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Stability AIのstable-diffusion-2-1とstable-diffusion-xl-base-1.0を比較する。
はじめに
Stability AI の stable-diffusion-2-1 と stable-diffusion-xl-base-1.0 を比較する。
stable-diffusion-2-1
stable-diffusion-xl-base-1.0
私の PC のスペック[1]
- i7 13700K
- 3090 24GB
- DDR5 128GB
stable-diffusion-2-1
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")
pipe.to("cuda")
prompt = ["A photo of a cat", "A photo of a dog"]
images = pipe(prompt)['images']
images[0].save("cat.png")
images[1].save("dog.png")
大体 7GB ぐらいメモリを消費した。
| 猫 | 犬 |
|---|---|
 |
 |
たまたま悪い画像になってしまった。何回も試せばもっと良い画像が出てくる。
stable-diffusion-xl-base-1.0
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")
pipe.to("cuda")
prompt = ["A photo of a cat", "A photo of a dog"]
images = pipe(prompt)['images']
images[0].save("cat.png")
images[1].save("dog.png")
大体 15GB ぐらいメモリを消費した。
| 猫 | 犬 |
|---|---|
 |
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こちらは何度やっても綺麗な画像が出てくる。
おわりに
初めて画像の生成系 AI を試した。ローカルでこのレベルの画像が出力されるのであれば、相当使いやすい。モデルとしては、確かに stable-diffusion-xl-base-1.0 の方が stable-diffusion-2-1 より良い画像が出てくるが、そこまで変わらないかな。
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