Stable Diffusionの最新モデルSDXL 0.9と過去モデルで生成画像を比較してみた

[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。8月28日発売の[総特集　松苗あけみ](https://www.kawade.co.jp/np/isbn/9784309257167/)が楽しみすぎます。ぶ～け作品の数々は今でも私の心の重要な部分を占めています。

## はじめに

6月23日に[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の新モデルであるSDXL 0.9がリリースされました

この新モデルで生成した画像と過去のモデルで生成した画像にどのような差が出るのかを試してみたので共有いたします。

アカウント作成やAPI呼び出しなどの基本的なことは過去記事「[Stable Diffusionでの画像生成をPythonとWeb APIで実装してみた記録](https://qiita.com/nabata/items/153ed75192004420c2e2)」をぜひご覧ください。

**参考：[画像生成AI「Stable Diffusion」最高性能の新モデル「SDXL 0.9」一般的なPCで実行可能](https://ascii.jp/elem/000/004/142/4142488/)**

## 対象engine_id

今回は

- **Stable Diffusion XL v0.9**(SDXL 0.9 / 2023年6月23日リリース)
- **Stable Diffusion XL Beta v2.2.2**(SDXL Beta / 2023年4月13日リリース)
- **Stable Diffusion v2.1**(SD 2.1 / 2022年12月7日リリース)

この3つを比較していきます。
SDXL 0.9が最新で、SDXL Betaがその一つ前、SD 2.1がさらに一つ前です。

## コード

今回の比較のために用いたPythonのコードは下記です。**engine\_id**を切り替えながら、いくつかのプロンプトで試しました。

画風が違うと比較が難しいため**style\_preset**も指定するようにしました。全部で8つのプロンプトを試したのですが、前半3つが**anime**、次の1つが**fantasy-art**、後半4つが**photographic**です

```Python
import base64
import os
import requests
import time

engine_id = "stable-diffusion-xl-1024-v0-9"  # SDXL 0.9
# engine_id = "stable-diffusion-xl-beta-v2-2-2"  # SDXL Beta
# engine_id = "stable-diffusion-512-v2-1"  # SD 2.1

api_host = os.getenv('API_HOST', 'https://api.stability.ai')
api_key = os.getenv("STABILITY_API_KEY")

# API Keyの取得確認
if api_key is None:
    raise Exception("Missing Stability API key.")

# API呼び出し
response = requests.post(
    f"{api_host}/v1/generation/{engine_id}/text-to-image",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Accept": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    },
    json={
        "Samples": 3,
        "style_preset": "anime",
        "text_prompts": [
            {
                "text": "Japanese moe heroine"
            }
        ],
    },
)

# レスポンス確認
if response.status_code != 200:
    raise Exception("Non-200 response: " + str(response.text))

# レスポンス取得
data = response.json()

# 画像保存
# ファイル名にはタイムスタンプとengine_id、通番を含めています
# 通番は0〜samplesの値 - 1
for i, image in enumerate(data["artifacts"]):
    with open(f"./{engine_id}_{int(time.time())}_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image["base64"]))
```

## 結果

ここから結果です。

8つのプロンプトにつきまして、**SD 2.1** → **SDXL Beta** → **SDXL 0.9**の順番で3枚ずつ生成画像を並べていきます。つまり**旧 → 新**です。

結論から述べてしまうと、新しいモデルほど

- 高品質
- 違和感が少ない

と感じました。

主観でしかないですが、新しいモデルほど「**プロンプトを正確に汲み取っている**」「**自然な絵/写真に近づいている**」という印象です。

## 日本の萌えヒロイン

「**日本の萌えヒロイン（Japanese moe heroine）**」を**anime**指定で生成してみます。

```Python
"style_preset": "anime",
"text_prompts": [
    {
        "text": "Japanese moe heroine"
    }
],
```

