Stable Diffusion API 開発
Stable Diffusion は、文章を渡すと画像を生成してくれる AI で OSS です。 これを自分の PC で動かそうとすると、GPU が必要になります。 (CPU で動かせるstable_diffusion.openvino というのもあります)
できれば、どの PC でも使えるように、かつ、Slack などサービスと連携できるよう API がほしいなと思いました。 そこで、Stable Diffusion の API を開発しました。
結論
DreamStudio.ai の SDK、 stability-sdkを使いました。
成果物は、次のリポジトリに置いています。
ローカル環境でも、Docker コンテナでも、動きます。
動かすには、DreamStudio.ai の API Key が必要になります。 Docker で動くので、Docker をデプロイできるサービスなら、どこでも動きます。(GPU は不要です)
私は、GCP が好きなので、CloudRun というサービスにデプロイしました。
API は、とりあえず、<url>/?prompt=<text> というパラメータを受け取り、画像を返却します。
Slack で使ってみると、こんな感じになりました。
ひとまず、API で Stable Diffusion を動かせました。
GPU と設計
stability-sdkを使う前までは、自前で Stable Diffusion を動かす環境を用意しようと設計を考えました。設計の調査メモは、次のリンクにメモを残しています。
具体的に、次のようなパターンを考えました。
- Google Colaboratory の GPU を使って Stable Diffusion を動かし、簡易な API で公開する
- サーバー(GCE や CloudRun など) で GPU を使って Stable Diffusion を動かし、簡易な API で公開する
- バッチ(Cloud Batch)で GPU を使って Stable Diffusion を動かし、必要なときに動かす。(API からバッチ処理をキックする)
1 番目は、Google Colaboratory の利用は 12 時間制限というのがあり、そこを回避する何かが必要なります。ただし、本来の用途と外れていると思うので、却下しました。
2 番目は、金銭的に数万~数十万円以上のランニングコストが発生するので却下です。
3 番目は、一番最初の構想したものです。2 番目のような GPU のサーバを常時起動しているとめちゃくちゃもったいないので、 バッチ処理として 3 番目の案を考えていました。3 番目で実際に構築してみると、(何が原因か深く調べていないですが) 起動に 30 分以上かかってしまい、使い物にならなさそうでした。
で、悩んだ結果、stability-sdk がメンテナンスやランニングコストも不要で、シュッとできそうだったことに気づきました。
もちろん、デメリットはあります。
- SDK に依存するので、自身がコントロールできない(img2img できない)
- 課金制
しかし、個人レベルで利用するという前提でしたので、デメリットよりもメリットの方が大きいと判断しました。
stability-sdk
DreamStudio.ai は、Stable Diffusion を使っています。 API として、stability-sdk を公開しています。 使うには、Python で書く必要があります。 ソースコードを読むと、gRPC を使っているため、別言語で SDK を書くのは比較的簡単だと思います。 私は、Python でシュッと書けるので、flask と stability-sdk を使いました。
ひとまず、Prompt だけを受け付ける超絶シンプルな API を書きました。 stability-sdkは、様々パラメータがあるので、それも受け付けられるようにしようかなと思ったり、Midjourney の discord のボットのようなモノを書いても面白そうだなと思いました。
終わりに
マークダウンで、画像を読み込むときに、今回開発した API を指定すると、マークダウンを開いたタイミングで画像が毎回変わります。 prompt と seed を指定すれば固定できるんですけど、こういうのも面白いなと思っています。
-
シェアする
フォローする
関連する記事
タグ「AI」の記事
主にWeb関連の個人開発をしている際に心がけていることを書きます。 月末に近づくにつれ、AIの利用上限に達してしまうことがあります。 その状況になった時、以下のいずれかの選択肢が私の中では残っています。 課金して利用上限を増やす 無料モデル
最近、AI エージェントに Playwright MCP を設定した状態で、CSS の調整作業を行っていました。 デザイン上どうしても原因を特定できず、修正に行き詰まっていたスタイルがあったのですが、Playwright MCP を使って調
なんでやねん！AIに指摘をしたとき、なんかモヤっとする。「するどい指摘です！」とか言われると、褒められてるようでいて、微妙にずれてる感じ。反論しても不毛なので、冷静に淡々と指示を出そう。「いい気づきです！」みたいな返事もあるけれど……ぬぬぬ。
2025-11-11
タグ「バックエンド」の記事
はじめに tRPCは、型安全なAPIを簡単に構築できるフレームワークです。開発中、バックエンドの実装を待たずに、Storybook上でフロントエンドの開発を進めたい場合、Mock Service Worker (MSW) を使用してAPIのモックを行うことができます。この記事では、maloguertin/msw-trpc を用いて、tRPC通信をMSWでモックする方法について解説します。実用例として、サンプルコードをGitHubリポジトリ silverbirder/trpc-msw-storybook-nextjs で共有しています。
前々から気になっていた、CI/CD の非ベンダーロックインな Dagger というツールを試してみました。本記事では、試した内容について共有しようと思います。
タグ「成果物」の記事
個人サイト（ジブンノート）をリニューアルしました。本記事では、個人サイトをリニューアルした際にあった出来事などを振り返りたいと思います。ちなみに、個人サイトは以下のページです。ノート風デザインで、ブログ記事が読めるようになりました！🎉
個人サイトをリニューアルしました！🎉 https://silverbirder.github.io リニューアルは、今回で6回目です。制作期間は、去年の12月27日から今年の1月28日までの約1ヶ月間です。個人的には最速の開発期間でした。AIの力は偉大ですね。本記事では、個人サイトのリニューアルでこだわったポイントについて紹介します。
2026-01-28
個人開発として、機能リクエスト投稿サービスを作成しました。 サービス名は Fequest で、Feature Request の略です。 Fequest は、プロダクトに対して「この機能を追加してほしい」「ここを改善してほしい」といった要望
2025-12-28