SDNext のバックアップ(No.17)

画像生成AI「SD.Next」 †

「SD.Next」 †

忘備録 †

概要 †

インストール †

環境設定（推奨） †

SD1.5 モデル †

SDXL モデル †

「SD.Next」の今（2025/2/28 現在） †

「SD.Next」の今（2025/2/05 現在） †

SD1.5 モデル「diffusers backend」環境でのパラメータ調査 †

venv 環境確認 †

'NoneType' object has no attribute 'height' †

ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state †

私的AI研究会 > Diffusion > SDNext

　「SD.Next」を使ってローカル環境でのAI画像生成を検証する

▲　目　次

画像生成AI「SD.Next」
参考資料

※ 最終更新:2025/04/08　

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SD.NEXT（Stable Diffusion Next) は、AUTOMATIC1111 のソースコードに独自の改良を加えて派生させた、フォーク版と呼ばれるソフトウェア
画面レイアウトや操作性、機能は AUTOMATIC1111 と類似。インストールはより簡単になっている
最初から主要な拡張機能が事前にインストールされていて、「SD1.5」「SDXL」など幅広いモデルをサポートしている
このプロジェクトは『最高のパフォーマンスと最新の技術を追いつつ、クロスプラットフォームの実現を目指す』とされている
Intel® GPU 搭載機種の OpenVINO™ 環境にも標準で対応している

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「Stability Matrix」環境下でインストールする

インストールが簡単・モデルファイルの共用・メンテナンスの容易さなどから「Stability Matrix」環境下でのインストールを強く推奨する

「Stability Matrix」画面下の「＋パッケージの追加」を押す
画面をスクロールして「SD.Net」を選択する
・インストールには時間がかかる（数分～数十分）
インストールが終了すると画面に「SD.Next」パッケージが追加される
「設定（歯車アイコン）」を押して下にスクロールし「--autolaunch」にチェック
・NVIDIA GPU 未搭載で Intel® GPU が使用できる場合は最下段の Custum 欄に「--use-openvino」を入力する

「Launch」ボタンを押して「SD.Next」起動する
・初回の起動には時間を要する（数分～数十分）

▼　参考：「SD.Next」単体でインストールする場合

・「SD.Next」は SD1.5（512x512）モデル, SDXL（1024x1024）モデルいずれも動作するが、使用するモデルなど異なっているため両方のモデルを使用する場合はインストール時にフォルダ名を分けて構築する方が望ましい。　例: sdnext, sdnext_sd15, sdnext_sdxl ... など（仮想環境は同じでよい）

・「AUTOMATIC111」などすでにインストール済みのモデルを利用することもできる

1. 新しく仮想環境 (SDNext) を作成する

(base) conda create -n SDNext python=3.10.6 -y

2. 仮想環境(SDNext) を起動する

(base) conda activate SDNext
(SDNext) conda info -e

3. プロジェクトを作成するパスに移動する

(SDNext) cd workspace_3

4. SD.Nextプロジェクトを取得してパスを移動する

(SDNext) git clone https://github.com/vladmandic/sdnext
(SDNext) cd sdnext

5.「SDNext」起動
　　Windows の場合　
　・NVIDIA GPU

(SDNext) ./webui.bat --autolaunch

　・Intel OpenVINO™

(SDNext) ./webui.bat --use-openvino --autolaunch

　　Linux の場合　
　・NVIDIA GPU

(SDNext) ./webui.sh --autolaunch

　・Intel OpenVINO™

(SDNext) ./webui.sh --use-openvino --autolaunch

　初回はインストールのため時間を要する（数十分）

6. Web ページが表示されたら一旦終了

7. モデルを「./models/Stable-diffusion/」フォルダ内に配置する
　・SD1.5 モデルまたは SDXL モデル

8. 自動起動ファイルの作成
　　Windows の場合　
　・「sdnext.ps1」を作成

$name = @"
 *** SDNext environment ***
"@
 Write-Host $name
conda activate SDNext
Set-Location '/anaconda_win/workspace_3/sdnext'
./webui.bat --autolaunch

