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。

Krea.aiとLeonardo.Aiはアップスケーラーだけではなく、リアルタイム画像生成などの魅力的な他のサービスも提供していますが、今回はアップスケーラー（エンハンサー）だけに注目してみたいと思います。

いずれも無料（SUPIRワンクリックインストーラーをダウンロードするにはPatreonへ有料登録）ですので、お気軽に試せます。

SUPIR

SUPIR(Scaling-UP Image Restoration)はComufyUIベースでしたが、下のURL(Patreon)からアクセスし、月5ドルのプランに参加するとワンクリックインストーラーがダウンロードできます。
また、VRAM 12GB というスペックが要求されます（最新のアップデートで7GB程度でも動く模様）。

https://www.patreon.com/posts/supir-1-click-99176057

1. SUPIRのインストール

2024年3月18日の更新でSUPIRのバージョンはv44です。登録を終えた方は上記URLからSUPIR_v44.zipがダウンロードできます。
ダウンロードしたら任意の場所へ解凍します。
すると中に「windows_install.bat」というファイルがあるかと思いますので、ダブルクリックするとコマンドプロンプトが自動で起動し、インストールが開始されます。
最終的に60gb近くになるので、ストレージに余裕があるフォルダでの作業をオススメいたします。
回線速度によっては数十分インストールにかかると思います。
私の場合は無事インストールが終わり起動しましたが、モデルファイルが上手くロードできず、再インストールを必要としました、セキュリティソフト等が入っているとファイルのインストールの前にチェックが入るのでそれが原因だったのではないかと思い、一時的にセキュリティソフトをオフにして再インストールを行ったところ、正常にインストールされました。

2. SUPIRの起動

インストールが正常に終わったと仮定して話を進めていきます。
インストールが終わりコマンドプロンプトがキーを押すと勝手に閉じますので、閉じたら同じフォルダ内の「start_SUPIR_Windows.bat」というファイルをダブルクリックします。
すると新たなコマンドプロンプトが開き、英語で起動オプションを聞かれますので、皆様お使いの環境に合わせて選択してください。選択が終了してしばらくするとデフォルトのブラウザでSUPIRが起動します。

3. 画像をアップスケールする

アップスケールしたい画像をInputにドラッグアンドドロップし、下のUpscale Sizeで拡大率を指定します。好きなModelを選択し(デフォルトはJuggernaut-XL V9)、Process Singleボタンをクリックします。

グラボの性能にも寄りますが私の場合（RTX 3080ti）は4倍にアップスケールするには十数分かかりまたが、拡大率やスペックによって生成時間は異なることをご理解ください。その他の設定項目なども特に指定することなくアップスケールが完了しました。

Krea.aiとLeonardo.ai

Krea.ai

下記はKrea.aiのトップページです。

登録するには

Sign In　をクリックしてGoogleアカウントかメールアドレスを入力してアカウントを作成します。
ログイン後、上部に「Home」「Generate」「Enhance」の3つがありますが、今回はEnhanceを選びます。すると下記のような画面が表示されます。

Drag & drop か クリックで拡大したい画像をKreaに送ります。

画面右側のEnhance✧をクリックするとアップスケールが開始されます。
Settingsをクリックして細かく調整することも可能ですが、お任せでエンハンスを行ってもソコソコきれいに拡大鮮明化されます。

Leonard.ai

下記はLeonardo.Aiのトップ画面です。

アカウントをお持ちで無い方は左下のCreate an accountでアカウントを作成して下さい。
アカウントが作成できましたら右下のUniversal Upscalerへアクセスします。

Add an image to get startedと書かれた画面が出たらAdd an imageをクリックして

中央部分にアップスケールしたい画像をドラッグアンドドロップします。

Upscaleには30クレジットを使用します、無料ユーザーには毎日150クレジットが与えられるので5回は無料で出来ることになります。また、サイズによっては有料プランへの加入が必要になります。

生成結果について

まずはオリジナルの画像から。オリジナルの画像はmidjourneyで生成した画像。

次にSUPIRで4倍に拡大したものをオリジナル画像と一緒のサイズにダウンスケールした画像

続いてKreaでエンハンスした画像をオリジナルサイズへダウンスケールした画像

最後にLeonardのエンハンスした画像をオリジナルサイズへダウンスケールした画像

どうでしょうか、下記に左から2人目の女性を並べた画像を。

一番オリジナルの顔に近いのはSUPIRでしょうか、ただ彩度が少し低くなったようです。
また、KreaとLeonardoに関して言えば、人相が変わってしまっていますね、別人です。
男性の顔もSUPIR以外は違う印象に、Leonardoの結果に至っては目をつぶっています。

