【面倒な構築不要】自宅PCで誰でもStable Diffusionを使える無料アプリ3選
TLDRこの動画では、自宅のPCで誰もが簡単に使えるStable Diffusionの無料アプリを3つ紹介しています。オープンソースの画像生成AIであるStable Diffusionは、Google Colabなどのオンラインサービスでも動かせますが、最近制限がかかることもあり、ローカルPCでの利用が増えています。紹介されたアプリは、インストールが簡単で、モデルの選択やプロンプトの入力が初心者にも扱いやすいです。また、生成された画像の履歴が残り、同じような画像を再生成することもできる利便性があります。さらに、アニメ風など異なるスタイルのモデルを使って画像生成を試すことができます。アプリを使用することで、Stable Diffusionの機能を制限なしで無料で利用できるため、ローカルPCでの構築が面倒でない限りはおすすめです。
Takeaways
- 🖥️ 自宅PCでStable Diffusionを使いたい人は、無料で使えるアプリが存在し、インストールが簡単です。
- 🌐 Google Colabでの利用が制限される可能性があるため、ローカルPCでの利用が主流になる可能性が高いとされています。
- 💻 パソコンのスペックが高ければ、画像生成が高速になりますが、低い場合は時間がかかることに注意が必要です。
- 🚀 今回紹介される3つのアプリは、DiffusionB、Diffuser for Mac、Easy Diffusionで、それぞれ異なる導入方法と使い方があります。
- 🔍 DiffusionBはMacとWindowsに対応し、機能が豊富で使いやすいとされていますが、Windowsは順番待ちです。
- 🎨 Diffuser for Macは初心者にも使いやすいとされており、モデルの読み込みができないため、特定の画像生成には向かないとのことです。
- 🤖 Easy DiffusionはWindowsでも利用可能で、機能が高機能ですが、設定やインストールが少し手間取る可能性があるとされています。
- 🔗 モデルのダウンロードはファイルサイズが大きく、処理に時間がかかることを事前に把握しておく必要があります。
- 🛠️ 利用者が好むモデルをダウンロードしてくることで、自分の好みに合わせて画像生成を行うことができます。
- 📈 スクリプトでは、AIの利用やブログの収益化、SEOなどの話題も触れており、幅広い知識が得られます。
- 👴 年齢や経験に関係なく、ブログを通じて収益化を目指すことができると示唆されています。
Q & A
Stable DiffusionとはどのようなAIですか？
-Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIで、様々な場面で使用することができ、自宅のPCにインストールして使用することもできます。
Google ColabでStable Diffusionを使用する際の制限とは何ですか？
-最近Google ColabでStable Diffusionを使用する際に制限がかかることがあります。これは、多くの人が画像生成AIを使いすぎた結果、GPUなどのリソースが不足している可能性があります。
Stable Diffusionを自宅PCで動かす利点は何ですか？
-自宅PCでStable Diffusionを動かすと、オンラインサービスに依存しないため、オフラインでも使用できます。また、モデルの追加やカスタマイズが自由度が高く、無料で無制限に画像を生成できる可能性があります。
紹介された3つのアプリの中で、Windowsでも使えるものはありますか？
-はい、3つのアプリのうちEasy DiffusionはWindowsでも使用可能です。ただし、Macの場合と比べて設定が多少複雑になることが予想されます。
Stable Diffusionのモデルをダウンロードする際の注意点は何ですか？
-Stable Diffusionのモデルはサイズが大きく（約3GB～4GB）、ダウンロードに時間がかかることに注意する必要があります。また、モデルの選択によって生成される画像のスタイルが大きく変わります。
Easy Diffusionを使用する際の難点は何ですか？
-Easy Diffusionを使用する際の難点は、設定が多少複雑であることです。特にMacではVisual Studio Codeを使用して設定を行わなければならず、Windowsの場合はインストーラーで簡単に導入できます。
Stable Diffusionの画像生成において、履歴機能は何の利点がありますか？
-履歴機能があることで、以前に生成した画像と同じようなものを再生成することが容易になります。また、履歴を確認することで、過去の作業内容を追跡し、改良点を見つけ出すことができます。
Stable Diffusionの使用において、モデルの追加やカスタマイズはどのように行われますか？
-モデルの追加やカスタマイズは、ダウンロードしたモデルファイルをアプリに読み込むことで行われます。必要に応じてプロンプトやネガティブプロンプトを入力し、画像生成のスタイルや内容を調整することができます。
Stable Diffusionを使用する際に、どのようなPCスペックが必要ですか？
-Stable Diffusionを使用する際には、高いスペックのPCが推奨されます。CPU、GPU、メモリーの容量が大きく、機械学習に特化したチップ（ニューラルエンジン）を持つMac Miniなどの高性能なPCが挙げられます。
Stable Diffusionのアプリ化されたものは、Web UIと比べてどのようなデメリットがありますか？
-アプリ化されたStable Diffusionは、機能が限定されるため、Web UIほどの自由度はなくなります。また、生成される画像のクオリティもWeb UIで構築したものよりも低くなる可能性があります。
Stable Diffusionのアプリを利用する際には、どのようなメリットがありますか？
-アプリを利用することで、Stable Diffusionを自分のローカルPCで構築する手間が省けます。また、オンラインサービスに依存しないためオフラインでも使用でき、無料で使えるモデルも豊富です。
Outlines
😀 Introduction to Free AI Image Generation Apps
The video introduces free applications that allow anyone to use table diffusion on their home PC. It discusses the potential for stable fusion to become mainstream, the possibility of using it offline without restrictions, and the challenges of installing it on one's PC. The video aims to showcase how to use these apps on a Mac, with a mention that Windows users will also find applicable options.
