WSL2上のDockerでStable Diffusionのimg2imgを動かす

前提条件

前回の内容のCUDA on WSLのインストール
nvidiaのインストールまでは済ませておく

dokcer-composeの実行

1. フォルダ構成

work
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── src
│   ├── sample.py

1. DockerComposeの編集

    version: '3.6'
    services:
    cuda:
        build:
        context: .
        dockerfile: Dockerfile
        runtime: nvidia
        environment:
        - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
        tty: true
        volumes:
        - ./src:/src
        working_dir: /src

1. Dockerfile

    FROM nvidia/cuda:11.7.0-devel-rockylinux8

    RUN yum update -y
    RUN yum groupinstall "Development Tools" -y
    RUN yum install openssl-devel libffi-devel bzip2-devel wget git-lfs -y

    WORKDIR /root

    SHELL ["/bin/bash", "-c"]

    RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh
    RUN bash Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh  -b -p /opt/miniconda3
    ENV PATH /opt/miniconda3/bin:$PATH
    RUN conda init bash
    RUN conda update -n base -c defaults conda

    WORKDIR /work
    RUN mkdir stable-diffusion

    WORKDIR /work/stable-diffusion
    RUN git init
    RUN git pull https://github.com/basujindal/stable-diffusion.git

    RUN conda env create -f environment.yaml

    ENV CONDA_DEFAULT_ENV ldm
    RUN echo "conda activate ldm" >> ~/.bashrc
    ENV PATH /opt/conda/envs/ldm/bin:$PATH

    RUN conda install pytorch torchvision -c pytorch

    SHELL ["conda", "run", "-n", "ldm", "/bin/bash", "-c"]

    RUN pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
    RUN pip install -e .

1. sample.pyの編集

    import torch

    print(torch.cuda.is_available())

docker-compose up を行う

---

起動したコンテナにアタッチしてimg2imgを実行する

1. modelのダウンロード

 cd /work
 git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

 mkdir -p /work/stable-diffusion/models/ldm/stable-diffusion-v1/
 ln -s /work/stable-diffusion-v-1-4-original/sd-v1-4.ckpt /work/stable-diffusion/models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt

huggingfaceにユーザ登録をしておく
403エラーになる場合にはここにアクセスしてライセンスに同意する必要がある

1. img2imgの実行

 cd /work/stable-diffusion/
 python scripts/img2img.py --prompt "Anime" --init-img stable-diffusion/inputs/test.png --strength 0.6 --n_samples 5 --H 512 --W 512

---

• input file

  

  test.jpg

• oupput file

  

  output