Stable Diffusion XL(SDXL)をローカル環境で使用した時にエラーが出る原因と対処法

2023年7月にリリースされた従来モデルよりも高解像度になったほか、手などの描写を改善していることでも利用者の多いStable Diffusion XL。

SDXLとも略されるこのモデルを使用する際に破綻やエラーが出てしまう原因と対処法をまとめたので、ぜひ参考にしてみてください。

原因1：グラボ(GPU)のVRAMスペックが不足している

SDXLモデルだけに限らず、Stable Diffusionのローカル環境で画像生成する場合、PCに搭載されているグラフィックボードのVRAMスペックが不足していることでエラーが起きてしまう場合があります。

上記のように画像が生成されるスペースの下に「OutOfMemoryError: CUDA out of memory」などエラーメッセージが表示される場合、VRAM容量が不足していることが原因で画像生成ができなくなっています。

本サイトで推奨しているVRAM容量は12GBですが、SDXL 1.0など高い解像度のベースモデルを使用する場合はスペック不足でエラーが起きてしまう場合があるので、SDXLモデルを使用しても安定した環境で画像生成を行いたい場合はVRAM 16GB以上のグラボを搭載したPCを検討しましょう。

おすすめのグラボやPCに関してはこちらで詳しく解説しています。

スペック不足という原因だけでなく「上手く生成されない」といったエラーも起こりがちです。

上記のように画像生成は完了したものの、グレーの画像のみが表示されるといった場合はCheckPointモデルではなく、LoRAモデルをダウンロードしているということが考えられます。

Checkpointは画像生成の特徴を学習させたデータが保存されているファイルになります。対してLoRAはCheckpointデータの追加学習を行った差分データを保存したファイルになるので、LoRAだけでは画像生成をすることはできません。LoRAの使い方については後ほど解説していきます。

AIモデルダウンロードプラットフォームである「CIVITAI」の場合、モデルの左上にモデルの種類が表示されています。

ここで「Checkpoint|XL」と表示されているモデルを選択しダウンロードしましょう。その後、「stable-diffusion-webui」>「model」>「stable diffusion」内に格納することで解決するはずです。

LoRAモデルを使用する場合は同じベースモデルのCheckpointをダウンロードしておく必要があります。

使用したいLoRAがSDXL 1.0形式のベースモデルである場合、Checkpointも同じSDXL 1.0のモデルをダウンロードしておきましょう。

その後、「stable-diffusion-webui」>「model」>「LoRA」内に格納しましょう。

格納したLoRAモデルはStable Diffusion web UI内の「Lora」の項目に保存されます。