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# Stable Diffusion CLI on Modal
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[Modal](https://modal.com/)上でStable Diffusionを動かすためのDiffusersベースのスクリプトです。WebUIは無く、CLIでのみ動作します。txt2imgの推論を実行することができ、ControlNet TileとUpscalerを利用した高解像度化の機能を備えています。
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## このスクリプトでできること
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1. txt2imgまたはimt2imgによる画像生成ができます。
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2. アップスケーラーとControlNet Tileを利用した高解像度な画像を生成することができます。
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| ベース画像 | アップスケール後 |
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| ---------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
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| <img src="assets/20230708204347_1172778945_0_0.png" width="300"> | <img src="assets/20230708204347_1172778945_0_2.png" width="300"> |
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3. その他、LoRAとTextual inversionを利用できます。
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## 必須項目
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このスクリプトを実行するには最低限下記のツールが必要です:
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- python: > 3.10
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- modal
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- ModalのAPIトークン
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- Hagging FaceのAPIトークン（非公開のリポジトリのモデルを参照したい場合に必須）
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`modal`はModalをCLIから操作するためのPythonライブラリです。下記のようにインストールします:
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```bash
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pip install modal
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```
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And you need a modal token to use this script:
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```bash
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modal token new
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```
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詳細は[Modalのドキュメント](https://modal.com/docs/guide)を参照してください。
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## クイックスタート
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下記の手順で画像が生成され、outputs ディレクトリに出力されます。
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1. リポジトリをgit clone
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2. ./app/config.example.yml を ./app/config.ymlにコピー
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3. Makefile を開いてプロンプトを設定
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4. make appをコマンドラインで実行(Modal上にアプリケーションが構築されます)
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5. make img_by_sd15_txt2img(スクリプトが起動します)
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## ディレクトリ構成
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```txt
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.
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├── .env # Secrets manager
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├── Makefile
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├── README.md
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├── cmd/ # A directory with scripts to run inference.
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│ ├── outputs/ # Images are outputted this directory.
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│ ├── sd15_img2img.py # A script to run sd15_img2img inference.
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│ ├── sd15_txt2img.py # A script to run sd15_txt2img inference.
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│ ├── sdxl_txt2img.py # A script to run sdxl_txt2img inference.
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│ └── util.py
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└── app/ # A directory with config files.
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├── __main__.py # A main script to run inference.
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├── Dockerfile # To build a base image.
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├── config.yml # To set a model, vae and some tools.
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├── requirements.txt
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├── setup.py # Build an application to deploy on Modal.
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├── stable_diffusion_1_5.py # There is a class to run inference about sd15.
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└── stable_diffusion_xl.py # There is a class to run inference about sdxl.
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```
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## 使い方の詳細
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### 1. リポジトリをgit cloneする
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```bash
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git clone https://github.com/hodanov/stable-diffusion-modal.git
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cd stable-diffusion-modal
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```
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### 2. .envファイルを設定する
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Hugging FaceのトークンをHUGGING_FACE_TOKENに記入します。
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このスクリプトはHuggingFaceからモデルをダウンロードして使用しますが、プライベートリポジトリにあるモデルを参照する場合、この環境変数の設定が必要です。
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```txt
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HUGGING_FACE_TOKEN="ここにHuggingFaceのトークンを記載する"
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```
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### 3. ./app/config.ymlを設定する
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推論に使うモデルを設定します。Safetensorsファイルをそのまま利用します。VAE、LoRA、Textual Inversionも設定可能です。
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下記のように、nameにモデル名、urlにSafetensorsファイルがあるURLを指定します。
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```yml
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# 設定例
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model:
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name: stable-diffusion-1-5
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url: https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned.safetensors # Specify URL for the safetensor file.
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vae:
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name: sd-vae-ft-mse
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url: https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
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controlnets:
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- name: control_v11f1e_sd15_tile
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repo_id: lllyasviel/control_v11f1e_sd15_tile
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```
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LoRAは下記のように指定します。
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```yml
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# 設定例
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loras:
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- name: mecha.safetensors # ファイル名を指定。任意の名前で良いが、拡張子`.safetensors`は必須。
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url: https://civitai.com/api/download/models/150907?type=Model&format=SafeTensor # ダウンロードリンクを指定
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```
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### 4. Makefileの設定（プロンプトの設定）
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プロンプトをMakefileに設定します。
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```makefile
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# 設定例
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run:
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cd ./cmd && modal run txt2img.py \
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--prompt "hogehoge" \
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--n-prompt "mogumogu" \
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--height 768 \
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--width 512 \
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--samples 1 \
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--steps 30 \
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--seed 12321 |
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--use-upscaler "True" \
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--fix-by-controlnet-tile "True" \
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--output-fomart "png"
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```
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- prompt: プロンプトを指定します。
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- n-prompt: ネガティブプロンプトを指定します。
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- height: 画像の高さを指定します。
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- width: 画像の幅を指定します。
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- samples: 生成する画像の数を指定します。
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- steps: ステップ数を指定します。
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- seed: seedを指定します。
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- use-upscaler: 画像の解像度を上げるためのアップスケーラーを有効にします。
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- fix-by-controlnet-tile: ControlNet 1.1 Tileの利用有無を指定します。有効にすると、崩れた画像を修復しつつ、高解像度な画像を生成します。
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- output-format: 出力フォーマットを指定します。avifも指定可能です。
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### 5. アプリケーションをデプロイする
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下記のコマンドでModal上にアプリケーションが構築されます。
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```bash
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make app
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```
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### 6. 推論を実行する
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下記のコマンドでtxt2img推論が実行されます。
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```bash
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make img_by_sd15_txt2img
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```
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