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（つづき）⑮ 各パラメータの意味　1. MODEL使用する画像生成モデルです。モデルによって出力料金や、使用できるqualityパラメータが異なります。　2. QUALITYgrok-imagine-image-2.0専用の画質設定です。lowは料金と速度を抑えたい場合、mediumは高精細さを重視する場合に使用します。　3. PROMPT生成したい画像の指示文です。（入力/テキストペースト）主役、状況、背景、構図、服装、光、画風、雰囲気などを具体的に入力します。　4. REF_TEXT_FILESプロンプトへ追加する参照テキストファイルです。（入力/テキストペースト）複数指定できますが、通常のプロンプトと文字数が合算されます。　5. REF_IMAGE_FILES画像編集に使う参照画像です。（入力/テキストペースト）0枚なら文章から画像生成、1枚なら単一画像編集、2～3枚なら複数画像編集になります。　6. GENERATE_COUNT生成枚数です。1～10枚の範囲で指定します。枚数を増やすと料金も増えます。  7. ASPECT_RATIO画像の縦横比です。SNS、動画、スマートフォン、写真、バナーなど、用途に合わせて14種類から選択します。  8. RESOLUTION出力解像度です。1Kまたは2Kを選びます。モデルによっては2Kの方が高額になります。  9. OUTPUT_FORMATパソコンへ保存するファイル形式です。JPEG、PNG、WebP、PSDから選択します。（生成例：image-2.0、medium、2:3、2K (1664✕2496 pix)、JPG）💰️

（つづき）【重要】 なぜ「Colab上のStable Diffusion環境」は不安定になりやすいのかここで比較するのは、ローカルパソコンへ構築したStable Diffusion環境や、画像生成向けに管理された専用クラウドサービスではありません。問題にしているのは、Google Colab上へStable Diffusion、AUTOMATIC1111、Forge、ComfyUIなどをインストールし、ColabのGPUを使って画像を生成する方式です。専用クラウドやローカル環境と、ColabへStable Diffusion環境を無理に載せる方式は、まったく別物です。そして、Colab上でStable Diffusion系WebUIを動かす方式には、構造的に不安定になりやすい要素があります。▼ ColabはStable Diffusion専用クラウドではないGoogle Colabは、ブラウザからPythonを実行できるJupyter Notebook環境です。Stable Diffusionの大容量モデルを常時読み込み、外部WebUIへ接続し、長時間にわたってGPU画像生成を続けるための専用サービスではありません。Googleは公式FAQで、ColabのGPU、利用上限、アイドルタイムアウト、最大稼働時間などは変動し、リソースは保証されないと説明しています。さらに、無料の管理対象ランタイムにおいて、ノートブック画面を迂回し、コンテンツ生成用WebUIを主な操作画面として使用すると、ランタイムが警告なく終了する場合があると明記しています。（Google Colab公式FAQより