経緯

TikTokにて「ZAMST公式」を名乗るアカウントからプロモーション依頼のDMが届きました。

「フォロワー数に応じて広告費を支払う。専用のサイトに登録してほしい」

と案内され、“ビデオクラウド株式会社” というサイトに銀行口座情報を登録するよう求められました。

こちらのURLは詐欺サイトと思って間違いないのでクリックする際は十分注意してください

https://www.promovideo.top/#/

詐欺の手口

やり取りの流れは以下の通りです。

1. 「フォロワー数に応じた広告費を先に振り込む」と提示
2. 指定サイトに銀行口座情報の入力を要求
3. 「報酬が振り込まれたので、すぐに出金せよ」と催促
4. 出金手続きで「口座番号に不備がある」と指摘され、報酬が凍結
5. 「凍結解除には振り込まれた金額の50％を先に支払う必要がある」と要求
6. 不審に思い調べた結果、相手がなりすましであると判明
7. 最後には「名誉毀損で訴える」と脅迫

確認できた事実

調査を進めた結果、以下の点が確認できました。

• ZAMST本社に問い合わせ
  → LINEで「阿久津」と名乗る人物とやり取りしていたが、同社にそのような社員は存在しないと確認。
• 会社所在地の虚偽
  → 「東京都渋谷区渋谷2-12-15 日本薬学会長井記念館6階」に所在すると説明されたが、実際には同ビルにテナントは入っていない。
• 法人登録の不存在
  → 国税庁データベースに「ビデオクラウド株式会社」の登録は確認できない。
• 防災センターの電話番号についての虚偽回答
  → 日本薬学会長井記念館の防災センターの電話番号はネット上では公開されていません。直接記念館に電話をした所教えてもらえました。詐欺側に「番号を提示せよ」と求めたところ、不自然かつ矛盾した返答しか得られなかった。

これらの事実から、相手が完全に架空の会社・人物を利用した詐欺であることが判明しました。

この手口の特徴と危険性

• 実在する企業名を騙り、信用を得ようとする
• 「先に報酬を支払う」「振り込み済み」といった表現で焦らせる
• 「凍結」「解除料」といった理由をつけて追加送金を要求
• 最終的に「訴える」と脅迫し、被害者を萎縮させる

これらは典型的な「なりすまし広告詐欺」および「前払い金詐欺」の手口です。

被害を防ぐために

• 不審なDMや依頼があった場合、必ず公式サイト・公式SNSで確認する
• 見知らぬサイトに個人情報や銀行口座を入力しない
• 金銭を要求された場合は一切応じない
• 被害に遭った、もしくは疑わしい場合は 消費者ホットライン（188） または警察へ相談する

まとめ

今回私は被害に遭う前に不審点に気づき、調査によって詐欺であることを確認できました。
しかし、同じようなケースで実際に金銭を失ってしまう方が出る可能性は十分にあります。

このような**「実在企業を名乗るプロモーション詐欺」**は今後も増えると考えられます。
少しでも怪しいと感じたら、決して指示に従わず、冷静に調べて確認してください。

被害を未然に防ぐため、この記事をぜひご家族や友人にも共有してください。

🔗 参考リンク

• 国民生活センター「なりすまし広告に注意！」
• 警察庁 サイバー犯罪対策

追記

弁護士さんに今回の件を相談してきました。

事の経緯を話すと間髪を入れずに「それは詐欺でしょ！」と笑
そうだと思ったから相談に来てるんですけどとは思ったんですが、いろいろお話を聞いている中一番腑に落ちるアドバイスが

契約書はあるけど、そもそもあなた（私）のことをどうやって信用するの？
先にギャラ払うなんてありえないよね。

弁護士談

確かに、言われてみればそうですよね。名のある企業が私の信用を何一つ調べもせずに契約書を用意するなんてありえないですよね、冷静になって考えればすぐわかりそうなことなんですが、そのときは頭が回らず、相手の思うつぼでした。

Stable Diffusion WebUI Forge

Stable Diffusion WebUI Forge は、Stable Diffusion WebUI の代替バージョンであり、低 VRAM GPU 向けの画像生成の高速化などの改善点を備えています。この記事では、Stable Diff...

