Dockerを用いたStable Diffusionのセットアップ方法

注意点

• Stable DiffusionはGPUメモリを大量に消費するモデルのため、実行する際には12GB以上のGPUメモリを持つデバイスを使用してください

• 2023年9月時点での動作を確認していますが、huggingface/diffusersの今後の更新によってはセットアップに失敗する可能性があります。

• huggingface/diffusersをgit pullする際はdocker/diffusers-pytorch-cuda/Dockerfileに書き込んだユーザー情報を削除してください

• Anacondaで環境構築する際はStable DiffusionをAnacondaで実行するを確認してください

動作環境

以下の環境で動作済み

• Ubuntu 20.04
• Git 2.25.1
• Docker 24.0.2
• CUDA Drive (nvidia driver) 515.76

セットアップ手順

1. サーバー(PC)にGit, Docker, docker-compose, CUDAをインストール

2. サーバーのホームディレクトリ上にhuggingface/diffusersをclone

   git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
   

3. diffusersディレクトリが作成されるので、cdコマンドでそのディレクトリに移動する

   cd diffusers
   

4. diffusersディレクトリ上にstable_diffusion_setupをclone

   git clone https://github.com/w034ff/stable_diffusion_setup.git
   

5. stable_diffusion_setupディレクトリが作成されるので、cdコマンドでそのディレクトリに移動する

   cd stable_diffusion_setup
   

6. 現在ログイン中のIDなどを.envに書き込む

   注意: .envファイルは隠しファイルとなっているので注意してください

   • 以下のコマンドでuser_name, uid, gidを調べる

     id
     

     出力例

     uid=9999(user_name) gid=9999(group_name) groups=9999(group_name)
     

   • .envに先ほど調べたuser_name, uid, gidを記述

     USER_NAME=user_name
     USER_UID=9999
     USER_GID=9999
     

   注意: .envにuser_name, uid, gidを正確に記入しなければ、コンテナの外部からファイル削除などの操作が難しくなります

7. ユーザー情報を../docker/diffusers-pytorch-cuda/Dockerfileに書き込む

   python add_Dockerfile.py
   

   上記の方法でビルドできない場合は../docker/diffusers-pytorch-cuda/Dockerfileの最後の行に、以下の内容を直接書き込んでください

    ```
    ARG USER_NAME=${USER_NAME}
    ARG USER_UID=${USER_UID}
    ARG USER_GID=${USER_GID}
    WORKDIR /workspace
    RUN groupadd --gid $USER_GID $USER_NAME && \\
        useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USER_NAME
    USER $USER_NAME
    ```
   

8. 以下のコマンドでDockerのコンテナをビルドする

   docker compose up -d --build
   

9. 以下のコマンドでDockerのコンテナ環境に入る

   docker exec -it diffusers bash
   

10. venvで仮想環境を作成する（作成する際は仮想環境名を日付にすることをオススメします）

    python3 -m venv [yyyy_mm_dd]
    

11. 仮想環境をActivateする

    source [yyyy_mm_dd]/bin/activate
    

12. Stable Diffusionの実行に必要なモジュールをインストールする

    pip install . && pip install wandb xformers bitsandbytes scipy
    

Stable Diffusionの実行について

• このリポジトリではText-to-ImageとDreamBoothの実行方法について解説します。 詳しくはText-to-Imageで画像を生成する、DreamBoothで画像を生成するを確認してください

• その他のStable Diffusionのモデルについては、各々実行方法を調べてください

参考文献

• diffusersのGitHubページ

• Hugging Faceの公式ページ