はじめに
生成 AI の進化により、高品質な画像生成が身近になりつつある中、その実運用環境の構築は依然として課題となっています。特にゲーム開発やデジタルコンテンツ制作の現場では、「制作スケジュールが厳しい中、キャラクターバリエーションの作成に時間がかかりすぎている」、「デザインイメージを探索する過程で複数のバリエーションを素早く生成し、それを元に企画を具体化していきたい」といった要望が頻繁に見られます。これらの要望を満たすために、Stable Diffusion のような高度な生成モデルを活用したいニーズが高まっていますが、これらのモデルは大量の GPU リソースを必要とし、効率的な運用が求められます。
本記事では、AWS が提供する「Guidance for Asynchronous Image Generation with Stable Diffusion on AWS」を紹介します。このリファレンスアーキテクチャは、サーバーレスコンポーネントとコンテナサービスを組み合わせた非同期処理アプローチにより、コスト効率とパフォーマンスを両立しています。
このソリューションは独自のカスタムモデルを簡単に利用できる柔軟性と、24 時間 365 日稼働させる必要がない場合に GPU インスタンスをゼロにスケールできるコスト最適化機能を備えています。クリエイティブワークの負荷変動に対応しながら、アートスタイルの実験やプロトタイプ制作を効率的に進められる環境を提供します。
オープンソースで提供されるこのソリューションを活用し、デジタルコンテンツ制作の現場で需要に応じて柔軟にスケールする画像生成システムを構築する方法を解説します。
ご注意
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1. Guidance for Asynchronous Inference with Stable Diffusion とは ?
2. アーキテクチャー概要
本ソリューションのアーキテクチャーは以下のとおりです。
アプリが API Gateway にプロンプトを送信、Lambda 関数で検証後 Amazon SNS トピックに送信します。
Amazon SNS がメッセージを Amazon SQS キューに配信します。
Kubernetes Event Driven Auto-Scaler (KEDA) が、Amazon SQS キューからの受信メッセージを処理するために新しいポッドを自動的にスケールアップします。
Karpenter が新しい Amazon EC2 インスタンスでコンピュートノードを起動します。これらのインスタンスは、事前にキャッシュされた Stable Diffusion ランタイムイメージを使用し、Bottlerocket OS をベースにすることで起動を高速化します。
Stable Diffusion ランタイムは Amazon S3 CSI ドライバーのマウントポイントを介して Amazon S3 バケットから機械学習 (ML) 推論モデルファイルをロードします。
キューエージェントが Amazon SQS からメッセージを受信します。
キューエージェントが Stable Diffusion ランタイム API を呼び出し、生成された画像を Amazon S3 に保存します。
キューエージェントが Amazon SNS トピックに通知を送信します。
アーキテクチャ図
3. デプロイ
※ 本手順は Git リポジトリのコミットハッシュ 47d859addfda7223a9d21fc445fd4fd30fb59001 (2025 年 4 月時点）を使用しています。
3-1. デプロイの実行
Git のプロジェクトをクローンします。
$ git clone --recursive https://github.com/aws-solutions-library-samples/guidance-for-asynchronous-inference-with-stable-diffusion-on-aws
$ cd guidance-for-asynchronous-inference-with-stable-diffusion-on-awsデプロイ実行
(30 分ほど時間を要します)
$ cd deploy
$ ./deploy.shdeploy.sh におけるオペレーション
deploy.sh では以下のようなオペレーションが行われます。
- kubectl、AWS CLI、Node.js など関連するツール類をインストールします。
- Amazon S3 に推論モデルを配置します。標準では sd_xl_turbo_1.0.safetensors のモデルを使用します。
- Kubernetes のコンピュートノードで使用する AMI を作成します (Stable Diffusion ランタイムの起動を早めるために、コンテナイメージをキャッシュします)。
- config.yaml (本ソリューションの設定) ファイルを生成します。
- AWS CDK による AWS リソースの作成と、EKS Blueprints を使用して Kubernetes クラスターのブートストラップ処理を実行します。
3-2. Kubernetes 関連リソースの確認
Kubernetes クラスターへアクセスする為の設定ファイルを作成します。
$ $(aws cloudformation describe-stacks --stack-name sdoneksStack --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='ConfigCommand'].OutputValue" --output text)Kubernetes ノードを確認
Kubernetes ノードを確認します。
$ kubectl get node
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
ip-x-x-x-x.us-west-2.compute.internal Ready <none> 40m v1.31.5-eks-5d632ec
ip-y-y-y-y.us-west-2.compute.internal Ready <none> 40m v1.31.5-eks-5d632ecKEDA の ScaledObject リソースを確認
KEDA の ScaledObject リソースを確認します。
$ kubectl describe scaledobject sdruntime-sd-on-eks-aws-sqs-queue-scaledobject
Name: sdruntime-sd-on-eks-aws-sqs-queue-scaledobject
Namespace: default
... Karpenter の NodePool リソースを確認
Karpenter の NodePool リソースを確認します。
$ kubectl describe nodepool sdruntime-sd-on-eks-provisioner-gpu
Name: sdruntime-sd-on-eks-provisioner-gpu
Namespace:
...4. 動作確認
デプロイ時にインストールされた sd_xl_turbo_1.0.safetensors を用いて、推論リクエストを行い、画像生成できることをテストします。
$ cd test
$ STACK_NAME=sdoneksStack RUNTIME_TYPE=sdwebui ./run.sh実行結果例 :
実行結果例はこのようになります。
API Endpoint is https://xxxxxxx/dev/
API Key is xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Generating test text-to-image request...
