【Consistency Decoder】OpenAIが開発、DALLE-3に搭載されている高速画像生成AIモデル

2023-11-182023-12-02

Consistency Decoder OpenAI DALLE-3 画像生成AI

皆さん、Consistency Decoderをご存知ですか？Stable Diffusionのデコーダーとして機能し、従来よりも画像生成の精度やスピードを高めてくれるんです！

先日のDavDayアナウンスの中で、OpenAIによって公開されたものです。GitHubでも1.6kスターを獲得しており、あのChatGPTのDALL-E 3にも搭載されているんです。

なんでも、100枚の画像を約7分で生成できるのだとか。

では、Consistency Decoderの使い方や、実際に使ってみた感想、最後には従来のStable Diffusionとの比較をまとめています。

この記事を最後まで読むと、Consistency Decoderを重宝したくなるでしょう！
ぜひ最後までご覧ください！

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Consistency Decoderの概要

今回のConsistency Decoderは、あのStable Diffusionを改良するために作られたモデルです。

具体的には、以前のStable DiffusionのVAEデコーダーを、Consistency Decoderに取り換えたというものです。VAEデコーダーの場合だと、画像を生成するのに時間がかかるという問題点がありましたが、Consistency Decoderに換えることで、スピードを格段にアップさせることに成功しました。また、画像の鮮度や顔、直線など、品質も大幅に向上したそうです。

この画像は、左から元画像、GAN Decoderの場合、Consistency Decoderの場合の、生成された画像です。GANと比べてみると、やはりConsistency Decoderの方がクオリティが高いことが分かります。

ちなみに、このConsistency Decoderは、ChatGPTのDALL-E 3にも用いられているそう。

Consistency Decoderは、GitHubでオープンソースとして公開されているので、ぜひ触ってみてください。

なお、AIインフルエンサーの作り方について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→AIインフルエンサーの作り方とは？無料で売れっ子AIモデルを作る方法

Consistency Decoderの料金体系

このモデルはOSSなので、誰でも無料で利用可能です。

Consistency Decoderの使い方

今回は、Google Colabで使ってみます。

ここでは、以下の般若寺の画像を生成させてみようと思います。

まずは、以下のコードを実行して、ライブラリをインストールしましょう。途中で、ランタイムを再起動する必要があります。

!pip install git+https://github.com/openai/consistencydecoder.git
!pip install diffusers transformers

次に、上記の画像を「hannyaji.jpg」として、アップロードしてください。その後、以下のコードを実行してください。

# https://zenn.dev/timoneko/articles/16f9ee7113f3cd
import time
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from consistencydecoder import ConsistencyDecoder, save_image, load_image

def execution_speed(func):
    """
    実行速度計測用のデコレータ
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.perf_counter()
        func(*args, **kwargs)
        end_time = time.perf_counter()
        run_time = end_time - start_time
        print("実行時間" + str(run_time) + "秒")
    return wrapper

# encode with stable diffusion vae
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16, device="cuda:0"
)
pipe.vae.cuda()
decoder_consistency = ConsistencyDecoder(device="cuda:0") # Model size: 2.49 GB

image = load_image("hannyaji.jpg", size=(256, 256), center_crop=True)
latent = pipe.vae.encode(image.half().cuda()).latent_dist.mean

# decode with vae
@execution_speed
def CON():
    sample_consistency = decoder_consistency(latent)
    save_image(sample_consistency, "con-hannyaji.png")
CON()
 #decode  with gan
@execution_speed
def GAN():
    sample_gan = pipe.vae.decode(latent).sample.detach()
    save_image(sample_gan, "gan-hannyaji.png")
GAN()

すると、GAN DecoderとConsistency Decoderそれぞれで、以下のような画像を生成してくれました。

GAN Decoder

Consistency Decoder

Consistency Decoderの方が若干キレイですね。GANの方は、寺の一部が少し歪んでる？

ちなみに、実行時間は、以下の通りです。

Consistency Decoder: 実行時間6.941886241999953秒
GAN: 実行時間0.09443198999997549秒

しかし、GANの方が生成スピード速いですね。まあ、GANの方が速いのは納得できます。ただし、これでノーマル型のStable Diffusionの方が速いのであれば、「速さが推しポイントって噓じゃねえか」ってなりますね。

なお、生成AIのベストな環境づくりの方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AI開発のベストな環境の作り方！エンジニアが開発の流れを解説

Consistency Decoderを実際に使ってみた

ここでは、以下の本物画像と同じものを、Consistency Decoderに生成させてみます。

人の顔とか作るの難しそうですよね。これと同じ画像をConsistency Decoderに作らせてみた結果が、以下の通りです。

かなり精度は高いですが、顔が結構歪んでしまっているのが残念です。

生成速度は6.8秒でした

この結果を、次の「Stable Diffusionとの比較」で利用します！

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Consistency Decoderの推しポイントである高速な画像生成は本当なのか？

ここでは、先ほどと同じタスクを、従来のStable Diffusionで試してみようと思います！

その際に、以下の2点に着目して、比較してみましょう。

画像の品質
生成速度

Stable Diffusionで画像を生成した結果は、以下の通りです。

さすがのStable Diffusionですね。ちょっとぼやけていて、子供の顔が少し違う気もしますが。

生成速度は14秒でした。これより、Consistency Decoderと通常のStable Diffusionの比較表は、以下の通りになるかと思います。

	Consistency Decoder	Stable Diffusion
画像品質	結構「人の顔」が歪んでいる	かなり精度が高いが、少しぼやけている
生成速度	6.8秒	14.0秒

ちなみに、品質に関しては完全個人的な意見です。

やはり生成速度に関しては、Consistency Decoderの方が素晴らしいです！ただ、品質に関しては改善の余地ありといった感じでしょうか。

とはいえ、このあたりに関しては、実際に「Text2Image」で使う際に、ファインチューニングをあらかじめ行うことで、精度の向上が見込めそうです！

なお、生成AIの開発方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【生成AI×開発】AI担当者が気になる生成AIツール開発の情報まとめ

まとめ

Consistency Decoderは、あのStable Diffusionを改良するために作られたモデルです。

具体的には、以前のStable DiffusionのVAEデコーダーを、Consistency Decoderに取り換えたというもので、スピードを格段にアップし、品質も大幅に向上したそうです。ちなみに、このConsistency Decoderは、ChatGPTのDALL-E 3にも用いられているらしい。

GitHubでオープンソースとして公開されているので、ぜひ触ってみてください。

生成速度に関しては、Consistency Decoderの方が素晴らしいです！ただ、品質に関しては改善の余地ありといった感じでした。実際に「Text2Image」などで使う際には、あらかじめファインチューニングをした方が良さそうです！

最後に

いかがだったでしょうか？

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