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2024.03.01

もともとStability Matrixでの環境でStable Diffusionを動かしてはいたのですが、Forgeを使用する際は先述の方法でインストールしたForgeを使用していましたが、この度Stability Matrixのバージョンが2.9になりForgeのインストールに対応しました！

Stability Matrixとは？

まず簡単にStability Matrixが何かをご紹介したいと思います。

Stability Matrix」は、AI画像生成に特化したオープンソースプロジェクトで、Stable Diffusionを中心にした各種「WebUI」を提供します。このツールはPythonのバージョン管理を気にする必要がなく、日本語化されたUIで高度な画像生成を行えます。主なWebUIパッケージには「Automatic1111」や「Fooocus」、「VoltaML」などが含まれます。GitHubから最新のインストーラーをダウンロードして簡単に環境を構築できます。

「Stability Matrix」のインストール

https://github.com/LykosAI/StabilityMatrix/releases

上記URLへアクセスするとインストーラーがダウンロードできます。

皆さんの環境にあったインストーラーをダウンロードして下さい。
今回はMacで解説していきたいと思います。

ダウンロードした StabilityMatrix-macos-arm64.dmg のファイルをダブルクリックしてマウントします。すると

このようなウィンドウが表示されるので、Stability Matrix.app のアイコンを Applicationsにドラッグして下さい。
コピーが終わればインストール完了です。

「Stability Matrix」の起動

Stability Matrix を起動するにはアプリケーションフォルダ内のStability Matrix のアイコンをダブルクリックします。

上記画像は私の環境ですが、Forgeをインストール済みの状態です。画面左上の3本線をクリックするとナビゲーションが開いたり閉じたりします、ナビゲーションを開き「Packages」をクリックし、出てきた画面の下部にパッケージの追加という文字があります、これをクリックすると各種WebUIが表示されるので、クリックすると簡単にWebUIがインストールできます。

「Forge」の起動

Stability Matrixから Forge をインストールしたら、ウインドウのPackagesをクリックするとForgeが選択できるようになっていると思います。その下にLaunchと書いてあるので、クリックするとForgeが起動します。初回は各種ファイルのダウンロードやインストールなどがあるので、少し時間がかかりますが、しばらくするとデフォルトのブラウザ上でForgeが自動で立ち上がります。

この記事では、Stable Diffusionの GUI である Forge (長いので以下Stable Diffusion WebUI Forgeは”Forge”とします)をインストールするためのものです。 

このチュートリアルの内容は、

• Windows への Forge のインストール
• AUTOMATIC11111 とモデルファイルを共有する
• Mac への Forge のインストール

の３つに分けて解説していきたいと思います。

Forgeとは？

Forgeは AUTOMATIC1111の修正バージョンです。より高速なイメージ生成、プリインストールされた拡張機能、特定の機能を可能にする変更されたバックエンドが特徴です。

Forge を使用する利点

画像生成の高速化

開発チームによると、Forge は AUTOMATIC1111 よりも高速に動作します。使用する GPU の VRAM が少ないほど、より高速な速度が得られます。

6 GB VRAM では最大 75%、8 GB では最大 45%、24 GB では最大 6% の高速化が期待できます。

Unet Patcher

拡張機能の開発や連携が非常に簡単になるものだそうで、これによりA1111版では不可能だったさまざまな拡張機能が「競合の心配なく、100行程度のコードで」実現できるようになったとしています。

プリインストールされた機能

デフォルトでControlNetやFreeUが搭載されています。また、stable zero123にも対応しており、1枚の画像を別角度から生成するのを推定してくれる機能です。

Windows に Forge をインストールする方法

Windows に Forge をインストールするには、One-Click Packageの使用がおすすめです。

1 : インストール ファイルをダウンロードする

Forgeのページに移動し、One-Click Packageをダウンロードします。

2 : ファイルを解凍する

ダウンロードしたファイルをダブルクリックしお好きな場所に解凍します。

3 : Forge を更新する

Forgeを起動する前にアップデートする必要があります。これにより、最新バージョンを実行していることが保証されます。

update.batをダブルクリックして Forge を更新します。

Windows のセキュリティ設定によっては、警告ダイアログ ボックスが表示される場合があります。

4 : Forge を起動する

run.batをダブルクリックして Forge を起動します。

AUTOMATIC1111 とのモデルの共有

ローカルにすでにAUTOMATIC1111版がインストールされている場合は、モデルファイルを共有できるとのこと。私の環境(Stability Matrix)だとモデルファイルが共有できませんでした。どうやらStability Matrixバージョン2.9でForgeが対応するみたいですね。

Forge ディレクトリで、ファイルwebui > webui-user.batをテキスト エディタで編集します。(例: ファイルを右クリックし、[メモ帳で編集]を選択します。)

A1111_HOMEにAUTOMATIC1111のパスを設定する

webui-user.batの9行目に表示されている「@REM set A1111_HOME=Your A1111 checkout dir」を編集します。

具体的には、「@REM」を削除し、「Your A1111 checkout dir」をAUTOMATIC1111のフォルダに変更します。
(上記のAUTOMATIC1111のフォルダはAUTOMATIC1111のwebui-user.batが保存されているフォルダを指します)