　※ Intel OpenVINO™ ののとき最終行

./webui.bat --use-openvino --autolaunch

　　Linux の場合　
　・「sdnext.sh」を作成

#!/bin/sh
echo "*** SDNext environment ***"
cd $HOME/workspace_3/sdnext
conda activate SDNext
./webui.sh --autolaunch

　※ Intel OpenVINO™ ののとき最終行

./webui.sh --use-openvino --autolaunch

9. 以後、ターミナル起動後以下のコマンドで「SDNext」を実行する
　　Windows の場合　

(base) ./sdnext.ps1

　　Linux の場合　

(base) source sdnext.sh

● StableDiffusion モデルを「./models/Stable-diffusion/」フォルダ内に配置する

　<「Syatem」タブから共有モデルフォルダを指定する場合>
　1.「Syatem Paths」を選択し、「Paths for specific models」欄の以下の項目のパスを指定する

Folder with stable diffusion models
Folder with VAE files
Folder with LoRA network(s)

　2.「Apply setting」を押す
　3.「Restart server」を押して再起動する

　<「stable-diffusion-webui」がインストールされていてモデルをシンボリックリンクで共有する場合>
　　Windows の場合　
　・コマンドプロンプトを管理者として実行し、シンボリックリンクを貼る

rd D:\anaconda_win\workspace_3\sdnext\models\Stable-diffusion
mklink /d "D:\anaconda_win\workspace_3\sdnext\models\Stable-diffusion" "D:\anaconda_win\workspace_3\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion"

　　Linux の場合　
　・シンボリックリンクを貼る

ln -s ~/workspace_3/stable-diffusion-webui_cpu/models/Stable-diffusion ~/workspace_3/sdnext/models/Stable-diffusion

↑

ローカライズの設定（日本語デフォールト）変更
・「Setting」タブ「User Interface」メニューの「UI locale」項目で「Auto」→「en: English」に変更する

画面上部のクイックメニュー変更
・「Setting」タブ「User Interface」メニューの「Quicksetting list」項目をクリック「sd_model_refiner」「sd_vae」のチェックを追加
・「Apply setting」を押してから「Restart server」を押して再起動する

・起動後の画面の上部に項目が表示されていれば設定完了

生成画像を日付別のサブ・ディレクトリに保存する
・「Setting」タブ「Image Path」メニューの「Save images to a subdirectory」をチェック
・「Apply setting」を押してから「Restart server」を押して再起動する

↑

StableDiffusion モデル

SD1.5 モデルのパフォーマンスを発揮するための推奨解像度

width height 比率

正方形 512 512 1:1

横長画像 768 512 nealy 4:3

縦長画像 512 768 nealy 3:4

	width	height	比率
正方形	512	512	1:1
横長画像	768	512	nealy 4:3
縦長画像	512	768	nealy 3:4

SD1.5 リアル系画像グラビア画像の生成比較

Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M Karras, Guidance Scale(CFG scale): 6, Model: beautifulRealistic_brav5

プロンプト　Prompt
P1	best quality,masterpiece,ultra high res,(photo realistic:1.4),8K,RAW photo,real human skin,real human face,detailed face,detailed clothes,young beautiful girl, grin, morning glow, pastel sky, cool tones, sun rays, soft light, peaceful atmosphere, early morning serenity, white t shirt, short pants
P1	最高品質、傑作、超高解像度、(フォトリアル:1.4)、8K、RAW写真、本物の人間の肌、本物の人間の顔、詳細な顔、詳細な服、若い美しい女の子、笑顔、朝焼け、パステルカラーの空、クールな色調、太陽光線、柔らかな光、穏やかな雰囲気、早朝の静けさ、白いTシャツ、ショートパンツ
P2	best quality, ultra high res, (photorealistic:1.4), RAW photo, 1japanese girl, solo, cute, (pupil, lights in the eyes), detailed beautiful face, (long hair), sit couch
P2	最高品質、超高解像度、(フォトリアリスティック:1.4)、RAW写真、日本人女の子1人、ソロ、かわいい、(瞳孔、目のライト)、詳細な美しい顔、(ロングヘア)、ソファに座る

