトリにインストールしました。 0:00 stable-diffusion Img2Imgとは 0:11 Hugging Faceでの手順 【huggingface】 すでに「Access repository」まで完了していればSkipできます。 https://huggingface.co/ ・Sing Upする。 ・Sing Upで入力したメールアドレスにメールが届いているのでConfirmする。 ・https://huggingface.co/settings/tokens で、Tokenをreadで新規作成する。 ・https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 で合意のチェックボタンを入れてからAccess repositoryのボタンを押す。 0:38 Google Colabでの手順 【Google Colab】 https://colab.research.google.com/?hl=ja 編集メニュー ＞ ノートブックの設定 ＞ GPU を選択して保存。 !nvidia-smi 　GPUの割り当て状況の確認用です。 !pip install transformers scipy ftfy !git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git !pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git from huggingface_hub import notebook_login notebook_login() 　出てくるログイン画面にhuggingfaceさんで取得したTokenを入力します。 !git config --global credential.helper store %cd diffusers 廃止：from examples.inference.image_to_image import StableDiffusionImg2ImgPipeline, preprocess：廃止 from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline from PIL import Image 元になる画像「source.png」を、diffusersにドラッグアンドドロップします。 注: アップロードしたファイルはランタイムのリサイクル時に削除されます。 img = Image.open("source.png") import torch from torch import autocast pipeimg = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained( "CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True ).to("cuda") init_image = img.resize((512, 512)) # 追加 import numpy as np import PIL def preprocess(image): w, h = image.size w, h = map(lambda x: x - x % 32, (w, h)) # resize to integer multiple of 32 image = image.resize((w, h), resample=PIL.Image.LANCZOS) image = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0 image = image[None].transpose(0, 3, 1, 2) image = torch.from_numpy(image) return 2.*image - 1. init_image = preprocess(init_image) prompt = "A kawaii vtuber." with autocast("cuda"): images = pipeimg([prompt], init_image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5)["sample"] images[0].save("new_image.png") 2:1 クロージング 【配信後記】 最初は、img2img.pyを使おうとしたのですが、この やり方ですと、ldm.pyさんが「SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(self.face_rec_model_path)?」で止まってしまうのでローカルのパッケージとしてimage_to_image さんをimportする使い方を選びました。 https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/inference/image_to_image.py が更新されて、「ImportError: cannot import name 'preprocess' from 'examples.inference.image_to_image' (/content/diffusers/examples/inference/image_to_image.py)」となってしまうため、手順を更新しました。2022/08/31 参考：https://colab.research.google.com/github/patil-suraj/Notebooks/blob/master/image_2_image_using_diffusers.ipynb 髪形：墓守さんチーム（HakamorisanTeam）様　ショートレイヤー(男女兼用) VRoid用ヘアプリセット　https://booth.pm/ja/items/2198514 瞳：なお屋（Nao-ya）様　（無料あり）【VRoid向け瞳テクスチャ】宇宙スイング★バイカラーアイ　https://booth.pm/ja/items/2574261 衣装：Lagrangesix 【lotz Design Store】様 VRoid正式版対応済☆★L6 Gothic Sailor (Color×5)★☆試着有【VroidStudio正式版用衣装テクスチャ】 https://lotz.booth.pm/items/3129935 ネイル：なおしま（7a04m）様　（無料あり）【VRoid用テクスチャ】大理石ネイル　https://7a04m.booth.pm/items/2580306 アイメイク：やまろん製作所 様　【VRoid 旧Ver】アイメイク３種　https://booth.pm/ja/items/2738511 #aivtuber #stablediffusion #人工知能

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