12～16行目の@REMを削除する

次に12～16行目の@REMを削除します。

この変更を行うと、チェックポイントモデル、embeddings、hypernetworks、LoRAモデルが共有可能になります。

また、windowsの日本語環境ではフォルダの区切り文字が「\」ですが、webui-user.batでは「/」で記述します。
AUTOMATIC1111のパスをコピペする際はご注意ください。

さらに11行目の@REMを削除すればvenv環境も共有することが可能です。

Mac に Forge をインストールする

Macで Forge を実行するには、Apple Silicon (M1/M2/M3 など) が必要です。

ステップ 1: Homebrew をインストールする

Mac 用のパッケージ マネージャーである Homebrew が必要になります。

ターミナルアプリを開き、次のコマンドを入力して Return キーを押します。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

ステップ 2: Python 3.10 と Git をインストールする

新しいターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

brew install python@3.10 git wget

ステップ 3: Forge のクローンを作成する

ターミナルで次のコマンドを実行して、SD Forge をローカル ストレージにコピーします。

git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge

ステップ 4: Forge を実行する

ターミナルで、新しく複製されたディレクトリを入力します。

cd stable-diffusion-webui-forge

Forgeを起動します。

./webui.sh

Juggernaut XLにLightningが登場

Juggernaunt XLといえば言わずとしれたStable Diffusionの人気モデルの一つ。

そんなJuggernaut XLにLightningモデルが登場しました。

推奨セッティングは以下

解像度: 832*1216
サンプラー: DPM++ SDE
ステップ: 4～6
CFG: 1～2
ネガティブプロンプト: ネガティブなしで開始し、その後、その画像に表示したくないものを追加します。

驚異的ですよね、ステップ数が4から6で高品位な画像が生成されます！

Juggernaut XL Lightning導入の手順

Civitaiにて公開されています。
StableDiffusionをお使いの方は所定の場所にダウンロードしてご使用ください。
次にサンプル画像を紹介いたします。

生成した画像そのまま載せてます。

• 解像度 1216×832
• サンプラー DPM++ SDE
• サンプリングステップ数 6
• CFGスケール 1

生成時間はわずか数秒でした。数秒でこのクオリティ、驚異的ですよね！

ちなみにネガティブプロンプトは入力していません。

この猫ちゃんの画像も同じ設定でプロンプトだけ変えました。

こんな画像まで数秒で生成されました。

どの画像もシンプルなプロンプトかつネガティブプロンプトは入力せず低ステップで、高画質な画像の生成が可能になってます！

ちなみに、私の環境ですが、最近はStable Diffusion Web UI Forgeを使用しております。
Forgeのインストールについては別記事で紹介してますので、よければ参考にして下さい！

Stable Diffusion WebUI Forge

Stable Diffusion WebUI Forge は、Stable Diffusion WebUI の代替バージョンであり、低 VRAM GPU 向けの画像生成の高速化などの改善点を備えています。この記事では、Stable Diff...

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2024.03.01

Forgeの気に入ってる点は [ Kohya HRFix Integrated ] が搭載されている点ですね。
Hires.fixを使わなくてもいきなり2048pxまで画像を一発で出力できます。

今回はローカル( Windows10 )に導入する方法をご紹介いたします。

ちなみに、生成は簡単ですが導入はかなり面倒だったので、備忘録代わりに導入手順など記せればと思いますが、ご覧になった方全員がうまくインストールできる保証はないですのでご了承ください。

それと、悪用はくれぐれも厳禁でお願いします！

Ropeのインストール

Ropeのインストールはある程度、コマンドプロンプトが使える（理解できる）方向けです、また、詳しいインストール方法などを私に聞かれてもわからない場合もありますのでご理解ください。

インストールに必要な環境としてはWindowsであること、Nvidia CUDAを使用できること、Python仮想環境でインストールが可能、であることです。

まずはリポジトリのクローンをデバイスに作成します。以下からのコードはコマンドプロンプトに貼り付けて実行するコードです。

git clone https://github.com/Hillobar/Rope

ダウンロードできたら、リポジトリルートに移動しておきます。

cd Rope

次にローカル環境にVenvをセットアップします。

まず仮想環境を作ります。

python.exe -m venv venv

仮想環境アクティベートします

.\venv\Scripts\activate

次に正しいpythonバージョン(Python 3.10.X)をインストールしているか確認します、ここまでで上手くいかない場合、Pythonがインストールされていない可能性があるので、インストールしてない方は各々インストールお願いいたします。

python --version

次はRopeの依存関係のインストールです。

.\venv\Scripts\pip.exe install -r .\requirements.txt

重要: 正しい python バージョンで仮想環境をインストールしてください。Rope は 3.10 でしか動作しません。

次にサードパーティの依存関係のダウンロードとインストールです。

https://github.com/Hillobar/Rope/releases/tag/Sapphire

上のURLにアクセスし、17個のAssetsをすべて Rope/models にダウンロードします。

次にFFmpegとCUDA Toolkit 11.8、並びにcuDNNのインストールが必要な方はインストールしてほしいんですが、ここが一番ネックです、かなり面倒でした。
まずはFFmpegのインストールですが、別記事で説明してます。

Windows10へのFFmpegのインストール方法

FFmpegのインストール私の環境(Windows10)へインストールした方法です。異なる環境の方はこの方法ではインストールが上手く出来ない場合もあることをご了承ください。それでは、解説を始めていきたいと思います。上のURLにアクセスしてく...