### SD 2.1

まずはSD 2.1の結果です。少し懐かしい感じの画像たちが生成されました。

<img width="50%" alt="sd21_e_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/6994978b-d906-2409-dcaf-11bb1b5579f5.png">

<img width="50%" alt="sd21_e_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/fbd8de4f-9a28-e8e0-5688-2a66fe70d7f9.png">

<img width="50%" alt="sd21_e_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/38d0aec8-6ebf-f4ec-0de7-68024383fd2c.png">

### SDXL Beta

続いてSDXL Betaの結果です。画風がより**現代**に近づいたかもしれませんが、武器や髪型や腕など、明らかに不自然ですね。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_e_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/b20a496c-5178-a1a9-a8d2-4a80043dcf6a.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_e_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/64abca94-3849-b53c-b972-6e27a5ae111a.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_e_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/41b130e1-26b3-5e83-5fed-e401b9aae0e7.png">


### SDXL 0.9

最後にSDXL 0.9です。**現代深夜アニメ**に彼女たちが登場しても違和感がなさそう。

<img width="50%" alt="sdxl_09_e_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/745d8520-c243-3fce-45d2-eb13075e498e.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_e_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/606ebb67-bbcd-603f-5460-84dd019e0571.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_e_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/c2da0fbf-c552-aaa4-58e3-9ea01ffbbbf6.png">


## 日本の人気アニメに登場するスイーツ

次は「**日本の人気アニメに登場するスイーツ（Sweets that appear in popular Japanese anime）**」です。

```Python
"style_preset": "anime",
"text_prompts": [
    {
        "text": "Sweets that appear in popular Japanese anime"
    }
],
```

### SD 2.1

プロンプトに対して忠実かはともかく、個人的にはこれはこれで好き。

<img width="50%" alt="sd21_g_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/ba0fdb8b-8a67-217d-23fb-226b9ba75fd3.png">

<img width="50%" alt="sd21_g_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/62511000-228a-fd0f-abfa-1e268aebd386.png">

<img width="50%" alt="sd21_g_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/ecf11ea0-29ba-ae1f-457c-56e1200c9bc9.png">



### SDXL Beta

「スイーツ」というより「**スイーツっぽい**」ですね。概念としてはスイーツ。
3枚目がカオスで好き。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_g_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e971cc08-bb54-3163-f902-2900a41c0798.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_g_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/eb2f0ae2-eb67-6444-ad63-dedc860dc74c.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_g_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e9b677b4-9f38-3e5a-4022-280ad89d96c1.png">


### SDXL 0.9

日本のアニメにはなかなか登場しづらそうな種類のスイーツではありますが、クオリティ高いですね。
あと、SDXL 0.9は色合い等から受ける印象が現代風と感じます。

<img width="50%" alt="sdxl_09_g_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/f7fc73b3-95e0-78f9-f39b-2dcf948ea96c.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_g_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/16753ded-bdf0-1988-cc21-2d154e956589.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_g_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e2ad25ad-4ea8-76c2-33c7-0d3962aad6ee.png">



## 修学旅行中の男子高校生

続いて「**修学旅行中の男子高校生（Male high school student on a school trip）**」です。

```Python
"style_preset": "anime",
"text_prompts": [
    {
        "text": "Male high school student on a school trip"
    }
],
```

### SD 2.1

「**果たして修学旅行とは？**」と考えてしまう絵もありますね。やっぱり昔のモデルになればなるほど、全体的にはそれっぽいのですが、身につけているものだとかをピンポイントで見ると明らかにおかしかったりしますね。

<img width="50%" alt="sd21_f_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d4546381-9091-a45d-2336-cc6f62e5af66.png">

<img width="50%" alt="sd21_f_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/3035027d-c9e7-8a43-e883-a4f22541a116.png">

<img width="50%" alt="sd21_f_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/7bad10fc-0fda-e4cd-7618-bc1ec679c8b3.png">


