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Stability Matrixの「Model Browser」から ControlNet インストールする
stability matrix の「Model Browser」から ControlNet のプリプロセッサをインストールできるようになったが、肝心のExtentionsが入ってない。こんなことある?
結論は、Diffusersのカテゴリから入れると入る。沼でした。
多分将来的に解決されるんだと思いますが、正しいインストール方法が確立するまでいろんな方法を知っておいた方いいかもと思い解説します。
WebUIからExtentionsがインストールできない時は
WebUIから拡張機能(extensions)がインストールできない時は、起動時オプションに
--share --enable-insecure-extension-access
を加えるといいです。これは特にセキュリティとか環境を壊される可能性がないなら使えるオプションだと思います。
では正規手順はどうなるか
Stability MatrixでのControlNetのインストール方法
Stability Matrixの場合は Launch を一旦止めて、Model Browserから本体とプリプロセッサをチェックボックスで選んでインストールすることが可能です。実際に試してみたところ、一部動作的に不明瞭な点があるので、不具合があった時はローカルインストールと同様に(そのうち快適に使えるようになると予想します)。
Extensions > Install From URL >
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
インストールボタンを押して、5秒待ち、「Check for updates」→ 「Apply and restart UI」でインストールできます。「Installed」に入っているはずですが、念の為、Stability Matrixを起動し直すことをお勧めします(公式にはLinuxなら再起動しろとあります)。
この段階で、ControlNet本体は Data/Extentions/ に
プリプロセッサは Data/Models/ControlNet/ 以下に配置されます。
ここでやっとモデルダウンロードに入ります。
ControlNetモデルダウンロード
次にプリプロセッサのモデルをダウンロードしましょう。ControlNet のモデルは、SD1.5、SD2.0、SDXL のベースモデルごとにそれぞれ別のものが公開されており、使用している Stable Diffusion のモデルに合ったプリプロセッサのモデルを使う必要があります(各SD間の互換性はありません)。
(AUTOMATIC1111機能拡張を作ったMikubill氏ではなく)開発者のlllyasviel 氏の Hugging Face で ControlNet のプリプロセッサのモデルが集約されています。
▶lllyasviel SD Control Collection (SDXL用モデルファイル)
https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main
▶lllyasviel ControlNet1.1 (SD1.5用モデルファイル)
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main
.pth はPyTorchファイルでモデルのパラメータが圧縮されたファイルです。
ダウンロードされた後、ロードに時間がかかりますのでしばらくお待ちください。
ControlNet1.1から、すべてのモデルの名前に標準ControlNet命名規則(SCNNR)を使用するようになりました。
プロジェクト名_バージョンクオリティ(p:製品レベル, e:実験的, u:作業中)_ベースモデルバージョン(sd15,sd15s2,sd21,sd21v)_コントロール方法(cannyなど).pth
![](https://assets.st-note.com/img/1710081452034-uLDr4ErR58.png?width=1200)
この他にDiffusersによるSDXL版がHuggingFaceで提供されています
Diffusers版ではなく llyasviel氏が配布しているこちらのSXDL_control Collectionの方が一覧性は良さそうなので紹介しておきます。
https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main
ここには、lllyasviel 氏だけでなく StabilityAI が作成したモデルや kohya 氏が作成したプリプロセッサのモデルが公開されています。一部重複しているものもあるため、データが軽いものを選んだり、実際に使って比べたりしてみてください。
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