{"id": "test-t2i", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-t2i"}
Generating test image-to-image request...
{"id": "test-i2i", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-i2i"}
Generating image upscaling request...
{"id": "test-extra", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-extra"}Kubernetes ノードの起動確認
GPU インスタンスの Kubernetes ノードが起動していることも確認できます。
$ kubectl get node
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
ip-10-0-152-209.us-west-2.compute.internal Ready <none> 175m v1.31.5-eks-5d632ec
ip-10-0-170-26.us-west-2.compute.internal Ready <none> 1m37s v1.31.6-eks-aad632c
ip-10-0-99-236.us-west-2.compute.internal Ready <none> 175m v1.31.5-eks-5d632ec生成された画像を S3 バケットから確認
生成された画像を S3 バケットから確認します。
# 出力先S3バケットの特定
$ aws cloudformation describe-stacks --stack-name sdoneksStack --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='OutputS3Bucket'].OutputValue" --output text
arn:aws:s3:::sdoneksstack-outputs3xxxxxxxxxxxx画像の保存を確認
対象のバケットに画像が保存されていることを確認します。
テスト時の API 実行のペイロード
テストでは以下のような API 実行のペイロードが用いてプロンプトが用いられており、単純に犬の画像が生成できていることを確認できます。
{
"task": {
"metadata": {
"id": "test-t2i",
"runtime": "sdruntime",
"tasktype": "text-to-image",
"prefix": "output",
"context": ""
},
"content": {
"alwayson_scripts": {},
"prompt": "A dog",
"steps": 16,
"width": 512,
"height": 512
}
}
}5. カスタム推論モデルを用いた画像生成
最後に任意のカスタム推論モデルを用いた画像生成を試します。今回の例では、prompthero/openjourney のモデルを使用します。
5-1. 推論モデルを Amazon S3 にアップロード
モデルを Amazon S3 にアップロードします。
5-2. 動的な推論モデル読み込みに対応させる
config.yaml ファイル内に dynamicModel: true のパラメータを設定して Kubernetes クラスターを更新することで、 Stable Diffusion ランタイムは Amazon S3 からモデルを読み込み、リクエストで使用されたモデルに基づいた推論が行えるようになります。 config.yaml のファイルを編集します (変更点は、dynamicModel: true)。
stackName: sdoneks
modelBucketArn: arn:aws:s3:::sdoneks-model-bucket-xxxx
APIGW:
stageName: dev
throttle:
rateLimit: 30
burstLimit: 50
modelsRuntime:
- name: falsesdruntime
namespace: default
modelFilename: sd_xl_turbo_1.0.safetensors
dynamicModel: true
type: sdwebui
extraValues:
....Kubernetes クラスターを更新
AWS CDK を実行して、Kubernetes クラスターを更新します。
$ cdk deploy5-3. 動作確認に使用する API ペイロードの編集
test/v1alpha2/t2i.json のファイルを編集します。 変更点は alwayson_scripts > sd_model_checkpoint にアップロードしたモデルを指定するように変更しています。
{
"task": {
"metadata": {
"id": "test-t2i",
"runtime": "sdruntime",
"tasktype": "text-to-image",
"prefix": "output",
"context": ""
},
"content": {
"alwayson_scripts": {
"sd_model_checkpoint": "mdjrny-v4.safetensors"
},
"prompt": "A dog",
"steps": 16,
"width": 512,
"height": 512
}
}
}5-4. 動作確認
追加でインストールしたカスタムモデル mdjrny-v4.safetensors を用いて、推論リクエストを行い、画像生成できることをテストします。
$ cd test
$ STACK_NAME=sdoneksStack RUNTIME_TYPE=sdwebui ./run.sh実行結果例：
実行結果例の例はこのようになります。
API Endpoint is https://xxxxxxx/dev/
API Key is xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Generating test text-to-image request...
{"id": "test-t2i", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-t2i"}
Generating test image-to-image request...
{"id": "test-i2i", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-i2i"}
Generating image upscaling request...
{"id": "test-extra", "runtime": "sdruntime", "output_location": "s3://sdoneksstack-outputs3bucket-xxx/output/test-extra"}生成された画像
6. まとめ
AWS が提供する「Guidance for Asynchronous Image Generation with Stable Diffusion on AWS」は、生成 AI を実用的なワークロードとして運用するための優れたリファレンスアーキテクチャです。サーバーレスとコンテナ技術を巧みに組み合わせた非同期処理フローにより、クリエイティブなプロジェクトでも安定した画像生成を実現します。
KEDA と Karpenter による自動スケーリングは、ゲーム開発やコンテンツ制作などのクリエイティブワークフローで特に価値を発揮します。平日の業務時間と夜間・休日の利用パターンの差や、プロジェクトの進行段階による処理量の変動など、時期によって大きく異なる負荷に柔軟に対応しながら品質を維持できます。
本ガイドで紹介したように、さまざまなモデルを簡単に切り替えることができるため、アートスタイルの探索や、ブランドに合わせたビジュアル表現の実験も容易になります。デジタルコンテンツ制作の現場における創造的な試行錯誤をサポートし、アイデアから実装までの時間を短縮する強力なツールとして活用されてみてはいかがでしょうか。
筆者プロフィール
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
ゲームソリューションアーキテクト
ゲーム会社のエンジニアを経て 2022 年にアマゾンウェブサービスジャパン合同会社に入社。現在は主にゲーム業界のお客様の技術支援を担当しています。
好きな北斗神拳の奥義は北斗残悔拳。
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