ヘッドライン-Bando! 坂東市タウンなび

ControlNet 1.1考察 (Stable Diffusion) (2023-6-2 17:26:40)

はじめに

ControlNet 1.1で、考察してみました。

Lineart
Shuffle
Inpaint
Tile
Depth
Normal
Canny
Scribble
Soft Edge
MLSD
Segmentation
Openpose

Lineart

入力画像を一旦線画に変換し、それを元に画像生成を行うモデル

Shuffle

入力画像をシャッフルして再構成するモデル。
今回は、呪文に「 1boy 」で生成してみました。

Inpaint

画像の一部を修正するモデル。
顔のみ塗りつぶしました。

Tile

高解像度の画像を生成する際にディテールをうまく補完するためのモデル。

Depth

入力画像の深度情報を元に画像生成を行うモデル

Normal

入力画像の凸凹情報を元に画像生成を行うモデル

Canny

入力画像の輪郭を抽出して画像生成を行うモデル

Scribble

落書きを元に画像生成を行うモデル

Soft Edge

やわらかい輪郭線を生成し、それを元に画像生成を行うモデル

MLSD

入力画像の直線を抽出して画像生成を行うモデル

Segmentation

入力画像を物体ごとに識別・分割し、それを元に画像生成を行うモデル

Openpose

被写体のポーズを認識し、棒人間を生成してそれを元に画像生成を行うモデル

考察

動画を制作する際などに、大活躍しそうです。

一部修正する際にも、使用できそうです。

はじめに

Openpose Editorを用いて、AI画像のポーズを固定できる。

Openpose Editorインストール

「Extensions」タブ→「Install from URL」にて、下記のURLを入力

https://github.com/fkunn1326/openpose-editor.git

Installボタンを押して、webuiを再起動すると「Openpose Editor」というタブが追加されます。

Openpose Editor 使用方法

「Openpose Editor」タブを選択

生成したい画像の幅と高さ（widthとheigiht）を設定
右側のモデルの顔・手・脚などを目的のスタイルに変更する

最後に、「Send to txt2img」をクリックする。

生成されたポーズ画像が、「txt2img」生成のControlNetへ転送される。

ControlNet使用方法

「txt2img」タブを選択。

「Openpose Editor」から転送された画像が、ControlNetに表示される。

Enableにチェック
Modelの中の「openpose」を選択
Preprocessorは、「none」のまま

呪文を設定し、ジェネレートするとAI画像が生成されます。

【openpose例】

考察

今まで、ポーズを固定することが難しかった。

ある程度、ポーズを固定できるので、現実に近い動きが可能になった。

おまけ

【ロボット】

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水城なつみさんキャンペーン模様 (2023-5-31 15:40:00)

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Seed考察(Stable Diffusion) (2023-5-29 18:34:27)

はじめに

Seed値を固定するとキャラをある程度固定できます。

Seed値取得

AI画像を生成すると画像の下にSeed値が表示されます。

【呪文：1girl,blurry_background, upper_body,】

今回生成された画像のSeed値は、3365858533 となります。

Seed値固定

Seed値を、-1から3365858533 に固定しました。
また、腕を組むように「fold arms」を追加しました。

【呪文：1girl,blurry_background, upper_body, fold arms ,】

ある程度、似たような人物で、腕を組むようになりました。

考察

Seed値を固定することで、似たような人物を表現することが出来るようになった。（よく見ると顔が少し違うような気もするけど…）

服装や背景などは異なってくるので、他の手法と組み合わせて使うことが多くなるのかなと思います。

おまけ

【呪文：1girl, desktop computer, blurry_background, sitting,】

Width/Height/Batch count/Batch size考察(Stable Diffusion) (2023-5-28 15:13:40)

はじめに

Width・Height

生成するイラストのサイズ。※初期設定は512×512
サイズを大きくするほどVRAMの使用量は増え、生成にかかる時間も長くなります。
まずは512×512の周辺の数字で生成します。

Batch count

イラストを生成する回数。
Batch countが1なら1枚のイラストを生成。
2ならその処理を2回繰り返して2枚のイラストを生成します。

Batch size

同時に生成するイラストの枚数。
Batch sizeが2なら2枚のイラストを並行して生成します。

Width・Height考察

Width×Height:512×512

Width×Height:900×900

Width×Heightを上げていくと、画質が良くなる。
人物の顔なども詳細になっていく。

Batch count考察

Batch count:2 (1枚ずつ２枚）

Batch size考察

Batch size:2　（同時に２枚）

おまけ

【鳥】

松阪ゆうきさんキャンペーン模様 (2023-5-27 19:00:00)

松阪ゆうきさん「真実の愛」今日は朝から夏日を思わせるような暑さι(´Д｀υ)ｱﾂｨｰでしたね。そんな中、コロナ禍で３年ぶりのキャンペーンとなりました。ファンの方が知り合いの方にもお声かけ下さり大勢の方が応援に来てくださいまして感謝しております.いつも笑顔を絶やさずお客様と一体となって短い時間でしたが盛会に終わりました。...

Restore faces/Tiling/Hires. fix考察(Stable Diffusion) (2023-5-27 13:01:50)

はじめに

Restore faces：人や動物の顔を補正
Tiling：上下左右を繋げる画像を生成（タイル画像）
Hires. fix：低解像度の画像　→　高解像度の画像

Restore faces考察

Restore faces　にチェックを入れると、顔の補正を施します。
その分、加工時間がかかります。

Tiling考察

上下左右を繋げる画像が生成されます。（タイル画像）

Hires. fix考察

resize: from 512×512 to 1024×1024
Upscale by： 2

低解像度の画像から高解像度の画像に変わりました。

縦横それぞれ2倍になっているので、解像度は４倍になります。
加工時間は、４倍以上かかったような気がします。

おまけ

【軍艦】スマホ壁紙縦長　1080×1920

Sampling steps/CFG Scale 相対比較(Stable Diffusion) (2023-5-26 20:03:11)

はじめに

Sampling steps とは、画像生成にあたってのフィードバック工程を何回実行するかということです。
数値を増やせば増やすほど精緻・精密な絵になっていきます。※増やすほど時間がかかる。
初期設定の20が安定している。テスト生成し、完成に近くなった場合に数値を増やすと良さそうです。

CFG Scale とは、AIイラストに影響を与える数値です。
数値を大きくすればするほど、プロンプトを無視した出力が減る。しかし、画像の色彩が変になったり構図が崩壊したりするようになる。
下げるほど画像がぼやけていくが、生成されるAIイラストの自由度が向上する。
デフォルトの7を使うのが無難です。