画像生成AI: Stable Diffusion WebUI を NVIDIA RTX Virtual Workstation へ インストールしてみてみた

[Stable Diffusion](https://stability.ai/) は、ディープラーニング（深層学習）の Text-To-Image AIモデルです。
ブラウザ・インターフェイスの [Stable Diffusion WebUI](https://stablediffusionweb.com/WebUI) を使用して、テキスト プロンプトから画像を生成したり、テキスト プロンプトを使用して既存の画像を変更したりできます。
[NVIDIA RTX Virtual Workstation](https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/virtual-workstation/) は、NVIDIA RTXテクノロジーをサポートする仮想ワークステーションであり、ray tracing、AI-Denoising、Deep Learning Super Sampling（DLSS）などの高度な機能をクラウドベースの仮想環境に導入しています。最新世代の NVIDIA GPUをサポートすることで、可能な限り最高のパフォーマンスが得られるため、設計者とエンジニアは最高の作業をより迅速に作成できます。
ということで、NVIDIA RTX Virtual Workstation へ Stable Diffusion WebUI をインストールして、最新の画像生成モデル [Stable Diffusion XL(SDXL)](https://stablediffusionxl.com/japanese/) を使用して画像生成してみてみます。
<img width="600" alt="mojikyo45_640-2.gif" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/bf93463f-8b29-9383-5a10-6bc15da60b4a.jpeg">
今回使用する NVIDIA RTX Virtual Workstation は、[Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GPU インスタンス](https://www.oracle.com/jp/cloud/compute/gpu/)の、[NVIDIA A10 Tensor Core GPU](https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/a10-gpu/) を搭載した VM.GPU.A10.1シェイプを使用します。
[VM.GPU.A10.1シェイプ](https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/ja-announcing-nvidia-a10-gpu)は、15 個の OCPU、240 GB の CPU メモリ、24 Gbps のネットワーク帯域幅, 1 つの GPU と 24 GB の GPUメモリを備えています。

# ■ NVIDIA RTX Virtual Workstation インスタンス作成
[Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Web コンソール](https://www.oracle.com/cloud/sign-in.html)から作成します。
NVIDIA RTX Virtual Workstation はコンピュート・インスタンス作成画面で Marketplaceの中から選択して作成することができます。

**1) 作成**
Oracle Cloudの Webコンソールを使用して次のように、設定して作成

    VM Image: NVIDIA RTX Virtual Workstation
    Shape: VM.GPU.A10.1
    boot volume size: 今回は256GB程度 ※絵画Modelのサイズが大きいので

**・Market Place選択画面**
Create compute instance画面にあるコンピュート・イメージを選択する項目で、Marketplace の中から NVIDIA RTX Virtual Workstationを選択して作成します。
![01_Compute作成_NVIDIA-RTX_Marketplace版01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/0361e852-09a3-4768-030f-9583d12777ca.png)
**・Create compute instance 全体画面**
内容確認し、[Create]をクリックして作成
![01_Compute作成_NVIDIA-RTX_Marketplace版02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/e94ece8f-97e3-a2f0-41df-a490d12dd80a.jpeg)
![01_Compute作成_NVIDIA-RTX_Marketplace版03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/96168ac6-58d3-2ba7-3519-cef599bbb574.jpeg)


**2) 作成完了**
![01_Compute作成_NVIDIA-RTX_Marketplace版04.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/543bd7aa-d194-8ae4-75b2-30ab410304cd.jpeg)


**3) ログイン**
Microsoft Remote Desktopで作成したインスタンスへ接続
![RDP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/2f4b8b29-8836-1c39-df6e-8d0b7ab46f99.png)




