SDNext のバックアップ(No.4)

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• SDNext へ行く。
  • 1 (2025-02-10 (月) 05:55:41)
  • 2 (2025-02-27 (木) 13:50:58)
  • 3 (2025-02-28 (金) 05:27:05)
  • 4 (2025-03-12 (水) 13:02:16)
  • 5 (2025-03-13 (木) 16:53:02)
  • 6 (2025-03-13 (木) 19:18:42)
  • 7 (2025-03-14 (金) 04:49:49)
  • 8 (2025-03-16 (日) 09:01:54)
  • 9 (2025-03-24 (月) 09:28:35)
  • 10 (2025-03-29 (土) 20:24:14)
  • 11 (2025-04-04 (金) 05:27:03)

私的AI研究会 > Diffusion > SDNext

画像生成AI「SD.Next」 †

　「SD.Next」を使ってローカル環境でのAI画像生成を検証する

「SD.Next」 †

概要 †

• 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
  

インストール †

• 「Stable 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「Stable Matrix」環境下でのインストールを強く推奨する

1. 「Stable Matrix」画面下の「＋ パッケージの追加」を押す
   
2. 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）
   
   
3. 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
   
   
   
   
   
   
   
   
   
4. 「設定（歯車アイコン）」を押して下にスクロールし「Auto-Launch」にチェック
   ・初回の起動には時間を要する（数分～数十分）
   
   
5. 「Launch」ボタンを押して「SD.Next」起動する
   
   
   
   ▼　参考：「SD.Next」単体でインストールする場合
   ▲　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

環境設定（推奨） †

• 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
  

SD1.5 モデル †

• 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

• 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
  	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
  	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
  	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)
  	(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)

  RTX-4070Ti	RTX-4060	RTX-4060L	RTX-3050	GTX-1050Ti	i7-1260P	i7-1185G7
  ① Prompt: P1, Negative prompt: N1, Size: 512x512, Seed: 614577574
  ② Prompt: P2, Negative prompt: N2, Size: 512x768, Seed: 1278181800

• 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
  	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	00:47	00:40
  生成時間 ② (分:秒)	00:02	00:08	00:06	00:16	02:27	01:25	01:25

SDXL モデル †

• Model
  

  モデル	ファイル名 (.safetensors)	用途	紹介 URL
  stable-diffusion XL 1.0 Base	sd_xl_base_1.0	SDXL1.0 ベースモデル	sd_xl_base_1.0
  	sd_xl_refiner_1.0		sd_xl_refiner_1.0
  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
  photopediaXL Type 1	photopediaXL_type1	SDXL用のリアル系モデル	photopediaXL Type 1
  photopediaXL Type 2	photopediaXL_type2	SDXL用のリアル系モデル
  realisticStockPhoto	realisticStockPhoto_v10		realisticStockPhoto v1.0
  SoraAni25XL Anime & 2.5D	soraAni25DSDXLPony_v10	SDXL用のイラスト系モデル	SoraAni25XL Anime & 2.5D

• VAE
  

  VAE	ファイル名 (.safetensors)	用途	紹介 URL
  sdxl_vae	sd_xl_base_1.0	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

• 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
  Model	haduki_mix			nagatsuki_mix
  Seed	2750194358	3915822663	182815339	443727580	2385795572	2152564563
  ①
  ②
  ③
  ④
  ⑤
  Model	photopediaXL Type 1			photopediaXL Type 2
  Seed	2663079554	642433506	564833011	1166443149	3944650356	2475880723
  ①
  ②
  ③
  ④
  ⑤
  Model	realisticStockPhoto			SoraAni25XL Anime & 2.5D
  Seed	550527450	2510999043	3188485984	3500885831	1739551527	1644738140
  ①
  ②
  ③
  ④
  ⑤

• 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
  	① RTX-4070Ti	② RTX-4060	③ RTX-4060L	④ RTX-3050	⑤ 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
  1枚目生成時間 (分:秒)	00:05	00:13	00:17	11:14 ※	06:46	×	×
  2枚以降　時間 (分:秒)	00:05	00:11	00:15	00:33	05:49	×	×

  　　×: メモリー不足のため動作せず　　※ メモリースワップ（VRAM 不足）による速度低下
  

忘備録 †

「SD.Next」の今（2025/2/28 現在） †

• 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
  

「SD.Next」の今（2025/2/05 現在） †

• 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）
  

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

• 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
  
  

環境確認 †

• 「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']

'NoneType' object has no attribute 'height' †

• 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
  

更新履歴 †

• 2025/01/17 初版
  
• 2025/02/03「SD.Next」アップデートに伴いフォルダ名の変更 automatic → sdnext
  
• 2025/02/27 ハードウェア追加「RTX-4060Laptop」
  
• 2025/03/12 インストール方法を「Stable Matrix」環境下に変更
  

参考資料 †

• SD.Next
  
  • Welcome to SD.Next
    
  • vladmandic/sdnext: SD.Next: All-in-one for AI generative
    
  • SD.Next Documentation: Command Line Arguments
    
  • 【画像生成AI】SD.Next（automatic）のインストール＆使い方
    
  • 【SD.Next】の導入方法と所感【vladmandic/automatic】
    

• グラボなしのPCでSD.Nextを使ってローカル環境でのAI画像生成（OpenVINO編）
  

• SD.Next Model
  
  • 【超簡単】もう１つのstable diffusion SD.NEXTでSDXL1.0を試す
    
  • 生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第12回：SDXL用ModelやLoRAをピックアップ+α版。寝転びポーズや「東京駅」で撮影など (西川和久)
    

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