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はじめに

StableDiffusion にて AI動画 を作成できた!

使用したアプリ

・Stable Diffusion
・FFmpeg
・EBsynth

作成動画

【その１】

【その２】

考察

声に合わせて、口が動くようにできないかな

はじめに

LoRa ： 『Low-Rank Adaptation』

• キャラクターを表現できる
• ポーズを表現できる
• 背景を表現できる

Lora入手方法

Civitaiサイトから入手できます。

【Civitai公式サイト】

Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, LoRAs and more

Civitai is a platform for Stable Diffusion AI Art models. Browse a collection of thousands of models from a growing number of creators. Join an engaged communit...

civitai.com

右上のアンテナのアイコンから、 Lora のみ選択する

今回は、「 Cyberhelmet 」を選択しました。

ダウンロードしたファイルは、webuiフォルダ内の「 stable-diffusion-webui-models\models\Lora 」以下に移動します。

Stable Diffusion Web UIを起動して、Loraを設定していきます。

1. 花札アイコンをクリック
2. Loraタブをクリック
3. 目的のLoraをクリック

ダウンロードしたサイトを参考に、トリガーワード（Trigger Words）をプロンプトします。

今回のTrigger Words:cyberhelmet なので、

【呪文:＜lora:cyberhelmetv0.7:1＞, cyberhelmet, 1boy,】

【生成した画像】

考察

今回は、Loraを用いて、サイバーヘルメットを表現しました。

キャラクター、ポーズ、背景なども表現可能です。

思い通りの画像を、組み合わせによっては、簡単に表現できる可能性が高いです。

いろいろなLoraを活用し、AI画像を楽しんでいけたらと思います。

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はじめに

現在無料で、AI画像が作り放題となっています。

【SeaArt 公式サイト】

SeaArt-海艺

Unleash Your Imagination: Create, Share, and Generate.

www.seaart.ai

作成例

【呪文：岩の上に堂々と座って火を吐く大きな赤い金色のドラゴン】

考察

ローカルPCで生成しているAI画像と同じように操作可能。

モデルも選択できる。

プロンプト、ネガティブプロンプト、CFGスケール、ステップ、サンプラー、シード値も選択できる。

ローカルPC環境をまだ構築していない方は、ぜひお試しください。

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はじめに

ControlNet 1.1で、考察してみました。

1. Lineart
2. Shuffle
3. Inpaint
4. Tile
5. Depth
6. Normal
7. Canny
8. Scribble
9. Soft Edge
10. MLSD
11. Segmentation
12. 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

入力	lineart	生成

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。

入力	Shuffle	生成

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。

入力	Inpaint	生成

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。

入力	Tile(512px)	生成(900px)

Depth

入力画像の深度情報を元に画像生成を行うモデル

入力	Depth	生成

Normal

入力画像の凸凹情報を元に画像生成を行うモデル

入力	Normal	生成

Canny

入力画像の輪郭を抽出して画像生成を行うモデル

入力	Canny	生成

Scribble

落書きを元に画像生成を行うモデル

入力	Scribble	生成

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

入力	softedge	生成

MLSD

入力画像の直線を抽出して画像生成を行うモデル

入力	mlsd	生成

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

入力	Segmentation	生成

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

入力	Openpose	生成

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。

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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。

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おまけ

【ロボット】

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。

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おまけ

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

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】

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。

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【Restore faces】

人物や動物の顔を補正する

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【Hires. fix】

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おまけ

【軍艦】スマホ壁紙 縦長　1080×1920

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。

Sampling steps/CFG Scale 相対比較

【呪文：1girl,blurry_background, focus of face,】

X軸（Sampling steps）

• steps:10
• steps:20
• steps:40
• steps:60
• steps:80

Y軸（CFG Scale）

• CFG Scale:5
• CFG Scale:7
• CFG Scale:9

考察

Sampling stepsの数値を上げていくと、より精密な画像となった。
steps：20でほぼ十分なAI画像となっている。

CFG Scale:9では、steps:40でテスト作成するほうが良いと思う。

CFG Scaleの数値を上げていくとプロンプトにより正確になるそうだが、少し画像が綺麗になったような気がする。

結論としては、初期値の [steps:20][CFG Scale:7]でいろいろとAI画像を作成していくことが良さそうである。
完成させたい画像に近づいたら、Sampling steps　を40，60と増やしていくことがベストな作成方法であると思える。

※最後の最後に、CFG Scaleを少し上げて２，３枚画像を作成し、CFG Scale:7の画像と比較しても良さそうである。

おすすめサイト

【Sampling steps】

【Stable Diffusion】Sampling stepsってなに？stepごとの違いを比較！

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【CFG Scale】

CFG Scale 設定値の比較

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おまけ

【恐竜時代】

はじめに

checkpoint を変更すると絵や画風が大きく変わります。
また、 Sampling method も変更すると色合いが補正変更されます。

checkpoint・ Sampling method　比較

【呪文：1girl,blurry_background, focus of face,】

X軸

• basil mix
• bra_v5
• chilloutmix_NiPrunedFp32Fix
• luckyStrikeMix_V02Realistic
• realdosmix_
• realMaxV34_v34

Y軸

• [Euler a]
• [DPM++ SDE]
• [DPM++ SDE Karras]

※checkpoint と Sampling method の相対関係で、自分好みの画像を作成していきます

以下のサイトより、checkpointをインストールできます。

【https://civitai.com/】

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checkpoint モデルの詳細

【呪文：1girl,blurry_background, focus of face,】
【Sampling method：[Euler a]】

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【その１】

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【その2】

【Stable Diffusion】おすすめモデル一覧簡単比較

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【その3】

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