# ■ NVIDIA ドライバー確認
PowerShellで  nvidia-smi で GPU デバイスの状態を確認

```

PS C:\Windows\system32> nvidia-smi
    Mon Oct 16 06:39:14 2023
    +---------------------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 536.25                 Driver Version: 536.25       CUDA Version: 12.2     |
    |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
    | GPU  Name                     TCC/WDDM  | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
    | Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
    |                                         |                      |               MIG M. |
    |=========================================+======================+======================|
    |   0  NVIDIA A10                   WDDM  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
    |  0%   28C    P8              12W / 150W |    153MiB / 23028MiB |      2%      Default |
    |                                         |                      |                  N/A |
    +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

    +---------------------------------------------------------------------------------------+
    | Processes:                                                                            |
    |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
    |        ID   ID                                                             Usage      |
    |=======================================================================================|
    |    0   N/A  N/A       836    C+G   C:\Windows\System32\LogonUI.exe           N/A      |
    |    0   N/A  N/A      1196    C+G   C:\Windows\System32\dwm.exe               N/A      |
    |    0   N/A  N/A      4792    C+G   C:\Windows\explorer.exe                   N/A      |
    |    0   N/A  N/A      6060    C+G   C:\Windows\System32\dwm.exe               N/A      |
    |    0   N/A  N/A      6292    C+G   ....Cortana_cw5n1h2txyewy\SearchUI.exe    N/A      |
    |    0   N/A  N/A      6996    C+G   ...5n1h2txyewy\ShellExperienceHost.exe    N/A      |
    +---------------------------------------------------------------------------------------+

```

# ■  Stable Diffusion web UI インストール
インストール方法は、GitHub の [Stable Diffusion web UI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) を参考にインストールします。
```
・Automatic Installation on Windows
    1. Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking "Add Python to PATH".
    2. Install git.
    3. Download the stable-diffusion-webui repository, for example by running git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
    4. Run webui-user.bat from Windows Explorer as normal, non-administrator, user.
```
![10_Stable Diffusion web UI.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/6a6d8899-5bad-3afc-909c-e1c1826b5802.jpeg)
![10_Stable Diffusion web UI02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/a9d3f73f-b9fa-1ba7-2dd6-a79b9854d461.jpeg)


## ⚫︎ 1. Install Python 3.10.6
**1) Python 3.10.6 をダウンロード**
Webブラウザで [Install Python 3.10.6](https://www.python.org/downloads/release/python-3106/) へ移動し、[Windows installer (64-bit)](https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe)をクリックしてダウンロード
![02_Python3.10.6_01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/c34e8fc0-db1c-0f1d-8373-57a011f5dcdc.jpeg)


今回ダウンロードされたファイルは次です

    python-3.10.6-amd64.exe

**2)  インストール開始**
ダウンロードしたファイルを右クリックして Administrator権限で実行
![02_Python3.10.6_02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/692947a3-8f03-8e82-279f-33e05658bdb6.jpeg)



**3) Install Python 3.10.6 (64-bit)画面**
[Add Oython 3.10 to PATH]をクリックし、[Install Now]をクリック
![02_Python3.10.6_03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/6527e49a-b2d3-89bf-3361-9cd13ac62edc.jpeg)




**4) Setup was successful画面**
インストール完了

**5) インストール確認**
Powershell で 次のコマンドを実行し Python Versionを確認
```
PS C:\Windows\system32> python --version
    Python 3.10.6
```

## ⚫︎ 2. Install git.
**1) Git をダウンロード**
Webブラウザで [Git](https://git-scm.com/download/win) へ移動し、[Click here to download](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.42.0.windows.2/Git-2.42.0.2-32-bit.exe)をクリックしてダウンロード
![03_gitインストール01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/b0414717-feed-77c3-f7bc-7eb151036d91.jpeg)
今回ダウンロードされたファイルは次です

```ファイル名
    Git-2.42.0.2-32-bit.exe
```

**2) インストール開始**
ダウンロードしたファイルを右クリックして Administrator権限で実行
![03_gitインストール02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/29fa57cd-2a05-8e7b-e9d4-a1059fa63775.jpeg)


**3) GNU General Public Licese 画面**
問題なければ、Liceseに同意し、[Next]をクリック
![03_gitインストール03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/72525a09-64a2-1457-fe12-d555de39c16b.jpeg)


**4) Select Destination Location画面**
インストール・ディレクトリを選択し、[Next]をクリック
この後すべてデフォルトで、[Next]をクリックしてインストールします。
![03_gitインストール04.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/09b3e9cb-dedb-18d0-c60a-dbbec4d89bbb.jpeg)


**5) Completing the Git Setup Wizard画面**
[Finish]をクリックしインストール完了
![03_gitインストール19.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/4c40448a-bef6-f70b-fc5b-55e11c8e9375.jpeg)


**6) インストール確認**
Powershell で 次のコマンドを実行し Git Versionを確認
```
PS C:\Windows\system32> git -v
    git version 2.42.0.windows.2
```