### SDXL Beta

修学旅行感は薄いですね。休日や放課後みたい。まあ、いまどきの男子高校生の休日も放課後も私からしたら未知の世界ですが。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_f_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e1fd3369-86c2-9df5-b240-42a3cd43ae07.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_f_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/fc093a4d-21f1-3541-9f0f-a2fc6cebafa7.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_f_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/f6101936-9cf8-9582-7355-6edf45b553c0.png">


### SDXL 0.9

かなり**修学旅行中**っぽくなりましたね。ただ、**通学中**と言われればそれっぽいし、**買い物中**と言われてもそれっぽいので、そもそも私のプロンプトが抽象的過ぎただけですね。

<img width="50%" alt="sdxl_09_f_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/2cd9ff71-2ff1-35e5-b58e-e9348e806031.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_f_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/c99fffe1-e95f-d4eb-5285-6672cfb94a91.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_f_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d53e5405-8099-1229-aae2-18cc1bba2d37.png">

##  ギターを演奏するお姫様

次は「**ギターを演奏するお姫様（A princess playing guitar）**」です。
**fantasy-art**を指定してみました。

```Python
"style_preset": "fantasy-art",
"text_prompts": [
    {
        "text": "A princess playing guitar"
    }
],
```

### SD 2.1

ギターが安定しませんね。

<img width="50%" alt="sd21_h_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/54891afc-8689-02df-7440-bd149f53c3bc.png">

<img width="50%" alt="sd21_h_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e71b30c5-fee1-4191-39b9-d24294070a12.png">

<img width="50%" alt="sd21_h_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/eb78102d-a09b-2fc3-4cd2-8c8a0184bf45.png">


### SDXL Beta

童話の挿絵等に出てきそうです。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_h_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/550e70fe-36cf-a216-5fed-152e3530c348.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_h_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/966f72aa-2e3f-b26d-741d-9cbd8ca96ad3.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_h_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d2fac264-36aa-1ef0-cfdd-86f522c5d599.png">

### SDXL 0.9

**リアル要素**が強めになりました。
**絵の良し悪し**は好みによるところも多分にあるとは思いますが、最新のモデルになるほどに、いわゆる**現代的に上手な絵**とされるものに近づいている感は受けます。

<img width="50%" alt="sdxl_09_h_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/4872445d-f184-5829-0469-980bd6f800e4.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_h_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/87863e91-b119-60ae-1707-6fc3411a24f5.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_h_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/1957e06e-1eee-6829-4ede-3ae4d8c25c16.png">



## ノートパソコン上の可愛い妖精

「**ノートパソコン上の可愛い妖精（A cute fairy on top of a white laptop）**」です。**妖精が実在しない**という前提に立つのであれば、現実にはありえないものです。
また、ここからは**photographic**を指定しています。

```Python
"style_preset": "photographic",
"text_prompts": [
    {
        "text": "A cute fairy on top of a white laptop"
    }
],
```


### SD 2.1

いわゆる**可愛い**ではないかな……。

<img width="50%" alt="sd21_a_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/dbcef0a9-9b5e-00d5-a790-aef20922fa03.png">

<img width="50%" alt="sd21_a_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d276d64c-53db-7c52-03cd-a5c4fb28a249.png">

<img width="50%" alt="sd21_a_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d3af90f7-9645-c1ea-d689-0792303ddebb.png">


### SDXL Beta

私のイメージする**可愛い**に近づきました。3枚目は**心霊写真味**がありますが。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_a_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/3502d902-92f3-90c9-c65e-68106c58d7e9.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_a_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/fcc36fc2-52d7-a749-cf22-83bb820d17da.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_a_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/a12f1248-43c8-101e-23f4-d9b4c273de44.png">