ネガティブ・プロンプト　Negative prompt
N1	painting,sketches,(worst quality:2),lowers,(monochrome),(grayscale),illustration,3d,skin spots,acnes,skin blemishes,age spot, ugly face, fat,missing fingers, extra fingers, (extra arms:1.4), open chest,(looking at viewer:1.4),(nipples),(naked),nsfw
N1	絵画、スケッチ、(最悪の品質: 2)、下半身、(モノクロ)、(グレースケール)、イラスト、3D、皮膚の斑点、にきび、皮膚の傷、シミ、醜い顔、脂肪、欠落した指、余分な指、(余分な腕: 1.4)、開いた胸、(ビューアを見て: 1.4)、(乳首)、(裸)、nsfw
N2	(worst quality,low quality:2),(painting,sketch,flat color),monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples,(logo)
N2	(最悪の品質、低品質:2)、(絵画、スケッチ、フラットカラー)、モノクロ、グレースケール、醜い顔、悪い顔、悪い解剖学、変形した目、欠けている指、ニキビ、皮膚の傷、nsfw、ヌード、乳首、(ロゴ)

SD1.5 画像生成速度の目安（画像 1枚の生成時間）

GPU/CPU	NVIDIA GPU					Intel® CPU Iris® Xe Graphics
GPU/CPU	RTX-4070Ti	RTX-4060	RTX-4060L	RTX-3050	GTX-1050Ti	i7-1260P	i7-1185G7
VRAM (system mem)	12GB (64GB)	8GB (32GB)	8GB (32GB)	6GB (32GB)	4GB (32GB)	-　(32GB)	-　(32GB)
機種名	HP-ENVY	HP-VICTUS	MSI Cyborg 14	HP-EliteDesk 800	HP-EliteDesk 800	DELL XPS 9320	DELL Latitude 7520
生成時間 ① (分:秒)	00:02	00:03	00:04	00:11	01:31	01:30 ※1	08:32 ※2
生成時間 ② (分:秒)	00:02	00:08	00:06	00:16	02:27	00:50 ※1	08:32 ※2

　　※1 OpenVINO™ (on Stability Matrix)
　　※2 CPU (on Stability Matrix)

↑

Model

モデル	ファイル名 (.safetensors)	用途	紹介 URL
animaPencilXL	animaPencilXL_v100	SDXL用のイラスト系モデル	animaPencilXL_v100
fuduki_mix	fudukiMix_v20	SDXL用のリアル系アジア(日本人)美女モデル	fuduki_mix
haduki_mix	hadukiMix_v16Typek		haduki_mix
nagatsuki_mix	nagatsukiMix_v20		nagatsuki_mix
juggernautXL	juggernautXL_v8Rundiffusion	SDXL用のリアル系・イラスト系モデル	Juggernaut XL
photopediaXL Type 1	photopediaXL_type1	SDXL用のリアル系モデル	photopediaXL Type 1
photopediaXL Type 2	photopediaXL_type2		photopediaXL Type 1
realisticStockPhoto	realisticStockPhoto_v10 realisticStockPhoto_v20		realisticStockPhoto
SoraAni25XL Anime & 2.5D	soraAni25DSDXLPony_v10	SDXL用のイラスト系モデル	SoraAni25XL Anime & 2.5D
stable-diffusion XL 1.0 Base	sd_xl_base_1.0	SDXL1.0 ベースモデル	sd_xl_base_1.0
stable-diffusion XL 1.0 Base	sd_xl_refiner_1.0	SDXL1.0 ベースモデル	sd_xl_refiner_1.0

VAE

VAE ファイル名 (.safetensors) 用途紹介 URL

sdxl_vae sdxl_vae SDXL1.0 ベースVAE sdxl_vae

VAE	ファイル名 (.safetensors)	用途	紹介 URL
sdxl_vae	sdxl_vae	SDXL1.0 ベースVAE	sdxl_vae

LoRA

LoRA	ファイル名 (.safetensors)	用途	紹介 URL
ayame_LoRA	ayame_LoRA_v20	日本人美女定番 Trigger Word:woman Model:haduki_mix,fuduki_mix 0.6～0.2くらいが使いやすい	ayame_LoRA
ClearHandsXL	ClearHand-V2	AIが苦手な手指の表現を改善するLoRA Trigger Word:なし例:<lora:ClearHand-V2:1>	ClearHandsXL

