StableDiffusion_DevCon

Windows + WSL2 + VSCode + Remote Containers + Stable Diffusion WebUI Forge

ローカル環境でサクッと Stable Diffusion Forge を動かすための設定など。
nvidiaのグラボがあることと、WSL2 + Docker + VSCode が利用できることが前提です。

devcontainer.jsonにて、WebUI の各種パラメータを設定しています。

例えば TORCH_COMMAND の値を変えることで、CUDA 12.4 + Pytorch 2.5 の構成に変更可能です。
※標準では、CUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1 + xformers で起動します。

Credits

• Stable Diffusion
• Stable Diffusion WebUI
• Stable Diffusion WebUI Forge

事前準備

0. 前提環境のセットアップ（参考）

WSL2 のインストール

Windows 11 だと以下のコマンドと再起動

wsl --install

Docker と VSCode のインストール

winget install -h Microsoft.VisualStudioCode
winget install -h Docker.DockerDesktop

うまくいかない場合は、アプリの更新をしてみる（winget自体が古いことが原因だったりするので。。）

VSCode に RemoteContainers のインストール

code --install-extension ms-vscode-remote.remote-containers

1. コンテナからGPUを使えるようにする

コンテナからGPUを使うために、各レイヤーに必要なソフトを入れる。

それぞれに必要なものと対処をまとめるとこんな感じ。

レイヤー	必要なもの	対処
Container	cuda-toolkit	インストール済みイメージを使用する
WSL + Docker	nvidia-container-toolkit	インストールする
Windows	nvidia driver	インストールする

下から順に設定していく

Windows に nvidia driver のインストール

通常のグラフィックボードのドライバー更新を行う（GeforceExperienceから最新のドライバに更新など）

手動でのダウンロードはここ

WSL に nvidia-container-toolkit のインストール

WSLを起動して以下のコマンドを実行。

# ダウンロード元のレポジトリを追加
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# パッケージリストを更新
sudo apt-get update

# コンテナツールキットをインストール
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

参考

• https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

cuda-toolkit 入りのイメージを取得して確認

以下のページから、使いたいOSとCUDAバージョンのイメージを確認する。

• https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda

現時点で最新の Cuda 12.3.1 Ubuntu 22.04 の場合は nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 なので以下のコマンドを実行。

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

GPUの情報が表示されれば準備は完了です。

利用方法

コマンドパレット（Ctrl + Shitf + P）から、「Dev Containers: ReOpen in Container」を選択する。

自動で Automatic1111版 の Stable Diffusion WebUI を起動する。
初回はダウンロードや関連パッケージのインストールが必要なためそれなりの時間がかかる。

起動後はVSCode内のブラウザが起動してWebUIを表示する。
ブラウザから直接「http://127.0.0.1:7860/」を開くこともできる。

そのほか

モデルなどの配置先について

画像の出力先やモデルの配置先などのよく使うディレクトリについては、アクセスしやすいように直下のフォルダを参照するようにしている。

各フォルダの参照と配置・出力するものは以下の通り。

フォルダ	内容	入出力	元のフォルダ
Models	使用したい Stable Diffusion のモデル	使いたいものを配置	stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
Lora	使用したい Lora	使いたいものを配置	stable-diffusion-webui/models/Lora
LyCORIS	使用したい LyCORIS	使いたいものを配置	stable-diffusion-webui/models/LyCORIS
VAE	使用したい VAE	使いたいものを配置	stable-diffusion-webui/models/VAE
Negatives	使用したい Negatives	使いたいものを配置	stable-diffusion-webui/embeddings
Outputs	出力された画像	生成された画像が出力	stable-diffusion-webui/outputs

再構築について

アップデートなどで起動しなくなってしまった時は、以下の手順でWebUIの再インストールができる。

1. 「stable-diffusion-webui」ディレクトリを削除
2. コマンドパレット（Ctrl + Shitf + P）から、「Dev Containers: ReBuild in Container」を選択

また、必要に応じて、以下のディレクトリ内のファイルを削除する。

フォルダ	内容	入出力	元のフォルダ
Extensions	使用している Extensions	WebUIからインストール	stable-diffusion-webui/extensions