Pythonで自動画像生成AIを作ってみた【Stable Diffusion入門】

「AIで画像を作れる時代になったけど、何から始めればいいかわからない」

そんな悩みをお持ちではありませんか？

本記事では、Stable Diffusionという最新の画像生成AIをPythonで動かす方法を、初心者にもわかる言葉で丁寧に解説いたします。

Google Colabを活用することで、パソコンのスペックが低くても実行可能です。

この記事を読むと、Stable Diffusionの基本から画像生成まで、すぐに試せるようになります。

Pythonで自動画像生成をする理由

結論

PythonはAI開発に強く、画像生成も簡単に扱えます。

説明

なぜPythonで画像生成なのか。それは以下の理由によります。

• 多くの画像生成ライブラリがPythonに対応している

• 学習資料が豊富で、質問サイトでも回答が多い

• Google Colabが使えるため、GPUが無くても試せる

Stable Diffusionを動かすには、PyTorchやTransformersなどのライブラリが必要ですが、それらはPythonで最もサポートされています。

つまり、Pythonで始めるのが一番コスパがよく、初心者にやさしい選択といえるのです。

Stable Diffusionとは何か？

結論

Stable Diffusionは高品質な画像を生成できるAIです。

説明

Stable Diffusionとは、文字から画像を生成できるAIモデルです。

たとえば「富士山と桜の風景」と入力すると、それらしい画像が出力されます。

主な特徴は以下のとおりです。

• オープンソースで誰でも使える

• 高速かつ高画質な画像が得られる

• 学習済みモデルを利用すれば、コードだけで生成できる

この技術は、画像生成だけでなく、イラスト作成・広告・教育現場などにも使われています。

総務省の報告でも、AIによるコンテンツ生成は今後の産業拡大が期待されています（参考：総務省情報通信白書)。

必要なライブラリと事前準備

結論

ColabとHuggingFaceを使うと環境構築が不要です。

説明

PythonでStable Diffusionを使うには、以下の準備が必要です。

• Google Colabのアカウント作成（無料）

• HuggingFaceのトークン取得（無料プラン可）

• 以下のライブラリをインストール

• diffusers

• transformers

• accelerate

• torch

以下のコードをColabで実行すると準備が整います。

1	`!pip install diffusers transformers accelerate torch`

HuggingFaceのサイト（https://huggingface.co）で無料会員登録し、Access Tokenを取得してください。

Pythonコードで画像生成する手順

結論

数行のコードで高画質な画像が作れます。

説明

以下のコードをGoogle Colabに貼り付けると、自動で画像が生成されます。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4", 
    use_auth_token="あなたのHuggingFaceトークン",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
prompt = "幻想的な日本の田園風景"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output.png")