## ⚫︎ 3. Download the stable-diffusion-webui repository

**1) インストール・ディレクトリ作成**
今回、C:\StableDiffusion を PowerShellを使用して作成します。
```
PS C:\Windows\system32> mkdir C:\StableDiffusion


        Directory: C:\


    Mode                 LastWriteTime         Length Name
    ----                 -------------         ------ ----
    d-----        10/14/2023   4:36 AM                StableDiffusion
```


**2) stable-diffusion-webui repository ダウンロード**
次のコマンドを使用して、Repository をダウンロード

```: Repositoryダウンロード・コマンド
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
```

**・実行**
```
PS C:\Windows\system32> cd C:\StableDiffusion\
PS C:\StableDiffusion> git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
    Cloning into 'stable-diffusion-webui'...
    remote: Enumerating objects: 27809, done.
    remote: Counting objects: 100% (158/158), done.
    remote: Compressing objects: 100% (84/84), done.
    remote: Total 27809 (delta 97), reused 116 (delta 74), pack-reused 27651
    Receiving objects: 100% (27809/27809), 32.47 MiB | 25.67 MiB/s, done.
    Resolving deltas: 100% (19468/19468), done.
```

**3) 確認**
```
PS C:\StableDiffusion> ls


        Directory: C:\StableDiffusion


    Mode                 LastWriteTime         Length Name
    ----                 -------------         ------ ----
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                stable-diffusion-webui


PS C:\StableDiffusion> cd .\stable-diffusion-webui\
PS C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui> ls

        Directory: C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui


    Mode                 LastWriteTime         Length Name
    ----                 -------------         ------ ----
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                .github
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                configs
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                embeddings
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                extensions
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                extensions-builtin
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                html
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                javascript
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                localizations
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                models
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                modules
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                scripts
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                test
    d-----        10/15/2023   8:22 AM                textual_inversion_templates
    -a----        10/15/2023   8:22 AM             51 .eslintignore
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           3479 .eslintrc.js
    -a----        10/15/2023   8:22 AM             56 .git-blame-ignore-revs
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            534 .gitignore
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            122 .pylintrc
    -a----        10/15/2023   8:22 AM          33515 CHANGELOG.md
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            250 CITATION.cff
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            657 CODEOWNERS
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            178 environment-wsl2.yaml
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           1297 launch.py
    -a----        10/15/2023   8:22 AM          35240 LICENSE.txt
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            196 package.json
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            798 pyproject.toml
    -a----        10/15/2023   8:22 AM          11860 README.md
    -a----        10/15/2023   8:22 AM             52 requirements-test.txt
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            360 requirements.txt
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            541 requirements_versions.txt
    -a----        10/15/2023   8:22 AM         420577 screenshot.png
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           4899 script.js
    -a----        10/15/2023   8:22 AM          21496 style.css
    -a----        10/15/2023   8:22 AM            687 webui-macos-env.sh
    -a----        10/15/2023   8:22 AM             92 webui-user.bat
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           1380 webui-user.sh
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           2223 webui.bat
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           5471 webui.py
    -a----        10/15/2023   8:22 AM           8353 webui.sh
```

# ■ Stable Diffusion XL(SDXL) モデルのダウンロードと配置
Stable Diffusion web UIを起動する前に、絵画モデルをインストールしておきます。
今回 [Stable Diffusion XL](https://stablediffusionxl.com/) 画像生成モデルをインストールしてみてみます。
Stable Diffusion XL(SDXL) は、Stability AI社が開発した高画質な画像を生成してくれる最新のAI画像生成モデルです。
Stable Diffusion Web UI バージョンは、v1.5.0以降で対応しています。

## ⚫︎ SDXLの学習データ（モデルデータ）をダウンロード
**1) ダウンロード**
[Stable Diffusion XL – SDXL 1.0 Model](https://stablediffusionxl.com/)のページから [Download SXL] をクリックして各種ダウンロードします。
![09_SDXL.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/2813450a-b99e-7b37-a2e4-9badaa96cecf.jpeg)


**・ Baseモデル:** [stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main) から sd_xl_base_1.0.safetensors をダウンロード
![09_ stable-diffusion-xl-base-1.0画面.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/be89ade9-0542-44d8-5fd7-98ac35a97b1a.jpeg)


