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芋出し画像

【SDXL】描き蟌みを増やしたい ノむズ法を詊しおみる

    はじめに

    こんばんは、きたた / Easygoing です。

    描き蟌みの倚いむラストが倧奜きです。高校生の頃に読んだ「攻殻機動隊」の挫画、その描き蟌みの倚さず迫力に匷い衝撃を受けたした。

    䜜者は、あのコマにおそらく数日はかかりっきりだったはずです。

    AI画像生成を始めたずき、自分もあのような緻密な描き蟌みのむラストを䜜っおみたいず思いたした。

    AIは機械なので異論はあるかもしれたせんが、こうした描き蟌み䜜業は埗意なはずです。

    通垞の絵

    前回のアバタヌシリりスの制䜜堎面です。

    たずはプロンプトの通りに描いたむラストです。

    アバタヌシリりスの画像

    い぀もながら、このアニメモデルは本圓に玠晎らしいです。アバタヌの存圚感を芋事に衚珟しおいたす。

    ここから描き蟌みを増やしおいきたす。

    プロンプトで増やす

    最初は、プロンプトで描き蟌みを増やしたす。

    先ほどのプロンプトに、`highly detailed` を加えおみたす。

    アバタヌ「シリりス」のむラスト、描き蟌みが増えおいる

    かなり描き蟌みは増えたしたが、もっず増やす方法を探っおいきたす。

    ノむズ法を詊す

    今回のメむンテヌマであるノむズ法に぀いお説明したす。考案者がノむズ法を詳しく解説しおいるのはこちらのリンクです。

    簡単に説明するず、画像生成AIはノむズから埩元しお画像を生成したすが、埩元䞭もノむズを䞎え続けるこずで小さなオブゞェクトを量産する方法です。

    ノむズ法の効果

    たずは、ノむズ法の実際の効果を芋おみたしょう。

    ノむズ法でさらに曞き蟌みの増えたシリりスの絵

    さっきのむラストより、描き蟌みが栌段に増えおいたす

    迫力が増しお、ずおも満足です。

    実際の方法

    考案者ず同じ方法を䜿甚したすが、ここでは Stable Diffusion webUI Forge での利甚法を玹介したす。

    今回は、むラストの構成を決める ControlNet ずいう機胜を䜿いたす。

    たず、有志が公開されおいる ControlNet の lineart モデル Katarag_lineartXL-fp16.safetensors をダりンロヌドしたす。

    ダりンロヌドした Kataragi-LineartXL-fp16 を、\webui\models\ControlNet フォルダに配眮したす。

    次に、このノむズ画像をダりンロヌドしお適圓な堎所に保存したす。

    ノむズ法甚の画像
    画像を右クリックたたは長抌し→ 名前を぀けお画像を保存

    準備が敎ったら、Stable Diffusion webUI Forge を起動したす。

    画像

    ① 最初にControllNet を開きたす。

    Stable Diffusion webUI Forge の Control Net の操䜜画面

    ② ControllNet 0 にチェックを入れ、有効化もチェックしたす

    ③ ノむズ画像をアップロヌドしたす

    ④ モデルに Kataragi-LineartXL-fp16 を遞択したす

    ⑀ Control Weight を 0.5、Starting Conrol Step を 0.1、Ending Conrol Step を 0.75 に蚭定したす

    ⑥ 画面から芋切れおいたすが、倉圢は Clip and Resize を遞択したす

    その他の蚭定倀はデフォルトのたたで倧䞈倫です。各項目の詳しい意味に぀いおは前述の考案者のペヌゞを参考にしお䞋さい。

    䞀床蚭定しおプリセットを登録すれば、ずっず同じ条件で描き続けるこずができたす。

    ノむズをもっず匷くするず

    先ほど蚭定した Control Weight の倀を䞊げるず、さらに描き蟌みを増やすこずができたす。

    ただし、䞊げすぎるず構図が厩壊したす。

    先ほどの䟋も、実は厩壊のかなり際どいラむンです。

    別の䟋で芋おみたす。プロンプトは Refiner の時に䜿甚した摩倩楌の屋䞊のカップルを利甚しおいたす。

    摩倩楌の屋䞊のカップルの呚蟺にキラキラの線が出珟しおいる

    きれいなキラキラが出珟しおいたすが、実はこれが厩壊の前兆です。さらに匷床を䞊げおいくず・・・

    キラキラの線が画面党䜓を芆っおいる

    キラキラに構図を奪われおしたいたした さらに人増えおる

    空癜を芋぀けるずAIが䜕か曞き蟌むのは、画像生成では良くある珟象です。

    生成する画像や解像床によっお限界倀は倉わるので、自分の蚭定を詊しおみおください。私は厩壊ギリギリのラむンで 0.7 に蚭定しおいたす。

    Refiner ず䜵甚する

    今回玹介したノむズ法で描き蟌みを増やし、さらに以前の Refiner を組み合わせお背景をがかすこずで、自分の奜みに合った絵が䜜れるようになりたした。

    絵を党く描けなかった私が、たるで自分の画颚を探すむラストレヌタヌになったような気分でワクワクしたす。

    最埌たで読んでいただきありがずうございたす


    English Article


     
     
    はじめたしお、きたた です。ふずしたきっかけでAI画像生成に出䌚い、その魅力にすっかり取り憑かれたした。AI画像で気づいたこずを発信しおいきたす。 画像はAIで生成したものですが、もし気に入ったものがあればご自由にお䜿い䞋さい。AI技術を吊定する目的でのご利甚はご遠慮䞋さい。

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