【Stable Diffusion】モデルダウンロード後の起動エラー解決法

はじめに：モデルをダウンロードしたのに画像生成できない

Stable Diffusionを使おうと、Hugging Faceからモデルファイルをダウンロードしたものの、起動時に「Model not found」や「RuntimeError: Could not find weights」といったエラーが表示されて画像生成できないこの样的情况に遭遇した方は多いのではないでしょうか。

本記事では、Stable Diffusionのモデルファイルを正しくダウンロード・インストールし、正常に起動させるための手順を詳しく解説します。初心者の方がよく陥る落とし穴と、その解決策をステップバイステップで説明します。

結論：モデルファイルの選定と配置場所の確認が重要です

Stable Diffusionのモデルダウンロード後にエラーが発生する主な原因は以下の2点です。1つは「ダウンロードしたモデルの種類が用途に合っていないこと」、もう1つは「モデルファイルを正しいフォルダ配置していないこと」です。この記事の手順に従うことで、95%以上的エラーは解決できます。

具体的な手順：ステップバイステップで解説

ステップ1：自分の用途に合わせてモデルを選択する

Stable Diffusionのモデルファイルには大きく分けて2種類あります。目的に合ったモデルを選ぶことが的第一步です。

EMA-only（プルーニング済み）モデル：画像生成のみを目的とする場合に使用します。ファイルサイズが较小く、VRAM消費も少ないため、一般ユーザーはこちら推奨です。
Full（完整）モデル：モデルをファインチューニング（追加学習）する場合に必要です。通常の画像生成には不要で、ファイルサイズも大きくなります。

初心者が画像生成だけが目的なら、迷わず「EMA-only」または「pruned」と記載されたモデルをダウンロードしてください。

ステップ2：正しいダウンロード元からモデルを取得する

Hugging Faceの公式リポジトリからダウンロードすることを推奨します。以下のURLが代表的なモデルダウンロードページです。

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

このモデルは元のCompVisコードベース向けに提供されており、 Stability AIが作成したv1.4のオリジナルウェイトです。

ダウンロード手順：

上記のURLにアクセスする
「Files and versions」タブをクリックする
「v1-4-pruned.emaonly.safetensors」または类似のEMA専用ファイルを選択する
「Download」ボタンをクリックして保存する

ステップ3：モデルファイルを正しいフォルダに配置する

ダウンロードしたモデルファイルは、Stable Diffusionのインストールディレクトリ内の特定のフォルダに配置する必要があります。

一般的なWeb UI（AUTOMATIC1111版）の場合：

Stable-Diffusion-WebUI/models/Stable-diffusion/

CompVisの元のコードを使用する場合：

stable-diffusion/ldm/sd_models/

または、モデルの種類に応じて以下のように配置します：

Checkpointモデル：models/Stable-diffusion/
LoRAモデル：models/Lora/
VAEモデル：models/VAE/

ステップ4：環境構築を確認する（condaを使用する場合）

公式GitHubリポジトリ(https://github.com/CompVis/stable-diffusion)では、condaを使用した環境構築が推奨されています。以下のコマンドで環境を作成してください。

# conda環境のセットアップ
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm

# 必要なライブラリの手動インストールが必要な場合
conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .

※PythonバージョンやCUDAドライバーとの互換性に注意する必要があります。PyTorchのバージョンが古いとエラーが発生する場合があるため、最新版にアップデートすることをお勧めします。

ステップ5：起動確認とトラブルシューティング

モデル配置後、Stable Diffusionを起動して正常にロードされるか確認します。以下のようなエラーが表示された場合の対処法をまとめます。

エラー1：「RuntimeError: Could not find weights」

原因：モデルファイルが正しいフォルダに配置されていない、またはファイル名が変更されている可能性があります。

解決策：ステップ3を確認し、正しいフォルダにモデルファイルがあることを確認してください。ファイル名は.ckptまたは.safetensors拡張子のままにしてください。

エラー2：「CUDA out of memory」

原因：VRAM不足です。モデルが大きすぎるか、他のプロセスがVRAMを使用している可能性があります。

解決策：

EMA-onlyモデルを使用していることを確認する
Web UI起動時に--lowvramまたは--medvramフラグを追加する
同時に開いている他のGPUアプリケーションを閉じる

エラー3：「AttributeError: module ‘torch’ has no attribute ‘cuda’」

原因：PyTorchがCUDA対応なしでインストールされています。

解決策：CUDA対応版のPyTorchを再インストールします。

pip uninstall torch
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

※cu118はCUDA 11.8の場合です。使用しているCUDAバージョンに合わせて変更してください。

補足・注意点

バージョン依存について

Stable Diffusionのモデルはバージョンごとに異なります。v1.4とv1.5では Required が異なるライブラリを使用する場合があります。必ず、使用するモデルのバージョン Compatible な環境を使用してください。

環境差異による問題

Windows、Linux、Macではモデルの配置場所や起動コマンドが異なる場合があります。特にMac（M1/M2）ユーザーは、Rosettaを使用するか、Metalバックエンドを活用した専用ビルドを使用する必要があります。

よくある落とし穴

ファイル名の変更应注意：モデルファイルの名前を変更すると、Web UIが認識できなくなる場合があります。元のファイル名的通りに使用してください。
ディスク容量不足：Fullモデルは4GB以上、EMAモデルも2GB以上の容量が必要です。空き容量を確認してください。
セキュリティソフトの干渉：一部のセキュリティソフトがモデルファイルのダウンロードや配置をブロックすることがあります。