### SDXL 0.9

3枚目は腕の辺りの違和感強めですが、全体として**ナチュラルな妖精**になったと感じます。
本物の妖精を見たことないからナチュラルもなにもないっちゃないですが。

<img width="50%" alt="sdxl_09_a_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/6ad44441-e8b0-720d-5844-37c127c082bd.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_a_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/791c1b9c-83df-6da6-597d-bc4362e57f54.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_a_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/0896a90a-86b5-3664-5d0e-2fb697f39755.png">



## 黒いボブヘアで可愛い28歳の日本人女性

私のQiita記事でよく使うプロンプト「**黒いボブヘアで可愛い28歳の日本人女性（28-year-old Japanese pretty woman with black bobbed hair）**」です。

```Python
"style_preset": "photographic",
"text_prompts": [
    {
        "text": "28-year-old Japanese pretty woman with black bobbed hair"
    }
],
```

### SD 2.1

これも主観ではありますが**可愛い**というよりは、違う形容詞をイメージする画像ですね。

<img width="50%" alt="sd21_b_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/0efdc578-b57d-559f-e9b9-a3dea36e2ec9.png">

<img width="50%" alt="sd21_b_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/f9ad4c1b-040f-34f3-28f6-67618bcca8e8.png">

<img width="50%" alt="sd21_b_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/a3f57579-678f-ffa2-86c4-df230efebed3.png">



### SDXL Beta

メイクがナチュラルになりましたね。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_b_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/7b84c353-0c48-4c9d-f129-b10536cc6fc0.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_b_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d1702ad3-3d70-9ce5-a313-4a7870fc7eb3.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_b_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/e2fb409e-8459-cc8d-b817-056912471647.png">



### SDXL 0.9

写真としてかなり質が向上したと感じます。前の写真が**素人**によるもので、これらの写真は**玄人**によるもの、みたいな。
サンプル数少ないのでたまたまかもしれませんが、髪型も統一感ありますね。

<img width="50%" alt="sdxl_09_b_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/48ffce71-81ee-a3cd-c232-7ccf8a0d3d8d.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_b_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/faab0dd6-3085-b358-87a6-c3bfc3661c59.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_b_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d828856c-0f0d-e370-d1b4-4e5bc7d3f694.png">


## 1980年代の香港の繁華街

人ではなく景色を生成してみましょう。「**1980年代の香港の繁華街（Hong Kong downtown in the 1980s）**」です。ちなみに私は香港には行ったことはありますが2010年代です。

```Python
"style_preset": "photographic",
"text_prompts": [
    {
        "text": "Hong Kong downtown in the 1980s"
    }
],
```

### SD 2.1

なんとも言いづらい。1980年代にテレビでよく見たジオラマはこんなだった気がする。

<img width="50%" alt="sd21_c_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/bf537001-507a-2a92-f2c2-8b5ab2b29b44.png">

<img width="50%" alt="sd21_c_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/2219654b-9e57-b856-4d65-a7cde6769c15.png">

<img width="50%" alt="sd21_c_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/8fa3878c-7e98-2247-6b30-4f81cb87860d.png">


### SDXL Beta

どうでしょうか。もうちょっと雑多な方が現実に近いですかね。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_c_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/66beacde-f5eb-ec77-63aa-66ea163a3535.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_c_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/a5693f7d-aa32-0041-4225-472ee0e3dde8.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_c_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/d6de8ebd-e5b9-bcad-45ea-4380a7add744.png">


### SDXL 0.9

**1980年代**より少し前の**1970年代**の写真っぽさありますね。

<img width="50%" alt="sdxl_09_c_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/dedc6b4a-1605-a437-1b05-37074ba988d2.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_c_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/7219eb34-7355-ed97-ad63-6e9f6b8a071f.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_c_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/0bb50fc0-63b3-0a27-d87b-993acd025bf5.png">



## 2020年の新宿歌舞伎町

これで最後です。「**2020年の新宿歌舞伎町（Shinjuku Kabukicho in 2020）**」です。

```Python
"style_preset": "photographic",
"text_prompts": [
    {
        "text": "Shinjuku Kabukicho in 2020"
    }
],
```

