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    Platform For AI:Text-to-Image 用 Stable Diffusion V1.5 のデプロイとファインチューニング

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    Platform For AI:Text-to-Image 用 Stable Diffusion V1.5 のデプロイとファインチューニング

    最終更新日:Sep 11, 2026

    PAI-EAS に Stable Diffusion V1.5 をデプロイし、Web UI を起動して Text-to-Image の出力を生成およびファインチューニングします。

    前提条件

    OSS バケットを作成しておく必要があります。詳細については、「コンソールでバケットを作成」をご参照ください。

    1. モデル詳細へのアクセス

    1. モデルギャラリーページに移動します。

      1. PAI コンソールにログインします。

      2. 左上隅で、状況に応じてリージョンを選択します。

      3. 左側のナビゲーションペインで、ワークスペースリスト を選択し、目的のワークスペースの名前をクリックしてそのワークスペースに移動します。左側のナビゲーションペインで、クイックスタート > モデルギャラリー を選択します。

    2. [Model Gallery] ページで、[Stable_Diffusion_V1.5] モデルカードを検索してクリックします。

    2. モデルの直接デプロイとデバッグ

    1. モデル詳細ページで、右上隅のデプロイメントをクリックします。デプロイメント パネルで、ecs.gn6e-c12g1.3xlarge などのデプロイリソースを選択します。他のパラメーターはデフォルト値のままにします。

    2. デプロイメント をクリックします。課金通知 ダイアログボックスで、OK をクリックします。

      サービスの詳細 ページが開きます。基本情報 セクションで、デプロイステータスを確認します。ステータス が 実行中 に変わると、サービスのデプロイは完了です。

    3. サービス詳細ページの右上隅で、WEB アプリケーションの表示をクリックして Web UI を起動します。

    4. Web UI でモデルをテストします。

      [text-to-image] タブで、[prompt] エリアにプロンプト (例: 鷲が空を飛んでおり、遠くには広大な雪、雪山の下には草原が広がっている) を入力します。[生成] をクリックして結果を表示します。より細かく制御するには、ポジティブプロンプトのテキストボックスに 鷲が空を飛んでおり、遠くには広大な雪、雪山の下には草原が広がっている などのプロンプトを入力し、サンプリング方法を [Euler a]、サンプリングステップを [20]、幅と高さを [512]、CFG Scale を [7]、シードを [-1] に設定します。[生成] をクリックします。画像が右側の出力エリアに表示されます。

    3. モデルのファインチューニング

    Stable Diffusion V1.5 をファインチューニングして、ユースケースに合わせて出力をカスタマイズします。

    1. モデル詳細ページに戻り、右上隅にあるトレーニングをクリックします。

    2. [Train] パネルで、設定セクションを展開して次のパラメーターを確認します。記載のないパラメーターはデフォルト値のままにします。詳細については、「モデルのデプロイとトレーニング」をご参照ください。

      設定

      説明

      データセットの設定

      PAI はデフォルトのデータセットを提供しています。独自のデータセットを使用する場合は、次のように準備します。

      1. モデル詳細ページの [training data format] に基づいてトレーニングデータを準備します。参考に、サンプルデータセットをダウンロードします。ディレクトリ構造：

        |——img1.jpg
|——img2.jpg
|——...
|——metadata.jsonl

        metadata.jsonl ファイルは JSON Lines フォーマットを使用します。file_name には画像ファイル名を、text には対応するキャプションを記述します。metadata.jsonl の例：

        {"file_name": "img1.jpg", "text": "cat"}
{"file_name": "img2.jpg", "text": "penguin"}
{"file_name": "img3.jpg", "text": "dragon"}

      2. トレーニングデータを OSS バケットにアップロードします。詳細については、「ファイルをアップロード」をご参照ください。

      3. トレーニングデータセットの設定を更新します。詳細については、「モデルのデプロイとトレーニング」をご参照ください。

      ハイパーパラメータ設定

      training_method は standard のままにし、他のパラメーターはデフォルト値を使用します。

      出力設定

      モデルの出力パス を OSS バケットのパスに設定します。詳細については、「クイックスタート」をご参照ください。

    3. トレーニング をクリックします。

      タスク詳細 ページが開きます。

    トレーニングが完了したら、タスク詳細ページの右上隅にあるデプロイメントをクリックして、ファインチューニングされたモデルをデプロイします。 デプロイプロセスは、「II. モデルを直接デプロイしてデバッグする」の場合と同じです。