**・ Refinerモデル:** [stable-diffusion-xl-refiner-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/main) から sd_xl_refiner_1.0.safetensors をダウンロード
![09_ stable-diffusion-xl-refiner-1.0画面.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/da50224d-c03f-7465-9a85-27a506d1b742.jpeg)
**・ VAE:** [sdxl-vae](https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/tree/main) から sdxl_vae.safetensors をダウンロード
![09_sdxl-vae画面.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/465e98ae-f18d-db8d-1e8c-75614b397f1f.jpeg)



**2) インストール**
取得したモデル、VAEを以下ディレクトリへ配置
```
　・ モデル配置場所: "StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion" 
　・ VAE配置場所:   "StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\VAE" 
```


**3) インストール確認**
**・モデル配置確認**
```
PS C:> cd C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
PS C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion> ls

        Directory: C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion


    Mode                 LastWriteTime         Length Name
    ----                 -------------         ------ ----
    -a----        10/15/2023   8:22 AM              0 Put Stable Diffusion checkpoints here.txt
    -a----        10/15/2023   7:41 AM     6938078334 sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors
    -a----        10/15/2023   7:42 AM     6075981930 sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors
```

**・VAE配置確認**
```
PS C:> cd C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\VAE
PS C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\VAE> ls


        Directory: C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\VAE


    Mode                 LastWriteTime         Length Name
    ----                 -------------         ------ ----
    -a----        10/15/2023   8:22 AM              0 Put VAE here.txt
    -a----        10/15/2023   2:13 PM      334641164 sdxl_vae.safetensors
```

