#stablediffusion をCPUのみで動かす!しかも #docker を使って環境を汚さずに実行環境を整える!

私の手持ちのPCではGPUが貧弱(NVIDIA Geforce GTX 1650 4GB/ 1660 SUPER 6GB)でStable Diffusionが動作しませんでした(https://youtu.be/ba_LcDW8jtc)。

悔しいのでCPUのみで動作させるバージョンをDocker for Windows環境(WSL2使用)にて動作させてみました。

インストラクションに一部間違いがあり少しだけ苦労してしまいましたが、無事にCPUのみでStable Diffusionを動作させることに成功しました。

コンテナを使っているので環境構築自体はとても簡単です。ただ、もちろんCPUパワーの問題があり、画像生成には私の環境では1枚12分もかかってしまいます。でも、ローカル実行できるのとできないのとでは大違いですので動作させることができてよかったです。

ただし、この手法でもメインのRAMは16GBはないと動作させるのは厳しいだろうと思いますのでご注意ください。

時間がかかってもいいから手元のPCでStable Diffusionを使ってみたい!という方はぜひ動画を見ながら一緒にTryいただければと思います。

  • 02:16 Gitレポジトリのダウンロード
  • 02:47 Torrentクライアントを用いたモデルデータのダウンロード
  • 03:19 Torrentクライアントのダウンロードとインストール
  • 06:25 ダウンロードしたGitレポジトリの展開
  • 07:34 ダウンロードしたモデルデータの配置
  • 09:36 Dockerコンテナの構成
  • 13:28 依存ライブラリ群の導入
  • 14:29 condaでの環境切り替え
  • 14:38 Stable Diffusionの利用(txt2img.py使用)
  • 15:38 初回実行時のモジュールダウンロード
  • 17:44 メモリ不足でkillされてしまうトラブルのトラブルシューティング
  • 25:46 WSL2へのメモリ割り当て増加後の再実行
  • 28:51 画像生成後の確認

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