SDXL モデルのパフォーマンスを発揮するための推奨解像度

width height 比率

正方形 1024 1024 1:1

横長画像 1152 896 nealy 4:3

1216 832 nealy 3:2

1344 768 16:9

1536 640

縦長画像 896 1152 nealy 3:4

832 1216 nealy 2:3

768 1344 9:16

640 1536

	width	height	比率
正方形	1024	1024	1:1
横長画像	1152	896	nealy 4:3
1216	832	nealy 3:2
1344	768	16:9
1536	640
縦長画像	896	1152	nealy 3:4
832	1216	nealy 2:3
768	1344	9:16
640	1536

SDXL リアル系画像グラビア画像の生成比較

Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, Guidance Scale(CFG scale): 6, Size: 896x1152, CFG skip: 1

プロンプト　Prompt
(8k, best quality, masterpiece, ultra highres:1.2),photo of japanese woman, 20yo, t-shirt, smile, thigh focus, standing <lora:ayame_LoRA_v20:1.0>
(8k、最高品質、傑作、超高解像度:1.2)、日本人女性の写真、20 歳、T シャツ、笑顔、太ももに焦点を当て、立っています <lora:ayame_LoRA_v20:1.0>

ネガティブ・プロンプト　Negative prompt
illustration,3d,sepia,(painting),cartoons,sketch,(worst quality:2)
イラスト、3D、セピア、(絵画)、漫画、スケッチ、(最悪品質:2)

Model	stable-diffusion XL 1.0 Base			fuduki_mix
Seed	1338486036	3137529947	3501186981	919726134	2813136310	2543870454
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
Model	haduki_mix			nagatsuki_mix
Seed	2750194358	3915822663	182815339	443727580	2385795572	2152564563
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
Model	photopediaXL Type 1			photopediaXL Type 2
Seed	2663079554	642433506	564833011	1166443149	3944650356	2475880723
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
Model	realisticStockPhoto			SoraAni25XL Anime & 2.5D
Seed	550527450	2510999043	3188485984	3500885831	1739551527	1644738140
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦

SDXL 画像生成速度の目安（画像 1枚の生成時間）

GPU/CPU	NVIDIA GPU					Intel® CPU Iris® Xe Graphics
GPU/CPU	① RTX-4070Ti	② RTX-4060	③ RTX-4060L	④ RTX-3050	⑤ GTX-1050Ti	⑥ i7-1260P	⑦ i7-1185G7
VRAM (system mem)	12GB (64GB)	8GB (32GB)	8GB (32GB)	6GB (32GB)	4GB (32GB)	-　(32GB)	-　(32GB)
機種名	HP-ENVY	HP-VICTUS	MSI Cyborg 14	HP-EliteDesk 800	HP-EliteDesk 800	DELL XPS 9320	DELL Latitude 7520
1枚目生成時間 (分:秒)	00:05	00:13	00:17	11:14 ※1	06:46	09:59 ※2	44:06 ※3
2枚以降　時間 (分:秒)	00:05	00:11	00:15	00:33	05:49	05:49 ※2	49:17※3

　　※1 メモリースワップ（VRAM 不足）による速度低下
　　※2 OpenVINO™ (on Stability Matrix)
　　※3 CPU (on Stability Matrix)

Intel® CPU OpenVINO™ 使用の場合（⑥の例）
- 「Backend Setting」を変更する
  ①「System」タブを選択
  ②「Backend Setting」メニューを選ぶ
  ③「OpenVINO accuracymode」の「accuracy」を選択する（デフォールトは「performance」）
  ④「Apply setting」を押す
  ⑤「Restart setver」を押して再起動する
  ● 再起動後「OpenVINO accuracymode」が「accuracy」になっていることを確認
  ● ブラウザを閉じて「SDNext」を終了してから再起動する
- 「Backend Setting」の変更が必要な理由
  ● デフォールトの状態では画像生成はできるが、プロンプトがかなり無視されてとんでもない画像が生成される
  ● 省メモリーと速度アップ重視の「performance」設定になっているためと思われる
  ● 若干生成速度は遅くなるが安定性お重視の「accuracy」設定とする

