Stable Diffution WebUI Forgeとは?
SD WebUI Forgeは、SD WebUI Automatic1111を改良したWebUIです。Controlnetの作者(lllyasviel氏)によって開発されており、信頼性が高いです。
特徴は以下の通りです。
SD WebUI ForgeとSD WebUI Automatic1111との比較
- 画像生成速度の向上:8GB VRAM GPUで30~45%、6GB VRAM GPUで60~75%、24GB VRAM GPUでは3~6%の画像生成の速度向上が見込まれます。
- GPUメモリピークの削減:8GB VRAM GPUで700MB~1.3GB、6GB VRAM GPUで800MB~1.5GB、24GB VRAM GPUでは1GB~1.4GBのGPUの最大使用量が減少します。
- SDXL+ControlNet使用時:SDXLでControlNetを使用した場合に、30~45%の画像生成速度の向上が見込まれます。
GPUタイプ別の比較表
GPUタイプ | 推論速度(it/s)の向上 | GPUメモリピークの削減 | 最大拡散解像度の増加 | 最大バッチサイズの増加 |
---|---|---|---|---|
8GB VRAM GPU | 30~45% | 700MB to 1.3GB | 2x to 3x | 4x to 6x |
6GB VRAM GPU | 60~75% | 800MB to 1.5GB | 約3x | 約4x |
24GB VRAM GPU ( | 3~6% | 1GB to 1.4GB | 約1.6x | 約2x |
VRAMが少ないGPUの方が、最大拡散解像度やバッチサイズの増加といった面で改善が見られるのがわかります。
これにより、VRAMの少ないGPUを使用しているユーザーも、より高い性能を引き出すことが可能になります。
Stable Diffution WebUI Forgeのインストール方法
Stable Diffusion WebUIを使用している方は、すでにGitとPythonをインストールが済んでいると思うので、手動インストールを推奨します。
この説明はwindows版を対象としています。
Python3.10.6のインストール
Stable Diffution WebUI はPython3.10.6で開発されている為、Python3.10.6のインストールが必要です。
また、Python3.12を使用している方や、その他のバージョンではWebUIが正常に動作しないので、新たにPython3.10.6のインストールが必要になります。
Python公式のPython3.10.6のダウンロードページを開きます。
ダウンロードページを下へスクロールすると、ファイルが並んでいます。そのファイルの中の「Windows instraller(64bit)」をクリックしダウンロードします。
Gitのインストール
Gitは「バージョン管理システム」です。
Gitは、プログラムのコードをGitHubからパソコンに簡単にダウンロード(クローン)ができるツールです。
SD WebUI ForgeのソースコードはGithubで公開されているので、Gitを使用してそのソースコードを簡単にパソコンにダウンロード(クローン)することができます。
Gitのページを開きます。
この部分をクリックします。
ここからダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを開いてインストールします。
すべて「Next」で進めても問題ありません。
以上でGitのインストールは完了です。
SD WebUI Forgeのインストール
自分のインストールしたい場所で右クリック。
「その他のオプションを確認」をクリック。「Open Git Bash here」をクリック。
すると、ターミナルウィンドウが起動します。そこに以下のコマンドを入力します。
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git
ダウンロードが成功すると、「stable-diffution-webui-forge」というフォルダが作成されています。
フォルダを開いて「webui-user.bat」というファイルがあるので、ダブルクリックして実行します。
初回は、時間がかかりますのでしばらく待ちます。
エラーが無く、この画面が出たらインストールは完了です。
SD WebUI Forgeの使い方と設定
SD WebUI A1111を使用している方は、モデルやLoRAをパスを通してSD WebUI Forgeでも使用できます。