# ■ Stable Diffusion WebUI 起動
## ⚫︎ Run webui-user.bat 
webui-user.bat で Stable Diffusion web UIを起動

**1) 実行**
```

PS C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui> .\webui-user.bat
	Creating venv in directory C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\venv using python "C:\Users\opc\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe"
	venv "C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe"
	Python 3.10.6 (tags/v3.10.6:9c7b4bd, Aug  1 2022, 21:53:49) [MSC v.1932 64 bit (AMD64)]
	Version: v1.6.0
	Commit hash: 5ef669de080814067961f28357256e8fe27544f4
	Installing torch and torchvision
	Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu118
	Collecting torch==2.0.1
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch-2.0.1%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl (2619.1 MB)
	     ---------------------------------------- 2.6/2.6 GB ? eta 0:00:00
	Collecting torchvision==0.15.2
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu118/torchvision-0.15.2%2Bcu118-cp310-cp310-win_amd64.whl (4.9 MB)
	     ---------------------------------------- 4.9/4.9 MB 105.0 MB/s eta 0:00:00
	Collecting jinja2
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/Jinja2-3.1.2-py3-none-any.whl (133 kB)
	     ---------------------------------------- 133.1/133.1 kB ? eta 0:00:00
	Collecting networkx
	  Downloading networkx-3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)
	     ---------------------------------------- 2.1/2.1 MB 66.5 MB/s eta 0:00:00
	Collecting typing-extensions
	  Downloading typing_extensions-4.8.0-py3-none-any.whl (31 kB)
	Collecting filelock
	  Downloading filelock-3.12.4-py3-none-any.whl (11 kB)
	Collecting sympy
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/sympy-1.12-py3-none-any.whl (5.7 MB)
	     ---------------------------------------- 5.7/5.7 MB 122.0 MB/s eta 0:00:00
	Collecting numpy
	  Downloading numpy-1.26.1-cp310-cp310-win_amd64.whl (15.8 MB)
	     ---------------------------------------- 15.8/15.8 MB 93.8 MB/s eta 0:00:00
	Collecting pillow!=8.3.*,>=5.3.0
	  Downloading Pillow-10.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (2.6 MB)
	     ---------------------------------------- 2.6/2.6 MB 83.8 MB/s eta 0:00:00
	Collecting requests
	  Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
	     ---------------------------------------- 62.6/62.6 kB 3.3 MB/s eta 0:00:00
	Collecting MarkupSafe>=2.0
	  Downloading MarkupSafe-2.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl (17 kB)
	Collecting urllib3<3,>=1.21.1
	  Downloading urllib3-2.0.6-py3-none-any.whl (123 kB)
	     ---------------------------------------- 123.8/123.8 kB 7.1 MB/s eta 0:00:00
	Collecting idna<4,>=2.5
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/idna-3.4-py3-none-any.whl (61 kB)
	     ---------------------------------------- 61.5/61.5 kB ? eta 0:00:00
	Collecting charset-normalizer<4,>=2
	  Downloading charset_normalizer-3.3.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (98 kB)
	     ---------------------------------------- 98.2/98.2 kB ? eta 0:00:00
	Collecting certifi>=2017.4.17
	  Downloading certifi-2023.7.22-py3-none-any.whl (158 kB)
	     ---------------------------------------- 158.3/158.3 kB 9.3 MB/s eta 0:00:00
	Collecting mpmath>=0.19
	  Downloading https://download.pytorch.org/whl/mpmath-1.3.0-py3-none-any.whl (536 kB)
	     ---------------------------------------- 536.2/536.2 kB ? eta 0:00:00
	Installing collected packages: mpmath, urllib3, typing-extensions, sympy, pillow, numpy, networkx, MarkupSafe, idna, filelock, charset-normalizer, certifi, requests, jinja2, torch, torchvision
	Successfully installed MarkupSafe-2.1.3 certifi-2023.7.22 charset-normalizer-3.3.0 filelock-3.12.4 idna-3.4 jinja2-3.1.2 mpmath-1.3.0 networkx-3.1 numpy-1.26.1 pillow-10.1.0 requests-2.31.0 sympy-1.12 torch-2.0.1+cu118 torchvision-0.15.2+cu118 typing-extensions-4.8.0 urllib3-2.0.6
	
	[notice] A new release of pip available: 22.2.1 -> 23.3
	[notice] To update, run: C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
	Installing clip
	Installing open_clip
	Cloning Stable Diffusion into C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai...
	Cloning into 'C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai'...
	remote: Enumerating objects: 577, done.
	remote: Counting objects: 100% (307/307), done.
	remote: Compressing objects: 100% (91/91), done.
	Receiving objects: 100% (577/577), 73.43 MiB | 21.90 MiB/s, done.d 270
	
	Resolving deltas: 100% (278/278), done.
	Cloning Stable Diffusion XL into C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\generative-models...
	Cloning into 'C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\generative-models'...
	remote: Enumerating objects: 740, done.
	remote: Counting objects: 100% (393/393), done.
	remote: Compressing objects: 100% (157/157), done.
	Receiving objects:  97% (718/740), 13.52 MiB | 25.20 MiB/sk-reused 347
	Receiving objects: 100% (740/740), 22.31 MiB | 25.08 MiB/s, done.
	Resolving deltas: 100% (378/378), done.
	Cloning K-diffusion into C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\k-diffusion...
	Cloning into 'C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\k-diffusion'...
	remote: Enumerating objects: 1302, done.
	remote: Counting objects: 100% (1302/1302), done.
	remote: Compressing objects: 100% (412/412), done.
	remote: Total 1302 (delta 913), reused 1239 (delta 883), pack-reused 0
	Receiving objects: 100% (1302/1302), 232.58 KiB | 17.89 MiB/s, done.
	Resolving deltas: 100% (913/913), done.
	Cloning CodeFormer into C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\CodeFormer...
	Cloning into 'C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\CodeFormer'...
	remote: Enumerating objects: 594, done.
	remote: Counting objects: 100% (245/245), done.
	remote: Compressing objects: 100% (90/90), done.
	Receiving objects: 100% (594/594), 17.30 MiB | 23.28 MiB/s, done.d 349
	
	Resolving deltas: 100% (287/287), done.
	Cloning BLIP into C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\BLIP...
	Cloning into 'C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\BLIP'...
	remote: Enumerating objects: 277, done.
	Receiving objects:   2% (6/277)(165/165), done.
	remote: Compressing objects: 100% (30/30), done.
	remote: Total 277 (delta 137), reused 136 (delta 135), pack-reused 112
	Receiving objects: 100% (277/277), 7.03 MiB | 26.19 MiB/s, done.
	Resolving deltas: 100% (153/153), done.
	Installing requirements for CodeFormer
	Installing requirements
	Launching Web UI with arguments:
	no module 'xformers'. Processing without...
	no module 'xformers'. Processing without...
	No module 'xformers'. Proceeding without it.
	Calculating sha256 for C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\sd_xl_base_1.0.safetensors: Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
	
	To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
	Startup time: 600.4s (prepare environment: 585.3s, import torch: 5.5s, import gradio: 2.0s, setup paths: 2.2s, initialize shared: 0.5s, other imports: 2.2s, setup codeformer: 0.3s, list SD models: 0.2s, load scripts: 1.3s, create ui: 0.4s, gradio launch: 0.2s).
	31e35c80fc4829d14f90153f4c74cd59c90b779f6afe05a74cd6120b893f7e5b
	Loading weights [31e35c80fc] from C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\sd_xl_base_1.0.safetensors
	Creating model from config: C:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui\repositories\generative-models\configs\inference\sd_xl_base.yaml
	(…)it-large-patch14/resolve/main/vocab.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 961k/961k [00:00<00:00, 1.45MB/s]
	(…)it-large-patch14/resolve/main/merges.txt: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525k/525k [00:00<00:00, 1.10MB/s]
	(…)h14/resolve/main/special_tokens_map.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 389/389 [00:00<?, ?B/s]
	(…)tch14/resolve/main/tokenizer_config.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 905/905 [00:00<?, ?B/s]
	(…)t-large-patch14/resolve/main/config.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.52k/4.52k [00:00<?, ?B/s]
	Applying attention optimization: Doggettx... done.
	Model loaded in 22.2s (calculate hash: 9.6s, load weights from disk: 1.0s, create model: 4.1s, apply weights to model: 4.1s, apply half(): 0.1s, move model to device: 0.2s, load textual inversion embeddings: 1.5s, calculate empty prompt: 1.6s).
```



