This program requires a Stability.ai API key to generate images. If you do not have one, please visit https://platform.stability.ai/account/keys to obtain an API key.
初期状態では「Prompt=urban tokyo bayfront skyline residences ad luxury super rich visual」（プロンプト=東京ベイフロントのスカイライン・レジデンス広告の豪華なスーパー・リッチ・ビジュアル）となっているので、このまま何度でも「Add Slides by all styles」を実行すれば15枚づつ、東京湾ベイエリアの高級そうな住居の画像が生成されます。第1ページにある「Prompt=」と「NP=」を変えるだけなので、例えばこんなプロンプトにしてみます
・Add Slides by all styles：タイトル(1枚目のスライド)で「Prompt=」で与えられたプロンプトと「NP=」で与えられたネガティブプロンプト（英語）から Stability AIの Stable Image Core API を使用して15種類のスタイル適用済み画像をGPU不要で画像を生成し、1枚生成されるごとに、スライドの画面全体に表示されるように背景画像として配置しています。追加された各スライドのタイトルとメモに 使用したstyleとプロンプトを設定しています。
・Generate Images：タイトル(1枚目のスライド)で与えられたプロンプトから、スライドのファイル名と同じ名前のディレクトリにすべてのスタイルの2,040 x 1,152pixelsの画像を15スタイル生成します。
・Save All Slides：PDF がDriveに保存されます。Google Slidesの[ファイル]⇢[ダウンロード]で保存でも構いません。
・15スタイルの生成は3分程度で51credit (80円ぐらい)です。
※安全のため、他人とシェアするときは Set API Keyを使って有効ではないAPIキーを設定しておくことをおすすめします。 ※本ツールのソースコードが気になる方は Google Slides上でスクリプトエディタをご参照ください。このコードの著作権はAICU Inc. が保有しています。この記事で公開されているツールの使用における損害等についてAICU Inc.は責任を負いません。 ※実際の広告等への利用など Stable Diffusionの商用利用に関するご質問は sai@aicu.ai までお問い合わせください。
技術解説「Slidesだけでも画像生成できる」
Google SlidesをコピーしてAPIキーを貼り付けるだけで様々なスタイルの画像を生成をすることができました！
AICU media では今後も話題の Stable Diffusion 3.0 やStable Image Core を用いた記事を発信していく予定です。面白かったらぜひフォロー、いいねをお願いします！
変更点 feat: ミラーサイトからの huggingface ファイルのダウンロードをサポート。 chore: インターポーザーを v3.1 から v4.0 に更新 by @mashb1t in #2717 feat: ページをリロードせずに UI を再接続するボタンを追加 by @mashb1t in #2727 feat: オプションのモデルVAE選択を追加 by @mashb1t in #2867 feat: ランダムスタイルを選択 by @mashb1t in #2855 feat: アニメを animaPencilXL_v100 から animaPencilXL_v310 に更新 by @mashb1t in #2454 refactor: 再接続ボタンのラベル名を変更 by @mashb1t in #2893 feat: 履歴ログに完全な生プロンプトを追加 by @docppp in #1920 修正: 正しい border radius css プロパティを使用するようにしました by @khanvilkarvishvesh in #2845 修正: HTMLヘッダでメタタグを閉じないようにした by @e52fa787 in #2740 機能: uov 画像アップロード時に画像を自動的に記述 by @mashb1t in #1938 nsfw 画像の検閲を設定とチェックボックスで追加 by @mashb1t in #958 feat: 手順を揃えるスケジューラーを追加 by @mashb1t in #2905 lora のインラインプロンプト参照をサポート by @cantor-set in #2323 feat: sgm_uniform (lcmと同じ)に基づくtcdサンプラーと離散蒸留tcdスケジューラの追加 by @mashb1t in #2907 feat: 4step LoRA に基づくパフォーマンス Hyper SD を追加 (@mashb1t 氏による) #2812 修正: HyperSDテスト用に残っていたコードを削除しました。 feature: nsfw 画像検閲のモデル管理を最適化 by @mashb1t in #2960 feat: プログレスバーの改善 by @mashb1t in #2962 feat: インラインローラの最適化 by @mashb1t in #2967 feat: コードの所有者を @lllyasviel から @mashb1t に変更 by @mashb1t in #2948 feat: 有効なインラインローラのみを使用し、サブフォルダをサポート by @mashb1t in #2968 feature： イメージのサイズと比率を読み取り、推奨サイズを与える by @xhoxye in #2971 feature: ghcr.io 用コンテナイメージのビルドとプッシュ、docker.md の更新、その他関連する修正 by @xynydev in #2805。 利用可能なイメージを見る feat: 行末のデフォルト設定を調整 by @mashb1t in #2991 feat: image size description の翻訳を追加しました。 feat: ‘CFG Mimicking from TSNR’ の値をプリセットから読み込む by @Alexdnk in #2990 feat: ブラシのカラーピッカーを追加 by @mashb1t in #2997 feat: ほとんどの画像入力フィールドからラベルを削除 by @mashb1t in #2998 feat: クリップスキップ処理を追加 by @mashb1t in #2999 feat: UI設定をよりコンパクトに by @Alexdnk and @mashb1t in #2590
Examining Human Perception of Generative Content Replacement in Image Privacy Protection | Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642103
p47 【Start Stable-Diffusion】のセルを実行時 WARNING[XFORMERS]: xFormers can’t load C++/CUDA extensions. xFormers was built for: PyTorch 2.2.1+cu121 with CUDA 1201 (you have 2.3.0+cu121) Python 3.10.13 (you have 3.10.12) Please reinstall xformers というエラーが出てURLも表示されず完了しません。
