今日はホームラボ構築の中でも、一つ大きな節目になりました。
ついに、自宅PCだけでStable Diffusionによる画像生成に成功しました。
家にあったパソコンで作っているのでGPUはありません。CPUだけでの挑戦です。
ComfyUIは初心者には本当に難しい
最初は正直、
「何を触ればいいのか全然分からない」
という状態でした。ノードを線でつなぐ仕組みなので、初見では戸惑います。
さらに、
-
SD3用ワークフローを開いてしまう
-
SD1.5モデルとの組み合わせが合わない
-
モデル名の違いでエラーになる
など、よくわからない？の連続でした。
しかし、一つずつ次どうすればいい？とchatGPTに聞きながら進めていくと、
「モデルは合っている。ワークフローだけ違う」
というところまでたどり着けました。
初心者だからこそ、一つずつエラーを潰していく経験も勉強になります。
Stable Diffusion 1.5を導入
まずは一番軽く、CPUでも動作確認しやすい
Stable Diffusion 1.5
を導入しました。
モデルを
~/ComfyUI/models/checkpoints
copy
へ配置。
最初は
Value not in list
copy
というエラーが出ました。
原因は、
ワークフローが
v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors
copy
を探しているのに、
実際には
v1-5-pruned-emaonly.safetensors
copy
しか入っていなかったこと。
モデルを選び直すだけで解決しました。
初めての画像生成
実行ボタンを押すと、
画面には
現在のノード：KSampler
だけが表示されます。
「止まった？」
と思いましたが違いました。
CPU生成では、
KSamplerがほとんどの時間を使います。
最初は数分待つことになりましたが……
ついに
ComfyUI/output
copy
へ
ComfyUI_00001_.png
copy
が保存されました。
ローカルだけで画像生成成功です。
GPUなしでも、自宅PCだけでAI画像生成が動いた瞬間はかなり感動しました。
メモリ16GBにして本当に良かった
今回改めて思ったのは、
メモリを16GBへ増設してからComfyUIに挑戦したのは正解だった
ということです。
生成中はXubuntuのパフォーマンスモニターも確認しながら進めました。
すると、メモリ使用量は約9.7GBまで上昇。
Stable Diffusionのモデルを読み込み、ComfyUIを動かし、ブラウザも開いた状態では、想像以上にメモリを使っていました。
もし以前の8GBのままだったら、
-
メモリ不足
-
スワップの大量使用
-
処理速度の大幅低下
-
場合によってはフリーズ
という状況になっていた可能性があります。
実際にパフォーマンスを見ながら動かしてみて、
「先にメモリを16GBへ増設しておいて本当に良かった」
と実感しました。
ホームラボでは、CPU性能だけでなくメモリ容量も非常に重要だと身をもって体験した一日でした。
さらにDreamShaperも導入
勢いそのままに、
DreamShaper 8
も追加しました。
Checkpointを切り替えるだけで使えるようになったので、
-
Stable Diffusion 1.5
-
DreamShaper 8
の2つを自由に使い分けられる環境が完成しました。
まずは環境だけ整え、画風の違いを試すのはこれからの楽しみです。
次は日本語だけで画像生成へ
今は英語プロンプトを入力していますが、
ホームラボにはすでに
-
Ollama
-
Qwen
があります。
そのため次は、
日本語
↓
Qwen
↓
英語プロンプト生成
↓
ComfyUI
copy
という流れを作る予定です。
さらに、
n8n
↓
Qwen
↓
ComfyUI
↓
FFmpeg
↓
irodori TTS
copy
までつなげれば、
ニュースや医療解説などのショート動画・スライド動画を、自宅環境だけでかなり自動化できそうです。
ここまで来ると、以前から構想していたホームラボが少しずつ形になってきたと感じます。
一歩ずつホームラボが完成していく
数日前までは、
Linuxすら久しぶり。
ComfyUIも初めて。
Stable Diffusionも初めて。
それでも、
-
Xubuntu
-
Ollama
-
ComfyUI
-
Stable Diffusion
-
DreamShaper
と、一つずつ積み上げてきました。
派手なGPUマシンではありません。
中古の富士通ノートPCをLinux化し、メモリを16GBへ増設しただけのホームラボです。
それでも、自宅だけでAI画像生成が動き、実際にメモリ使用量や処理の様子を確認しながら環境を育てていく過程は、とても面白い体験でした。
これからは画像生成だけでなく、音声生成や動画生成、自動化まで含めて、このホームラボをさらに進化させていこうと思います。
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