一番右端の人物の服が面白いですね、KreaとLeonardoはオリジナルの素材に近い感じでアップスケールされてますがSUPIRはフリースのような素材に変わってしまっています。

総評

SUPIRがオリジナルに一番近いアップスケールと画質改善がなされたように思いますが、ローカル環境へのインストールの手間と生成時間が気になる方は気になるかと。
Kreaは非常にUIもシンプルで使いやすいですが雰囲気が若干変わってしまします、悪く言えばStableDiffusion顔といいましょうか。あと、シワが増えます、服や肌の。
一番雰囲気が変わるのがLeonardですね、注意しないと顔が全く違う人物になります。ただ、AI生成による破綻は一番少ないように思えます、がしかし、5メガピクセルを超えるアップスケールを行うにはプレミアムへの加入が必要となります。
有料プランへの加入は各自ご確認いただきたく思います。
ちなみに私はKreaの月30ドルのプランを契約してますが、ローカルへインストールしたSUPIRと比べると速度も早く、またローカルで画像生成を実行していると同時にアップスケールを行えるほどの余裕のあるスペックではないので、生成しつつオンラインでKreaのアップスケールを同時に行えるいまの状況は不満はありません。ただ円安はこたえますね、月額約4500円ですからね30ドルって・・・

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...

miraisozodo.com

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

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。

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

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。

https://www.ffmpeg.org/download.html

上のURLにアクセスしてください。すると下のようなページが表示されますので

ウィンドウズマークをクリックします。すると

この様な画像が表示されるので、下の Windows Builds by BtbN をクリックします。すると

その中の ffmpeg-master-latest-win64-gpl.zip をクリックしてダウンロードします。
そして、ファイルを解凍すると以下のように３つファイルがあると思います。

システム環境変数の編集

これはWindows側にFFmpegがどこにあるかを指示するためのもので、パスを通すことで、どこからでもプログラムを指定して実行することが可能になるというものです。
設定方法は、システムのプロパティの「システム環境変数の編集」からです。よくわからない場合は、windowsタスクバーの検索欄に「システム環境変数の編集」と入力してください。システムのプロパティが開かれ以下のウィンドウが出現します。右下の環境変数から設定します。

環境変数をクリックすると以下の様なウィンドウが出てきます。

上の画像ユーザー環境変数のPathを選択して編集をクリックします。

この様なウィンドウが表示されますので、新規をクリックして、先ほど解凍し展開したFFmpegのフォルダのbinフォルダを開き

このあたりで右クリックをするとアドレスのコピーというメニューが出ますのでクリックして、環境変数名の編集ウィンドウにアドレスを貼り付けてOKをクリックします。

環境変数名の編集と環境変数のウインドウをOKをクリックして閉じたらコマンドプロンプトを開き、
「ffmpeg -version」と打ち込みエンターキーを押してください。
正常にインストールされていれば以下のような文字が表示されると思います。

出なければ何か間違ってると思うので、今一度見直してください。

Pythonとgitのポータブル版で環境構築！

私の環境がWindows10なので、Windows10を前提にインストールを進めてまいります。
まずはPythonのポータブル版をダウンロードします。

ファイルのダウンロードと設置

以下のリンクをクリックするとダウンロードページが表示されます。ここに表示されている「Winpython64-3.10.9.0dot.exe」をクリックし、任意の場所へダウンロードしてください。

https://sourceforge.net/projects/winpython/files/WinPython_3.10/3.10.9.0/

次に、gitポータブル版をダウンロード。
下記リンクから「64-bit Git for Windows Portable」をクリックしダウンロード。

https://git-scm.com/download/win

以上の2つのファイルを任意の場所へダウンロードすると以下のようになるかと思います。

2つをそれぞれダブルクリックで解凍します。するとフォルダが2つ出来ると思います。

解凍してできた「PortableGit」フォルダを「WPy64ｰ31090」フォルダへ移動します。

「WPy64ｰ31090」のフォルダの名前を「StableDiffusion」等、わかりやすい名前に変更してください。そして名前を変更したフォルダ内が以下のようになっているかと思います。