※ 参考サイト → SD.Next+openVINOで絵がおかしい(3)：絵はできてるが、プロンプトがかなり無視されて別物

　○「performance」mode の画像（生成時間は「accuracy」のほぼ半分程度）

Model stable-diffusion XL 1.0 Base fuduki_mix

Seed 1338486036 3137529947 3501186981 919726134 2813136310 2543870454

⑥

Model haduki_mix nagatsuki_mix

Seed 2750194358 3915822663 182815339 443727580 2385795572 2152564563

⑥

Model photopediaXL Type 1 photopediaXL Type 2

Seed 2663079554 642433506 564833011 1166443149 3944650356 2475880723

⑥

Model realisticStockPhoto SoraAni25XL Anime & 2.5D

Seed 550527450 2510999043 3188485984 3500885831 1739551527 1644738140

⑥

↑

↑

ローカライズの設定が「Auto」デフォールトになった
よって起動直後は日本語メニューとなるので、必要であれば「Setting」で英語に変更する
現状、日本語のままでは不都合があり使いにくい

↑

本家A1111のWebUIの開発メンバーであるvladmandic氏がフォークした「SD.Next」独自の機能開発が進んだ結果、現在はフォーク関係を解消済みらしい
現在２週間に一度のハイペースで頻繁にアップデートが繰り返されている
　→ Change Log for SD.Next
「CUDA」環境の動作は安定しているが「OpenVINO™」動作環境はやや不安定
・例: SD1.5モデルで画像生成を行ったのち再起動すると前回指定のモデル読み込み後エラーで終了する（Linux の場合）
　原因不明だがフォルダ内に作られる「cache.json」ファイルを削除して起動し、モデルを再制定することで再び利用可能になる
SD1.5 モデルの生成結果が A1111 と違って画像品質が低下する
・『backend』の設定が「diffusers」デフォールトにであることが原因のよう（SDXLなどの新しいモデル形式は「diffusers」出ないと動かない）
・「original」に変更すればいいようだが、環境により変更できないかできても動作しない
・サンプリング関連のパラメータを調整すれば品質向上が期待できるかも（次項参照）

↑

Step 最適値を探す（30 に設定）

Gaidunce scale 最適値を探す（6 に設定）

Gaidunce scale ハードウエアによる違い
・RTX-4060

・RTX-3050

・OpenVINO™ Intel® CPU i7-1260P Iris® Xe Graphics XPS 9320

・OpenVINO™ Intel® CPU i7-1185G7 Iris® Xe Graphics Latitude 7520

↑

「venv」仮想環境で実行環境を確認する（例: OpenVINO）

(SDNext) . venv/Scripts/activate
(venv) (SDNext) python -V
Python 3.10.6
(venv) (SDNext) python -c "from openvino import Core; print(Core().available_devices)"
['CPU', 'GPU']

↑

エラー内容

    :
05:34:35-102307 ERROR    Exception: 'NoneType' object has no attribute 'height'                                         
05:34:35-103523 ERROR    Arguments: args=('task(xtz71h7ocs13zbz)', '', 'Street-art painting of Tom Cruise in style of   
    :

対処方法
・「venv」を削除して再インストール（Intel OpenVINO™ の例）

(SDNext) $ export TRITON_COMMAND="skip"
(SDNext) $ ./webui.sh --use-openvino --autolaunch
Create python venv
    :

参考サイト
→ [Issue]: OpenVino - AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'height' #3732

↑

RTX-4070Ti

GTX-1050Ti

① Prompt: P1, Negative prompt: N1, Size: 512x512, Seed: 614577574

② Prompt: P2, Negative prompt: N2, Size: 512x768, Seed: 1278181800

エラー内容（Windows 環境で NVIDIA CPU 非搭載かつ「Stability Matrix」からのインストール時）

    :
ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: ダイナミック リンク ライブラリ (DLL) 初期化ルーチンの実行に失敗しました。
Could not install automatic (StabilityMatrix.Core.Exceptions.ProcessException: install script failed with code 1: ...
    :

対処方法
・「c++ windows runtime」を更新せよとあるが、インストールした覚えがないので、プロジェクト環境設定の該当項目を再設定
→「Visual Studio の C++ コンパイラ導入」
参考サイト
→ ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: A dynamic link library (DLL) initialization routine failed. #16342

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