intel ARCでstable-siffusionを使ってみよう(Windows編)

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ubuntu編に続いてWindows編もやっていきます。
「stable siffusion」は「A1111」です。
はじめに書いておきますが、「directML」ではありません。
「oneAPI」です。
ですので、できるだけ最新のグラフィックスドライバをインストールしておきましょう。
今回の記事を書くにあたり、バージョンは「101.6319」になっています（2024/12/11現在）。

今回の記事はARC A770(alchemist)の時に書いた記事です。
ARC B580(battlemage)の場合pytorchのバージョンはなるべく新しいものを選んでください。

2025/3/16
「v2.6.10+xpu」は自分の環境では実行できませんでした。
「v2.5.10+xpu」なら以下の手順で大丈夫です。

最初にMicrosoft visual C++ 再頒布可能パッケージのインストール。
https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170#visual-studio-2015-2017-2019-and-2022

次にgitをインストール。
https://git-scm.com/downloads/win

次にminicondaをインストール
https://repo.anaconda.com/miniconda/
にて、適当なのをダウンロードします。

今回は一番上にある「Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe」を使いました。

すると「Anaconda prompt」がメニューに追加されます。

なので実行。

次のコマンドを打ち込んでいきます。

conda create -n a1111 python=3.10.6

でconda環境を作ります。続いて

conda activate a1111

でconda環境をアクティベート。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui A1111

でstable-diffusionをダウンロード。

cd A1111

でカレントディレクトリを移動。

python -m venv venv

venvで仮想環境を作成。

venv\Scripts\activate.bat

venvアクティベート。
次はpytorchのインストールですが、
https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/index.html#installation?platform=gpu
にて説明どおりにインストールしていきます。

上の写真のように選んでいきます。

conda install libuv

libuvとやらをインストールします。次にintelGPU用にカスタマイズされたpytorchをインストール。

python -m pip install torch==2.5.1+cxx11.abi torchvision==0.20.1+cxx11.abi torchaudio==2.5.1+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.5.10+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/bmg/us/

2025/3/16に記事を書き直しました。
自分の力では「v2.6.10+xpu」は使いこなせなかったので「v2.5.10+xpu」で妥協しています。

上記コマンドでダウンロードできない場合は、以下のコマンドでサーバーを変えてみてください。

python -m pip install torch==2.5.1+cxx11.abi torchvision==0.20.1+cxx11.abi torchaudio==2.5.1+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.5.10+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/bmg/cn/

pytorchのインストールが済んだら

webui.bat --use-ipex

でstable-diffusionを実行します。

試しに「ハローアスカベンチ」をやってみましたが
「intelARC A770」で約４４秒でした。
以前持っていた、「Radeon RX7600XT」をubuntu+Rocmで動かしたときとほぼ互角といったところです。
自分は試していませんが、「directML」よりはるかに速いと思います。

最後に、改めてstable-diffusionを立ち上げる方法ですが、
「Anaconda Pronpt」を立ち上げてから「conda activate a1111」を実行する。

cd A1111
webui.bat --use-ipex

で立ち上がると思います。

今回は以上です、おつかれさまでした。

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追記
Intel ARC でSD.Nextをインストールする（Windows編）
Stable diffusion のForgeをインストールする（Windows編）
これらの記事も追加しました。

追記２
intel ARC B580でComfyUIを動作させる（Windows編）
上記記事でComfyUIについても書いています。
動画の生成はこちらになります。

追記３
最近は画像生成もComfyUIの方が生成速度が速いようです。それについてはこちら。
久しぶりに、ComfyUIで画像生成してみました。