読者の方からも同様のご報告を頂いております（SBクリエイティブさんありがとうございます）。
【現象2】起動には成功するが画像生成に失敗する
「Generate」ボタンを押すと以下のようなエラー表示されます。
AUTOMATIC1111側にはこちらのエラーが表示されています
NotImplementedError: No operator found for `memory_efficient_attention_forward` with inputs: query : shape=(1, 4096, 1, 512) (torch.float32) key : shape=(1, 4096, 1, 512) (torch.float32) value : shape=(1, 4096, 1, 512) (torch.float32) attn_bias : <class 'NoneType'> p : 0.0 `decoderF` is not supported because: max(query.shape[-1] != value.shape[-1]) > 128 xFormers wasn't build with CUDA support attn_bias type is <class 'NoneType'> operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info `flshattF@0.0.0` is not supported because: max(query.shape[-1] != value.shape[-1]) > 256 xFormers wasn't build with CUDA support requires device with capability > (8, 0) but your GPU has capability (7, 5) (too old) dtype=torch.float32 (supported: {torch.bfloat16, torch.float16}) operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info `cutlassF` is not supported because: xFormers wasn't build with CUDA support operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info `smallkF` is not supported because: max(query.shape[-1] != value.shape[-1]) > 32 xFormers wasn't build with CUDA support operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info unsupported embed per head: 512
なお、xFormersとは、Facebook Research (Meta)がオープンソースソフトウェアとして公開しているPyTorchベースのライブラリで、Transformersの研究を加速するために開発されたものです。xFormersは、NVIDIAのGPUでのみ動作します。NVIDIAのGPUを演算基盤として動作させるためのCUDAやそのビルド時のバージョンをしっかり管理する必要があります。 https://github.com/facebookresearch/xformers
【関連】PyTorchとCUDAバージョンエラーの警告について
実はPyTorchとCUDAバージョンエラーの警告も出ています。
PyTorch 2.2.1+cu121 with CUDA 1201 (you have 2.3.0+cu121) Python 3.10.13 (you have 3.10.12)
Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking “Add Python to PATH”. Python 3.10.6をインストールし、”Add Python to PATH “をチェックする。
とありますが、実際にGoogle Colab上でデフォルトで動作しているPythonは現在、Python 3.10.12です（!python — version で確認できます）。 Python3.10.6が推奨なので、だいぶ後続のバージョンを使っていることになります。この問題はGoogle Colab上でのPythonのメジャーバージョンに関する問題で、関係はありますが、文末で解説します。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import matplotlib.font_manager as fm
# Load the image
image_path = "/mnt/data/A_vibrant,_eye-catching_image_for_a_daily_report,_.png"
image = Image.open(image_path)
# Define the date text
date_text = "2024年5月20日"
# Get a font
# Using a default font as an example
font_path = fm.findSystemFonts(fontpaths=None, fontext='ttf')[0]
font = ImageFont.truetype(font_path, 40)
# Initialize ImageDraw
draw = ImageDraw.Draw(image)
# Define the text position and color
text_position = (image.width - 300, image.height - 70)
text_color = (255, 255, 255) # White color
# Add the date text to the image
draw.text(text_position, date_text, font=font, fill=text_color)
# Save the edited image
output_path = "/mnt/data/A_vibrant_image_with_date.png"
image.save(output_path)
output_path
Cover illustration of the daily bulletin, a manga of a Japanese president tanned, energetic 27-year-old man, With the words “May/20th” in the lower right corner.
prompt: Cover illustration of the daily bulletin, a manga of a Japanese president tanned, energetic 27-year-old man, With the words “May/20th” in the lower right corner.
