Stable DiffusionをGoogle colabで使用する

# ライブラリのインストール
!pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy

# アクセス・トークン設定
YOUR_TOKEN="****(ここにHugging Faceで発行したトークンを記述)****"

# パイプライン構築
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=YOUR_TOKEN)

pipe.to("cuda") 

#Google driveに接続
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

#Google driveのフォルダーを指定
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/AI_Image')

import datetime
import pytz
import re
import random
import math
import torch
from torch import autocast
from IPython.display import display

#◆呪文◆
prompt = "A digital illustration of a Medieval town with large harbor, vessel, trending in artstation, detailed, fantasy, Unreal Engine"

#ファイル名から余計な文字を除去(ここでは不使用！)
#filename = re.sub(r'[\\/:*?"<>|,]+', '', prompt).replace(' ','_')

#日時を取得
now = datetime.datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo'))
date = now.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')

#◆描画サイズを指定◆　W512*H512がデフォルト推奨　横長W768*H512  16の倍数以外、768以上はエラー
W=768
H=512

#◆選択◆ →　SEED値ランダム:1 or 固定:2 ◆
a = 1

#◆画像数◆
number=5

for i in range(number):
      if a == 1: 
              seed = random.randrange(0, 4294967295, 1)
              scale = math.floor((random.uniform(7.5, 8.5))*100)/100
              steps = random.randrange(50, 60, 1) 
      else:
              #必要に応じてSEED値を調整(◆選択の箇所で固定:1 と指定すること)　
              seed = 3412833592
              scale = math.floor((random.uniform(8.0, 9.5))*100)/100
              steps = random.randrange(140, 150, 1)

      with autocast("cuda"):
            generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)
            image = pipe(prompt, height=H, width=W, guidance_scale=scale, num_inference_steps=steps, generator=generator)["sample"][0]  # image here is in [PIL format](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)
            image.save(date + "【" + str(i+1) + "】.png")


      #テキストファイル作成
      if i == 0:
           txt_data = "prompt値= " + prompt + "\n"
           txt_data = txt_data + date + "【" + str(i+1) + "】SEED値: " + str(seed) + " scale値: " + str(scale) + " steps値: " +str(steps) + "\n"
      else:
           txt_data = txt_data + date + "【" + str(i+1) + "】SEED値: " + str(seed) + " scale値: " + str(scale) + " steps値: " +str(steps) + "\n" 
          
f = open(date + ".txt","w")
f.write(txt_data)
f.close()

# ライブラリのインストール
!pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy

# アクセス・トークン設定
YOUR_TOKEN="****(ここにHugging Faceで発行したトークンを記述)****"

# パイプライン構築
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=YOUR_TOKEN)

pipe.to("cuda") 

#Google driveに接続
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

#Google driveのフォルダーを指定
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/AI_Image')

import datetime
import pytz
import re
import random
import math
import torch
from torch import autocast
from IPython.display import display

#◆呪文◆
prompt = "A digital illustration of a Medieval town with large harbor, vessel, trending in artstation, detailed, fantasy, Unreal Engine"

#ファイル名から余計な文字を除去(ここでは不使用！)
#filename = re.sub(r'[\\/:*?"<>|,]+', '', prompt).replace(' ','_')

#日時を取得
now = datetime.datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo'))
date = now.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')

#◆描画サイズを指定◆　W512*H512がデフォルト推奨　横長W768*H512  16の倍数以外、768以上はエラー
W=768
H=512

#◆選択◆ →　SEED値ランダム:1 or 固定:2 ◆
a = 1

#◆画像数◆
number=5

for i in range(number):
      if a == 1: 
              seed = random.randrange(0, 4294967295, 1)
              scale = math.floor((random.uniform(7.5, 8.5))*100)/100
              steps = random.randrange(50, 60, 1) 
      else:
              #必要に応じてSEED値を調整(◆選択の箇所で固定:1 と指定すること)　
              seed = 3412833592
              scale = math.floor((random.uniform(8.0, 9.5))*100)/100
              steps = random.randrange(140, 150, 1)

      with autocast("cuda"):
            generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(seed)
            image = pipe(prompt, height=H, width=W, guidance_scale=scale, num_inference_steps=steps, generator=generator)["sample"][0]  # image here is in [PIL format](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)
            image.save(date + "【" + str(i+1) + "】.png")


      #テキストファイル作成
      if i == 0:
           txt_data = "prompt値= " + prompt + "\n"
           txt_data = txt_data + date + "【" + str(i+1) + "】SEED値: " + str(seed) + " scale値: " + str(scale) + " steps値: " +str(steps) + "\n"
      else:
           txt_data = txt_data + date + "【" + str(i+1) + "】SEED値: " + str(seed) + " scale値: " + str(scale) + " steps値: " +str(steps) + "\n" 
          
f = open(date + ".txt","w")
f.write(txt_data)
f.close()