【２万文字】 img2img 徹底解剖書／基礎・Script・便利機能 など Stable Diffusion Web UI 初心者にも優しく詳細解説❗

　本稿は以下の記事の解説の詳細になりますので、こちらをご一読いただいた上でご覧ください。

● 前提条件 (Stable Diffusionの使用環境)

　この記事は Stable Diffusion WebUI と SDXL が導入されている事を前提に進めていきます。
　Stable Diffusion WebUI で SDXL を使用するには『NVDIA製のグラフィックボードでかつ VRAM 16GB 以上を搭載したPC』が必要になり、そのスペックのPCを購入するには 約30万円以上の料金がかかります。

　本稿の解説でも、それと同等の使用環境があることを前提に解説を進めます。
　とはいっても、Stable Diffusion の利用にいきなり約30万円の初期投資ができる人はそういないと思いますので、私の記事では

1. Amazon Sagemaker Studio で無料利用。

2. Paperspace Gradient で課金し、より高性能なGPUマシンで利用。

3. それでも物足りなくなったらハイスペックPCを購入する。

といった優先順位での利用を推奨しております。

　そのため、そのような性能のPCを持たない方は、 私の別の記事で解説している『クラウドサービスから Stable Diffusion WebUI を使用する方法』を使用して、同等の環境で利用することができますので、まずは以下のリンクから登録・導入作業をお願いいたします。
　
① 【無料】 Sagemaker Studio で利用する方法
　こちらの方法は、無料で行うことができ、VRAM 15GB を搭載したGPUマシンを使用することができます。つまり、最新版モデルであるSDXLを使用することができます。
　具体的には、Amazon Sagemaker Studio で Stable Diffusion WebUI を使用する方法を詳細に解説しており、 煩わしい導入作業や起動もワンクリックで 行うことができます。

　無料であることのデメリットとしては、ベータ版であることと、1日に4時間の使用制限があることが挙げられますが、 1日の利用制限を実質ないことにする方法も解説しています。
　『 ひとまずは無料で試してみたい』『 マネタイズできてきたら有料のサービスを利用したい』といった方は、以下のリンクをクリックしてご利用ください。

　
② 【月額8$】 Paperspace Gradientで利用する方法
　こちらの方法は、 月額8$ (約1180円) で行うことができ、VRAM 16GB を搭載した、 さらに高性能なGPUマシンを使用することができます。
　具体的には、Paperspace Gradient で Stable Diffusion WebUI を使用する方法を詳細に解説しており、 こちらでも煩わしい導入作業や起動もワンクリックで行うことができます。

　また、こちらの方法では 1 日の利用制限等は特になく、当然 SDXL を使用することも可能です。加えて、初月無料で利用する方法も紹介しております ので、費用を抑えることもできます。
　『もっと画像生成の時間を短縮したい』『 もう一歩踏み込んでStable Diffusion WebUI を使ってみたい』といった方は、以下のリンクをクリックしてご利用ください。

🎈 たった一晩でプロのイラストレーターになれるメンバーシップ 『あいラボ (AI-Labo)』

　このブログでは、月980円で私が書いた有料記事が全て読み放題になるメンバーシップに加入することができます。
　有料記事では、生成AI を使った創造的なコンテンツをお届けしています。
　具体的には、以下のようなものがあります。

• どんなPCでも、たとえスマホでも Stable Diffusion XL（SDXL）を無料 or 低額で使用する方法
  　SDXL を使用するには VRAM16GB 以上のGPUを搭載したPCが必要であり、そのスペックのものを購入しようとすると最低でも30万円はします。
  　これを、ある方法を利用することで無料もしくは低額で利用できますので、実質 約30万円 が丸々お得になります。
  👇 詳細は以下クリック👇（マガジンにまとめてあります。）

• SDXL で思い通りの画像を生成して、自分の絵をもっと好きになる方法
  　Stable Diffusion は最も画像生成の幅が広く大変機能の充実したジェネレーティブAI ですが、使いこなすにはコツがあります。
  　実は、少し工夫を加えるだけで生成画像のクオリティが格段に良くなるのですが、あまり多くの人はその方法を使っていません。
  　つまり、その方法を使うだけで、例え初心者であってもすぐに周りを追い越すことができます。その最短距離をお教えします。
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• SNS を自動化して、Stable Diffusion を使ったSNS運用をする方法
  　SDXLの導入と画像生成のコツがわかったら、次はSNSなどで発信して、ポートフォリオを作り副業にしたり、社会貢献に使ったりなどなど、色々な道があると思います。
  　そのため、Stable Diffusion の知識に加えて、SNSを自動化する方法も案内しています。ここでは、SNSで毎日決まった時間に画像付きの投稿をする方法などもまとめておりますので、毎日のSNS運用がぐっと楽になるはずです。そうして空いた時間を、画像生成や他の活動に回すこともできます。
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　このように、メンバーシップではこれらの記事が全て読み放題になり、その中には通常は3000円近い有料記事も含まれていますので、今ならそれらも980円で閲覧できる事になります。
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　それでは、続きを解説していきたいと思います。　

● image2image とは何か

　Stable Diffusion WebUI では、テキストから画像を生成できる txt2img に対して、画像の情報から別の画像を生成できる image to image（以下 img2img）という機能が備わっています。
　img2img では、ユーザーが入力した画像とプロンプトに基づいて新しい画像を生成しますので、画像の修正、拡張、変換、向上など、様々な用途に応用でき、画像処理や画像生成をtxt2imgよりも簡単に早く行えるといったメリットがあります。

　「Stable Diffusion」による「image2image」の仕組みは、以下のように説明できます。

1. 入力画像 x 0 と出力画像 y 0 のペアを教師データとして用意します。

2. x 0 と y 0 にそれぞれノイズを加えて x t と y t を作ります。t はステップ数で、t = 0 のときはノイズがなく、t = T のときは純粋なノイズになります。

3. AIは x t から y t を予測するように学習します。つまり、入力画像のノイズレベルに応じて出力画像のノイズレベルも合わせるようにします。

4. 学習が終わったら、新しい入力画像 x’ を与えます。

5. x’ を純粋なノイズ x’ T まで加工します。

6. AIは x’ T から逆拡散過程を行い、y’ T , y’ T − 1 , ⋯, y’ 0 の順に出力画像を生成します。

7. 最終的に y’ 0 を得ることで、「image2image」の生成画像が完成します。

　以上が、「image2image」という技術の概要です。この技術は、「text2image」と比べてより高品質かつ高速な画像生成が可能ですが、、「text2image」に比べて表現力や自由度は劣ります。どちらの技術も一長一短がありますので、目的や好みに応じて使い分けることが重要です。

　
img2imgでできること