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2024.02.28

次にNvidiaのGPUを使用したい人はCUDA Toolkit11.8とcuDNNも合わせてインストールしてください。

CUDA Toolkit11.8とcuDNNのインストール

CUDA Toolkit11.8のインストールNVIDIAのGPUを使用したい場合には必要です。私はWindows10を使用してますのでこの方法でインストールしていきます。にアクセスして、バージョンが11.8.0の CUDA ツールキットを...

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2024.02.28

あくまで私がインストールした方法なので、正解ではないと思います。参考程度でおねがいします。

「Rope」の起動と使い方

ここまで問題なくインストールが完了したらいよいよRopeの起動です。Ropeをインストールしたフォルダ内のRope.pyをダブルクリックします。

するとRopeが起動します。次の画像が起動したウインドウです。

起動したらまず設定する部分ですが、①②③を記しました。①のSelect Videos Folderは顔を入れ替える前の動画を格納しているフォルダ、②のSelect Output Folderは顔を入れ替えたあとの動画か保存されるフォルダ、③のSelect Faces Folderは入れ替える顔を格納しているフォルダですので、それぞれ任意のフォルダをクリックして指定してあげてください。
指定が終わったら左上の黄色い[Start Rope]というところをクリックします。

実際に入れ替えを行っていきます。
今回の動画素材は一人が写っている動画です。複数の人物が写っている場合は複数の顔が検出されます。
まず、入れ替える動画をクリックします。

すると真ん中に動画が出てきます。

真ん中のプレビューウィンドウの下の方にFind Facesという名前があるのでそこをクリックすると動画から顔が検出され、写っている人数分表示されますが、今回は一人ですので、顔が一つ表示されています。
次に、入れ替えたい顔をクリックすると選択した顔が赤く選択されます。

そして、検出された顔と入れ替えたい顔の両方を選択した状態でSwap Facesをクリックすると、動画内の顔が入れ替わっているのがわかるかと思います。
入れ替わったのが確認できたらシークバーを一番左に合わせ、▶の左側のグレー●を押すと白くなるので、その状態で▶をクリックして動画を再生して最後のフレームに到達すれば、最初に設定したOutputフォルダに動画が保存されていると思います。
その他の設定についてはまだ触っていないのでよくわかりませんが、デフォルトのままでも十分綺麗な動画が出来ますが、必要に応じて設定も変更してみてください。

CUDA Toolkit11.8のインストール

NVIDIAのGPUを使用したい場合には必要です。

私はWindows10を使用してますのでこの方法でインストールしていきます。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiveにアクセスして、バージョンが11.8.0の CUDA ツールキットをダウンロードします。（Rope公式に11.8と書いてあるのでその通りにしました）
Operating SystemはWindows、Architectureはx86_64をクリック、Versionは10、exe(local)を選択、すると3.0 GBのファイルがダウンロードされますので、ダウンロードが完了したらexeファイルをダブルクリックし、画面上の指示通りに進めていきます。
インストールオプションは高速を選択、そのままインストールを進めて完了させてください。

ちなみに、CUDA Toolkit11.8は少し前にインストールを志ていたため、若干手順がうろ覚えです、人によっては環境変数を指定してあげる必要が有ると思いますので、各々の環境にあった方法でインストールをお願いいたします。

cuDNNのインストール

cuDNNはこのページhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveの 過去のバージョン「Download cuDNN v x.x.x(xは任意の日付)」をクリックしてダウンロードしてください。
私はv8.9.7のfor CUDA 11.x をダウンロードしました。
ちなみに、このファイルのダウンロードにはNvidiaのアカウント登録が必要なので、アカウントをお持ちでない方はアカウントを登録してくだい。
次にダウンロードをしたzipファイルを解凍します。
すると中には

こんなファイルが格納されていますので、これらすべてを先程インストールしたCUDA Toolkitのフォルダに格納します。
そしてファイルを移動したら環境変数の指定です。

Pathを選択し環境変数名の編集から新規で、bin、include、libの3つのフォルダのアドレスをそれぞれ貼り付けてOKをクリックしてください。

完了したら以下のコマンドをコマンドプロンプトに入力して場所が確認できれば問題ないかと思います。

where cudnn64_8.dll