StableDiffusion Web UIのインストール

それでは、いよいよインストールしていきます。
「PortableGit」フォルダ内の「git-cmd.exe」をダブルクリックすると以下のようが画面になるかと思います。

出てきたDOSプロンプト（上記画像だと左の黒い画面）に以下をコピペしてEnterKeyを押します。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

すると上記の様にコマンドが実行され、「stable-diffusion-webui」というフォルダが新たにできていると思います。
そのstable-diffusion-webuiフォルダの中のwebui.batを今度はダブルクリックして実行します。

するとStable Diffusion Web UI のインストールが開始されます。ここからはちょっと時間がかかるので、しばらく待ちます。

しばらく待つと以下のような画面になると思います。枠で囲ったように
「http://127.0.0.1:7860(画像はhttp://127.0.0.1:7861となってますがほとんどの人は7860になると思います）」と表示されればインストールが完了です。

枠内のアドレスをコピーして、お使いのブラウザのアドレスバーにペーストしてください。
Stable Diffusion web UIの画面が表示されたらインストールは成功です！

「Stable Diffusion XL（SDXL）1.0」のインストール

続いてSDXL 1.0をインストールしていきます。

SDXL-base-1.0

stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 at main

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上記ページで「sd_xl_base_1.0.safetensors」(6.94 GB)をダウンロード。

SDXL-refiner-1.0

stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0 at main

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次に上記ページで「sd_xl_refiner_1.0.safetensors」(6.08 GB)をダウンロードします。

sd_xl_base_1.0.safetensors と sd_xl_refiner_1.0.safetensors は /models/Stable-diffusionにダウンロードしてください。

SDXL VAEのインストール　

stabilityai/sdxl-vae at main

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上記ページで「sdxl_vae.safetensors」(335 MB)をダウンロードします。
ダウンロードしたファイルは/models/VAEに設置してください。
初期のインターフェイスにはVAEを切り替える項目が無いので、必要であれば以下のページを参照してください。

StableDiffusionにはあった方が良いVAE

今回は、Stable DiffusionのVAEとはなんなのかと、WebUIでVAEを切り替えできる項目をトップに表示させる設定をご紹介します！VAEとは？まずはこちらの画像をご覧ください。左がVAEを適用していない生成結果、右がVAEを適...

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2023.07.31

以上がSDXL1.0をポータブル環境に新規インストールする方法でした！

VAEとは？

まずはこちらの画像をご覧ください。

左がVAEを適用していない生成結果、右がVAEを適用した生成結果です。
右のほうがコントラストや彩度が高くなっているのがわかるかと思います。
今回適用しているVAEは、多くのユーザーに使われている代表的なVAE『vae-ft-mse-840000-ema-pruned』です。
Variational Auto Encoder、日本語で変分オートエンコーダと言って頭文字を取ってVAEと呼ばれていますが、ナンノコッチャわからんので、ざっくり色味がくっきりするよ！って覚えておくと良いのではないでしょうか笑

VAEの導入方法

今回は上記でも紹介した『vae-ft-mse-840000-ema-pruned』、こちらを例に導入方法を解説いたします。
以下のページにアクセスし、「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors」をダウンロードします。ダウンロード先は /models/VAE に保存してください。

stabilityai/sd-vae-ft-mse-original at main

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VAE

次に、VAEを簡単に切り替えできるように設定を変更します。
設定（Settings）タブに切り替えて、ユーザーインターフェイス（User Interface）をクリックすると、中程に「クイック設定」がありますので、『sd_model_checkpoint』と記載されている末尾に『,sd_vae』と追記してください。
最新バージョンのWeb UIだと自分で記入しなくても、ドロップダウンリストに『sd_vae』があるので、クリックして追加してください。

その後、設定を適用し、UIの再読み込みをクリックすると

checkpointの横にVAE切り替えウインドウが表示されます。きちんとVAEファイルが保存されていれば、プルダウンメニューにvae-ft-mse-840000-ema-prunedが表示されます。（注：画像はSDXLのVAEです）

VAEはvae-ft-mse-840000-ema-prunedの他にも色々あるので、必要に応じて適宜ダウンロードして使用してみてください。