ControlNetをStable Diffusionにインストールする方法

ControlNetをStable Diffusionにインストールすることで、画像生成の精度と柔軟性を大幅に向上させることができます。以下に、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111) にControlNetをインストールする手順を説明します。

前提条件

まず、ControlNetをインストールするためには、以下の環境が整っていることを確認してください：

Python 3.10以上
Git
CUDA対応のGPU（NVIDIA GPUを推奨）
Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111）のインストールが完了していること

ControlNetのインストール手順

必要なリポジトリをクローンする
ControlNetモデルのダウンロード
ControlNetを有効化する

必要なリポジトリをクローンする

コマンドラインを開き、Stable Diffusion Web UIのディレクトリに移動してから、以下のコマンドを実行します：

bash

git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git extensions/sd-webui-controlnet

このコマンドにより、ControlNetの拡張機能がWeb UIの「extensions」フォルダにインストールされます。

拡張機能リポジトリのURLへ「https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git」を入力の方が楽かもしれないので好きな方で実施してください。

ControlNetモデルのダウンロード

次に、ControlNetが使用するモデルファイルをダウンロードする必要があります。以下のリンクから、必要なモデル（例えば、Canny, OpenPose, Depthなど）をダウンロードしてください。以下にほぼすべてのモデルがあります。

参考

lllyasviel/sd_control_collection at main

以下はSDXL用のcontrolnet用inpaintがあるリンクです。SDXLを使用しinpaint anything等で修正を実施予定の方がダウンロードしておくと便利です。

参考

Kataragi_inpaintXL-fp16.safetensors · kataragi/controlnetXL_inpaint at main

ダウンロードしたモデルファイル（.pthまたは.safetensorsファイル）を、models/ControlNet/フォルダに保存します。このフォルダが存在しない場合は、新しく作成してください。

ControlNetを有効化する

Web UIを再起動したら、生成画面の下部に「ControlNet」のタブが表示されます。このタブをクリックすると、ControlNetを使用するためのオプションが表示されます。使用したいモデル（Canny、Depth、OpenPoseなど）を選択し、設定を調整して画像生成を開始できます。

トラブルシューティング

モデルが認識されない場合: models/ControlNet/フォルダに正しくモデルファイルが保存されているか確認してください。また、ファイル名が正しく指定されているかも確認します。
Web UIが起動しない場合: Pythonや依存関係のバージョンが正しいか、Web UIのインストール手順に従って再インストールを試みてください。

これでControlNetをStable Diffusionにインストールし、利用する準備が整いました。ControlNetを活用して、より高度な画像生成をお楽しみください。

ControlNetのインストール手順

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