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「Stable Diffusion」の導入にあたって、ユーザーインターフェースが使いやすいAUTOMATIC1111を導入することにした。

１．Python 3.10.6 のインストール

２．git のインストール

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【★★】ここで「Stable Diffusion」で使うモデルをダウンロード【例 Dreamshper（SD1.5系列）DreamshperXL（SDXL系列）】

３．Stable Diffusionを格納するフォルダを作る。【今回は「SD2024」というフォルダを作成】

※参考参照URL

以下、動作環境によるので〔自己責任〕でお願いします。

［※NVIDIA GPUを使用の場合］

４．作った「SD2024」フォルダを開き、フォルダ内で右クリック「その他のオプションを確認」⇒「Open Git Bash here」を選択。

５．ターミナルにgit clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitとコマンド入力、エンター。

６．作成された「stable-diffusion-webui」のフォルダ内の「models」フォルダを開け、「Stable-Diffusion」フォルダを開けたところに【★★】でダウンロードしたモデルをコピー＆ペーストする。

７．「stable-diffusion-webui」のフォルダに戻り、中にある「webui-user.bat」をダブルクリックして、Stable Diffusion Web UIのダウンロードを開始する。

８．「AUTOMATIC1111」が起動する。以降「webui-user.bat」をダブルクリックで起動するが、ショートカットを作成して、任意の場所【例　デスクトップ】に貼っておく。

［※AMDのGPU RADEONを使用する場合］

※参考参照URL

３．AMDのホームページからドライバーをダウンロード。

４．Microsoft Visual C＋＋　Redistribuable（x64）をインストール。

５．作った「SD2024」フォルダを開き、フォルダ内で右クリック「その他のオプションを確認」⇒「Open Git Bash here」を選択。

６．ターミナルに【AUTOMATICのフォーク版である】

とコマンド入力、エンター。

７．作成された「stable-diffusion-webui-directml」のフォルダ内の「models」フォルダを開け、「Stable-Diffusion」フォルダを開けたところに【★★】でダウンロードしたモデルをコピー＆ペーストする。

８．「stable-diffusion-webui」のフォルダに戻り、中にある「webui-user.bat」を右クリック。編集をクリック。

９．ファイルの中の「set COMMANDLINE_ARGS=」を

set COMMANDLINE_ARGS= --use-directml --opt-sdp-attention

と書き足す（--opt-sdp-attentionは高速化のコマンドなので環境によっては無くてよい）

※環境によって「set COMMANDLINE_ARGS= --use-zluda」としてよいらしいが、筆者の環境ではエラーが出て導入できず。

１０．「webui-user.bat」をダブルクリックでインストール開始。以降「webui-user.bat」をダブルクリックで起動するが、ショートカットを作成し、活用するとよい。

【自分用MEMO】

windowsとONNXを使いZLUDA環境（ROCｍ？）を作ることができるようだ。その際Minicondaなどのツールを使う模様。

ただ、RADEONを使い、ROCｍをwindows上で動かそうとすると「HIP SDK」が必要になってくるみたい。

「HIP SDK」がサポートしているグラボは限られていて、残念ながら内蔵グラフィック780Mはサポートから外れている。linux上で「Stable Diffusion」をROCｍで高速化できると思っていたが、それは一部の（サポートされている）グラボのみの話の様だ。

Stable DiffusionでAI画像をつくるよん。GPUは AMD Radeonで。