**2) Stable Diffusion web UI 動作確認**
上記の webui-user.bat を実行すると 
Webブラウザで http://127.0.0.1:7860/ へローカルアクセスされて table Diffusion web UI 画面が出力されます。
次の項目を設定して動作確認してみてみます。

    ・ Stable Diffusion checkpoint: モデルを選択
    ・ Prompt: Tokyo tower, mount Fuji, cherry blossoms

![11_絵画02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/ee45a924-a0b2-8876-dffa-4f61ecb1f448.jpeg)



# ■ Model,LoRA の取得
Stable Diffusion で使用する絵画データ・モデルの取得は、Civitai が有名です。
Civitaiは, Stable Diffusion のモデルを共有するウェブサイトです。
ここからダウンロードできます。

https://civitai.com/images

![CIVIAI02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/109087/ca4d0d59-fc32-b06a-4b92-23561090a890.jpeg)

ダウンロードしたModel,LoRAは次のディレクトリへ配置してリフレッシュ・ボタンもしくは再起動すると使用できます。
```
　・ Model配置場所: "StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion" 
　・ LoRA配置場所:  "StableDiffusion\stable-diffusion-webui\models\Lora" 
```
# ■ 参考
　・ [Oracle: NVIDIA A10 Tensor Core GPUおよびNVIDIA RTX Virtual Workstationsにより、リアルタイムのAI推論とグラフィック集中型のワークロードを加速](https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/ja-announcing-nvidia-a10-gpu)
　・ [NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPUで大規模なモデル・トレーニングを加速](https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/ja-oracle-and-nvidia-engine-large-model-training)
　・ [Oracle: Graphics rendering with NVIDIA A10 GPU shapes on OCI](https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/graphics-rendering-nvidia-a10-gpu-oci)
　・ [Oracle: Deploy Stable Diffusion Automatic1111 on Oracle Cloud Infrastructure GPUs](https://docs.oracle.com/en/learn/deploy-stable-diffusion-automatic-in-oci/index.html#introduction)
　・ [GitHub: Stable Diffusion web UI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)
　・ [GitHub: lllyasviel/Fooocus: Focus on prompting and generating](https://github.com/lllyasviel/Fooocus)
　・ [NVIDIA: System Management Interface SMI](https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface)
　・ [Stable Diffusion XL – SDXL 1.0 Model](https://stablediffusionxl.com/)
　・ [SDXL 1.0 base model.](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0)
　・ [Civitai](https://civitai.com)
　・ [LoRAの作り方。イラストを学習させてAIで生成する方法](https://original-game.com/how-to-make-lora/)