### SD 2.1

かなり雰囲気出ていると思いますが、やっぱり描画される文字はどうしても原理的に**それっぽい**に留まりますね。

<img width="50%" alt="sd21_d_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/ab39fb9c-9926-eea5-6817-8c9c5d0f1f79.png">

<img width="50%" alt="sd21_d_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/fdbed97a-a8b4-3d3b-934a-dbfa20bd963b.png">

<img width="50%" alt="sd21_d_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/dca13cc0-3e1a-e746-388c-6d5426e29c99.png">


### SDXL Beta

これも主観でしかないですが**新宿らしさ**は増した気がします。

<img width="50%" alt="sdxl_beta_d_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/1bf0a318-b747-06c5-b975-edf48066a306.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_d_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/46f590ef-3423-02f7-9777-f41e03e70a28.png">

<img width="50%" alt="sdxl_beta_d_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/afd003b6-1d7e-518b-d76b-f4ab22033bed.png">



### SDXL 0.9

なんかちょっとくすんだ感じになってしまったでしょうか。他の写真が全体的にキラキラし過ぎているのかもしれませんが。

<img width="50%" alt="sdxl_09_d_1.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/b5ffbd5c-c5b9-e0fa-0ec5-515eb318a685.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_d_2.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/fd7f5f58-27ca-2315-24e5-3e857cd7f499.png">

<img width="50%" alt="sdxl_09_d_3.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/869934/9c7ac978-eba8-f84a-86ce-33a497fbbe47.png">


## おまけ engine\_id一覧

指定可能な**engine_id**のリストは[enginesのlist API](https://platform.stability.ai/rest-api#tag/v1engines/operation/listEngines)で取得可能です。現時点でのリストを貼っておきます

```Python
[
	{
		"description": "Real-ESRGAN_x2plus upscaler model",
		"id": "esrgan-v1-x2plus",
		"name": "Real-ESRGAN x2",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion XL v0.9",
		"id": "stable-diffusion-xl-1024-v0-9",
		"name": "Stable Diffusion XL v0.9",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion v1.4",
		"id": "stable-diffusion-v1",
		"name": "Stable Diffusion v1.4",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion v1.5",
		"id": "stable-diffusion-v1-5",
		"name": "Stable Diffusion v1.5",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion v2.0",
		"id": "stable-diffusion-512-v2-0",
		"name": "Stable Diffusion v2.0",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion 768 v2.0",
		"id": "stable-diffusion-768-v2-0",
		"name": "Stable Diffusion v2.0-768",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion Depth v2.0",
		"id": "stable-diffusion-depth-v2-0",
		"name": "Stable Diffusion v2.0-depth",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion v2.1",
		"id": "stable-diffusion-512-v2-1",
		"name": "Stable Diffusion v2.1",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion 768 v2.1",
		"id": "stable-diffusion-768-v2-1",
		"name": "Stable Diffusion v2.1-768",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Diffusion XL Beta v2.2.2",
		"id": "stable-diffusion-xl-beta-v2-2-2",
		"name": "Stable Diffusion v2.2.2-XL Beta",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stable Diffusion x4 Latent Upscaler",
		"id": "stable-diffusion-x4-latent-upscaler",
		"name": "Stable Diffusion x4 Latent Upscaler",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Inpainting v1.0",
		"id": "stable-inpainting-v1-0",
		"name": "Stable Inpainting v1.0",
		"type": "PICTURE"
	},
	{
		"description": "Stability-AI Stable Inpainting v2.0",
		"id": "stable-inpainting-512-v2-0",
		"name": "Stable Inpainting v2.0",
		"type": "PICTURE"
	}
]
```

## 最後に

7月中旬にはSDXL 1.0がリリースされる予定らしいですし、この進化スピードで行くと年内でどこまで到達しているのか読めないですね。

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