私的AI研究会 > AI_Program3
生成 AI プログラミング３ == 編集中 == †
これまで検証してきた結果をもとに、Python で生成 AI プログラムを書く
▼ 目 次
▲ 目 次
※ 最終更新:2025/06/17
diffusersではじめめる Stable Diffusion （実践編） †
Step 40：テキストから画像を生成する †
- 「sd_txt2img.py」
## sd_txt2img.py【SD1.5】 テキストから画像生成（txt2img）サンプル・ソースコード
## Ver. 1.00 2025/06/16
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, logging
from translate import Translator
logging.set_verbosity_error()
# モデルのフォルダーのパス
model_path = "/StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" # モデル
# GPUを使う場合は"cuda" 使わない場合は"cpu"
device = 'cuda'
# seed 値
seed = 12345678
# パイプラインを作成
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_single_file(model_path).to(device)
# プロンプト
trans = Translator('en','ja').translate
prompt_jp = '満開の蘭' # プロンプト
prompt = trans(prompt_jp)
# Generatorオブジェクト作成
generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
print(f'Seed: {seed}, Model: {model_path}')
print(f'prompt : {prompt_jp} → {prompt}')
# 画像を生成
image = pipeline(
prompt=prompt,
num_inference_steps = 30,
guidance_scale = 7.5,
width = 512,
height = 512,
generator = generator,
).images[0]
image.save("results/sd_txt2img.png") # 生成画像
- プログラムを実行する（実行時間：約 3秒 RTX 4070 Ti 12GB）
(sd_test) PS > python sd_txt2img.py
Fetching 11 files: 100%|████████████████████| 11/11 [00:00<00:00, 11048.21it/s]
Loading pipeline components...: 100%|████████████| 6/6 [00:00<00:00, 8.85it/s]
Seed: 12345678, Model: /StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
prompt : 満開の蘭 → Orchid in full bloom
100%|██████████████████████████████████████████| 30/30 [00:03<00:00, 8.31it/s]
- 画像ファイル「sd_txt2img.png」が生成される
Step 41： ～ コマンドラインからパラメータ入力 ～ †
:
Step 42： ～ GUI プログラム ～ †
:
Step 50：画像から画像を生成する †
- 「sd_img2img.py」
## sd_img2img.py【SD1.5】 画像から画像生成（img2img）サンプル・ソースコード
## Ver. 1.00 2025/06/16
import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline,DPMSolverMultistepScheduler, logging
from translate import Translator
logging.set_verbosity_error()
# モデルフォルダーのパス
model_path = "/StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" # モデル
image_path = "images/kamo.jpg" # 元画像
# GPUを使う場合は"cuda" 使わない場合は"cpu"
device = 'cuda'
# seed 値
seed = 12345678
# パイプラインを作成
pipeline = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_single_file(
model_path,
torch_dtype = torch.float16,
).to(device)
# スケジューラ設定
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
# プロンプト
trans = Translator('en','ja').translate
prompt_jp = '兎' # プロンプト
prompt = trans(prompt_jp)
src_image = Image.open(image_path)
# Generatorオブジェクト作成
generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)
print(f'Seed: {seed}, Model: {model_path}')
print(f'prompt : {prompt_jp} → {prompt}')
# 画像を生成
image = pipeline(
prompt = prompt,
image = src_image,
num_inference_steps = 30,
guidance_scale = 7,
strength = 0.6,
generator = generator
).images[0]
image.save("results/sd_img2img.png") # 生成画像
- プログラムを実行する（実行時間：約 5秒 RTX 4070 Ti 12GB）
(sd_test) PS > python sd_img2img.py
Fetching 11 files: 100%|███████████████████████████████| 11/11 [00:00<?, ?it/s]
Loading pipeline components...: 100%|████████████| 6/6 [00:01<00:00, 3.51it/s]
Seed: 12345678, Model: /StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
prompt : 兎 → Domestic Rabbit
100%|██████████████████████████████████████████| 18/18 [00:04<00:00, 3.78it/s]
(sd_test) PS D:\anaconda_win\workspace_3\sd_test> python sd_037.py
- 画像ファイル「sd_img2img.png」が生成される
Step 51： ～ コマンドラインからパラメータ入力 ～ †
:
Step 52： ～ GUI プログラム ～ †
:
Step 90：統合した『私的 AI 生成プログラム』 †
:
忘備録 †
更新履歴 †
参考資料 †
