CPU-Only VPSでAI画像生成ツールを構築するOpenClaw完全ガイド（短縮版）

インストール手順

### 1. Python依存関係のインストール

“`bash

pip3 install diffusers transformers accelerate torch pillow safetensors flask flask-cors

“`

所要時間: 約5-10分

### 2. プロジェクトディレクトリの作成

“`bash

mkdir -p ~/cpu-image-gen

cd ~/cpu-image-gen

“`

### 3. 生成スクリプトの作成 (`generate.py`)

“`python

#!/usr/bin/env python3

from diffusers import StableDiffusionPipeline

import torch

import argparse

def load_model():

“””SD-Turboモデル（CPU最適化版）をロード”””

model_id = “stabilityai/sd-turbo”

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(

model_id,

torch_dtype=torch.float32,

safety_checker=None,

requires_safety_checker=False

)

pipe = pipe.to(“cpu”)

return pipe

def generate_image(pipe, prompt, output_path):

“””プロンプトから画像を生成”””

image = pipe(

prompt=prompt,

num_inference_steps=4, # SD-Turboは4ステップで十分

guidance_scale=0.0,

height=512,

width=512

).images[0]

image.save(output_path)

if __name__ == “__main__”:

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument(“prompt”, help=”画像の説明”)

parser.add_argument(“-o”, default=”generated.png”, help=”出力ファイル”)

args = parser.parse_args()

pipe = load_model()

generate_image(pipe, args.prompt, args.o)

“`

使い方

### Pythonスクリプトで実行

“`bash

cd ~/cpu-image-gen

python3 generate.py “美しいサクラと富士山” -o sakura.png

“`

### Web UIで実行

Webインターフェースを起動：

“`python

server.py

from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory

from flask_cors import CORS

from generate import load_model, generate_image

import uuid

import time

app = Flask(__name__)

CORS(app)

pipe = None

@app.route(“/”)

def index():

return send_from_directory(‘.’, ‘ui.html’)

@app.route(“/api/generate”, methods=[“POST”])

def api_generate():

global pipe

if not pipe:

pipe = load_model()

prompt = request.json.get(“prompt”)

filename = f”{uuid.uuid4().hex}.png”

generate_image(pipe, prompt, f”/tmp/{filename}”)

return jsonify({“success”: True, “filename”: filename})

if __name__ == “__main__”:

app.run(host=”0.0.0.0″, port=5001)

“`

ブラウザで `http://YOUR-VPS-IP:5001/` にアクセスして画像を生成！

パフォーマンス

| メトリクス | 値 |

|———–|—–|

| 生成時間 | 画像あたり1.5-2.5分 |