🖥️ PC Specifications for Running Stable Diffusion
The presenter shares the specifications of their Mac Mini, which includes an Apple M2 Pro chip, 32GB of memory, and a 19-core GPU with a neural engine. They discuss the importance of PC specs for running image generation applications, noting that older or less powerful computers may not be capable or may take significantly longer to generate images.
📱 Using Diffusion B for Image Generation
The presenter demonstrates using Diffusion B, an app that simplifies the process of image generation. They explain the app's interface, how to select models, enter prompts, and use negative prompts to avoid unwanted image outputs. The video also covers additional features like inpainting and outpainting, and the presenter shares their experience generating an image using the app.
🎨 Exploring Different Models for Image Creation
The video explores changing models within Diffusion B to generate different styles of images, such as anime-style illustrations. It also covers how to download and load new models, emphasizing the simplicity of the process. The presenter discusses the trade-offs between using various models and the types of images they are suited for.
💻 Easy Diffusion for Windows, Linux, and Mac
The presenter introduces Easy Diffusion, a tool that works across Windows, Linux, and Mac platforms. They explain the process of downloading and setting up the tool, especially for Mac users, which involves using Visual Studio Code and running specific commands. The video also touches on the app's features for generating images with various settings and options.
🚀 Customizing Image Generation with Easy Diffusion
The video demonstrates how to customize image generation using Easy Diffusion, including changing the image seed value for consistency, upscaling images, and blocking inappropriate content with NSFW filters. It also discusses the option to use CPU instead of GPU for those without the latter, with a caution about potential slowdowns.
🤔 Considering the Pros and Cons of Using AI Image Generation Apps
The presenter reflects on the advantages and disadvantages of using AI image generation apps. They highlight the ease of use, offline functionality, and free access to models as benefits. However, they also mention the limitations in functionality compared to self-hosted solutions and the dependency on the user's PC specifications as potential downsides.
📈 Strategies for Success with AI and Content Creation
The video concludes with a discussion on strategies for success with AI and content creation. It emphasizes the importance of understanding variables and parameters for content creation, the benefits of reaching a subscriber milestone of 1000 on platforms like YouTube, and the flexibility of using tools like AI for various purposes. The presenter also shares their perspective on the potential for earning income through blogging, regardless of age.
💼 Navigating the Digital Content Landscape
The presenter shares insights on navigating the digital content landscape, including the challenges of starting with no subscribers and the importance of continuous improvement. They discuss the benefits of reaching certain subscriber milestones for easier content distribution and feedback, the role of PDCA cycles in refining content, and the significance of motivation and belief in one's ability to succeed.
📝 Choosing the Right Platform for Writing and Blogging
The video addresses the decision between joining an online salon like ABC Online or a writing-focused course. It differentiates the two based on their purposes, with the former being more about networking and community support for blog operations and the latter solely focused on improving writing skills. The presenter encourages trying out the options based on individual goals and interests.
💭 Embracing the Unknown with Subscription Services
The presenter discusses the approach to subscribing to services without knowing the outcome, suggesting that it's better to try and then decide rather than overthinking. They advocate for a trial-and-error approach, emphasizing the low cost and flexibility of such services, and the potential benefits of discovering something valuable through the experience.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡Google Colab
💡DiffusionB
💡Diffuser for Mac
💡Easy Diffusion
💡ローカルPC
💡オープンソース
💡NSFW
💡プロンプト
💡モデル
💡GPU
Highlights
自宅PCで誰でも簡単にStable Diffusionを使える無料アプリが3つ紹介されています。
Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIで、様々なプラットフォームで使用可能です。
Google Colabでの使用が制限される可能性があり、ローカルPCでの使用が主流になる可能性があると述べています。
紹介されたアプリを使用することで、Stable Diffusionを簡単に自宅で動かすことができます。
使用する前に、パソコンのスペックが画像生成に必要であることが説明されています。
MacMiniを使用していると紹介されており、そのスペックが詳細に説明されています。
アプリの1つであるDiffusionBはMacとWindowsに対応し、シンプルな操作で画像生成が可能です。
DiffusionBを使用した画像生成のデモンストレーションが行われています。
2つ目のアプリDiffuserズは初心者にも使いやすいと紹介されています。
Diffuserズはシンプルな操作で画像生成が可能で、モデルの読み込みなどの機能は限定的であることが説明されています。
3つ目のアプリEasy DiffusionはWindowsでも使用可能で、高機能なStable Diffusionを利用できます。
Easy Diffusionのインストール手順と使用方法が詳しく説明されています。
Easy Diffusionを使用した画像生成のデモンストレーションが行われており、詳細な設定が行えます。
アプリを使用するメリットとして、構築の面倒がなく、オフラインでも使用できることが挙げられています。
デメリットとして、機能が限定的であり、ローカルPCのスペックに依存する点が指摘されています。
Google Colabでの制限が増えた背景下、ローカルPCでのStable Diffusion構築への興味が高まっていると述べています。
AIの音声入力プラグインの使いやすさが評価されており、時間の有効活用が重要だと述べています。
YouTubeチャンネル登録者数が1000人になると、PDCAがしやすくなるとされています。
年齢やデジタルスキルに関わらず、ブログで稼ぐことは可能だと励ましの言葉が述べられています。
