Stable Diffusion Web UIを外部Webサービスで使用するときに調べたメモ
Local PCでStable Diffusion Web UIを動かしていましたが、GPUがGeForce RTX 3050なので生成時間が少しかかります。
また、大きな画像を作ろうとするとさらに時間がかかり、非効率なので外部リソースを使ってStablediffusionを動かそうと思います。
最近はいろいろと使えるものがあるので少し試してみました。
色々な外部のコンピューティングサービスがありますが試したのは2つ。ConoHa AI CanvasとGoogle Colabです。この記事はそれの使用感を書いてみました。
ConoHa AI Canvas
最初にConoha AI canvasを試してみました。
国内のサービスなので日本語対応していて操作などはスムーズにできます。
単にボタンを押すとStable Diffusion Web UIが立ち上がり、そのまま使用することができます。ストレージは永続なのでモデルなど変えたい場合は外部ストレージに入れればよいだけです。シンプルで初心者に優しい仕様です。
ただ、ネックとしては料金ですね。
各プランで固定費はストレージ分で異なっていますが時間当たりの費用は大体1時間400円（6.6×60）です。毎日1時間くらい使うと30時間でどのプランでも1万円ちょっとかかります。がっつり継続的に使うのであれば正直普通にPC買った方が安い気がしますね。
お試し程度であればいいかもしれません。
またエラーとかも起きて結構時間を無駄に使うことも多かったのであんまりお得ではないとおもいました。
がっつりと使ったりする人向けではなく、使い方があんまりわからない人でお試し用に使ってみるくらいでよいのではないでしょうか。ある程度はまったら卒業する感じでしょうか。
Google Colab
大体の人はGoogle Colabを使っている印象です。Googleという超大手が提供しており値段とGPUもかなりつよつよなため動作も早いです。
ただある程度設定が面倒なので使用するには知識が必要になります。
料金プランは、都度払いか、サブスクか選べます。100コンピューティングユニットはいくつかのGPUから選ぶことができて、一番低めだと70時間くらい、中くらいが40時間、一番いいのが10時間程度です。コスパ的には中くらいで十分だそうです。一番いいのはLoarなど学習させるときに使う方がよい感じ。
サブスクか都度は、利用頻度で変えればよくて、1か月で100コンピューティングユニット使い切れる人はサブスク、もっとかかる人は都度払いでよさそうです。
ノートブック
Google Colabではノートブックに描かれたコードを順番に動かしていきます。コードに書かれた内容などはGPUとの切断を切ると初期化されます。
なので保持するためのドライブとしてGoogle Driveを使うのがよいとのこと。ModelやContlolNetなどはそちらに保存して利用時につなげるのがよい感じです。
使い方は手動で適切なコマンドを打ち込んでいけばよいですが、便利な出来合いのものがあるのでそちらを使っていきます。
Automatic1111 WebUI 公式ページにアクセスして、Google Colab用の「maintained by TheLastBen」を開きます。
それを自分のドライブにコピーして使います。
もともとのノートブックの変更点はPath_to_MODELを事前に保存したModelの場所にすることぐらいです。
もしLoarやContlolNetもドライブに保存してあればそのパスも変更します。
コンピューティングユニット
T4・L4・A100のどれかだが、コスパ的にはL4がいいとのこと。A100は学習するとき用。１００コンピューティングユニットの稼働時間は、L4で40時間程度、A100は10時間くらい。T4はSD1.5で使うならよくて70時間くらい。1200円なら十分安く済みますね。
他のリソース
今回は試しませんでしたが、他にもあるようです。
Paperspace :Google Colabと同じようなサービス。
PixAI：簡単にAIイラストが作れるサービス
Dreamstudio：Stability AI社が開発・運営する画像生成AIサービス
clipdrop：Stability AI社が開発・運営する画像生成AIサービス
他にもいくつもサービスがありますが、拡張性や値段や使用用途を考えて自分はGoogle Colabを使っていこうと思います。