FLUX.1 Depth: AI 画像の高度な構造制御
FLUX.1 Depth は、深度マップを活用して正確な画像生成と変換を行い、構造の完全性を維持しながら次元の深度を追加します。
FLUX.1 Depth は、深度マップを使用して画像の作成と変更における構造的整合性を制御および維持する最先端の AI 画像生成ツールです。2024 年 11 月に Black Forest Labs によってリリースされたこのツールは、FLUX.1 Toolsスイートの一部であり、120 億のパラメータ整流フロー トランスフォーマー上で実行されるため、ユーザーは構造要素を正確に保持しながら画像を生成または変更できます。
FLUX.1 Depth が他と一線を画しているのは、AI 画像生成における重要な問題、つまり画像変換中に一貫した構造と深度を維持できる点です。空間関係を歪めたり無視したりすることが多い従来の AI モデルとは異なり、FLUX.1 Depth は高度な深度マッピングを使用して、生成された画像が意図した構造構成を維持しながら、創造的な変更を求めるテキスト プロンプトに従うようにします。
クラウドベースの AI プラットフォームであるMimicPCにより、すぐに使用できる Flux.1 Depth ワークフロー テンプレートを通じて、FLUX.1 Depth が誰でも利用できるようになりました。特殊なハードウェア、ソフトウェアのダウンロード、複雑なセットアップは必要ありません。クリックして作成するだけです。このガイドでは、建築の視覚化からキャラクター デザイン、複雑なシーンの構成まで、クリエイティブ プロジェクトに事前に構築されたワークフローを活用する方法を説明します。また、FLUX.1 Depth を AI 画像生成のゲームチェンジャーにする技術的機能と実用的なアプリケーションについても探ります。
今すぐ Flux.1 Depth ワークフローを実行してください。
FLUX.1 Depthとは何ですか?
FLUX.1 Depth は、画像生成における構造調整に深度マップを使用する画期的な AI モデルで、洗練された 120 億のパラメータ整流フロー トランスフォーマーを搭載しています。深度情報を通じて画像内の空間関係を分析および維持し、構造要素を正確に制御しながらクリエイティブな変更を可能にします。FLUX.1 ツール スイートの主要コンポーネントとして、FLUX.1 Fill、Canny、Redux などの他のツールと連携して、包括的な画像生成および編集機能を提供します。
ControlNet 深度の仕組み
深度マップは、FLUX.1 Depth の構造制御システムの基盤として機能します。これらのマップは 3 次元ガイドとして機能し、画像内の空間関係に関する重要な情報を提供します。画像を生成または変更するときに、FLUX.1 Depth はこれらの深度マップを使用して次の処理を行います。
シーンの空間レイアウトを理解する
適切なオブジェクトの配置と関係を維持する
一貫した視点とスケールを確保する
構造の完全性を維持しながら生成プロセスをガイドする
主な機能と利点
従来のAI画像生成モデルを上回る最先端の出力品質により、卓越した詳細さと一貫性を備えたプロフェッショナルグレードの結果を実現します。
深度マップによる高度な構造保存、正確な空間関係の維持、変換における正確な視点とスケールの確保
深度マップに基づくソース画像の構造的完全性を維持しながら、優れた即時遵守機能を実現
ガイダンス蒸留による効率的なパフォーマンスにより、生成時間が短縮され、計算要件が削減されます。
これらの機能が組み合わさることで、FLUX.1 Depth は、出力において高品質と構造的正確性を維持しながら AI 生成画像を正確に制御する必要があるクリエイター、研究者、専門家にとって強力なツールになります。
FLUX.1 深度の使い方
MimicPC のすぐに使用できるワークフローを通じて FLUX.1 Depth を使用した作成を開始するには、次の簡単な手順に従ってください。
1. ワークフローにアクセスする
MimicPC のすぐに使用できるFLUX.1 Depth ワークフロー テンプレートをご覧ください。最適なパフォーマンスを得るには、Large-Pro 以上のハードウェア構成を選択することをお勧めします。予算が限られている場合でも、Bargin アクセス オプションを通じてワークフローにアクセスできます。
2. 画像をアップロードする
ワークフロー インターフェイスに入ったら、Load Image ノードと変換する入力画像を探します。これが深度ガイド変換のベースとして機能します。
3. プロンプトを入力する
指定されたプロンプト フィールドに、変換をガイドするテキスト指示を入力します。構造要素を念頭に置きながら、必要なスタイルまたはコンテンツの変更を具体的に指定します。
4. 深度マップの生成
「キュー」をクリックすると、ワークフローは自動的に画像を処理し、構造情報をキャプチャするための深度マップを生成します。これは、システムが画像内のすべての空間関係を分析するため、手動による介入を必要とせず自動的に行われます。
5. 生成とレビュー
システムは、深度マップにキャプチャされた構造の整合性を維持しながら新しい画像を作成します。出力を確認し、異なる結果が必要な場合はプロンプトを調整します。
使用例とプロンプト例
Eコマース製品写真
プロンプトの例:「マットな黒のセラミックベースと銅のメタリックグラデーション仕上げの高級職人技のコーヒーマグ。繊細な手描きの幾何学模様とモダンでミニマリストなロゴが特徴です。素朴な再生木材の表面に置いて、高級コーヒー豆を散らします。左から差し込む柔らかな朝の光が穏やかな影を作り、深煎りのコーヒーが入ったマグから芸術的に湯気が立ち上ります。小道具としてシナモンスティックとスターアニス、マグの質感に焦点を合わせた浅い被写界深度、暖かいカフェの室内照明による背景に微妙なボケ効果があり、マグの正確な比率と形状を維持しています。」
インテリアデザインと建築
例題:「手描きの金色の雲の壁画、ダークウッドの梁天井構造、畳の床、低い儀式用のテーブル、濃いバーガンディ色のシルクの瞑想用クッション、暖かい光を投げかける吊り提灯、彫刻が施された石のプランターに入れられた鉢植えの盆栽、山をモチーフにした障子などを備えた豪華な伝統的な日本の寺院の内装。部屋の寸法と窓の配置はそのままに。」
ファッションと服装の変化
例題:「エメラルドグリーンのシルクに金の鳳凰の刺繍を施したモダンなチャイナドレス。ハイネック、キャップスリーブ、サイドスリットが特徴です。翡翠のヘアピン、存在感のあるゴールドのイヤリング、それにマッチしたエメラルドのパンプスで飾った、構造的なアップスタイルを演出します。自然な姿勢を保ちながら、微妙な角度を加えてドレスのディテールを際立たせます。」
環境デザイン・都市建築
例題:「風化した石灰岩の小道、モザイクのディテールが特徴的なテラコッタタイルの噴水、まだら模様の影を落とす成熟したオリーブの木、ブーゲンビリアの花が垂れ下がる錬鉄製のパーゴラ、青みがかった色調と黄土色の色調の手作りの陶器のベンチ、ジャスミンが絡みつく伝統的な石造りのアーチ、装飾的な建築ディテールが施された温かみのある色調の漆喰壁など、太陽が降り注ぐ地中海の広場。広場のレイアウトと空間配置はそのままに。」
キャラクターデザイン
例題: 「オーロラの光でできた結晶の鎧、動く銀河や星雲を描いた流れるような宇宙の織物、星座の光の冠、純粋な星の光でできたエーテルの翼、古代のシンボルが浮かぶ軌道リング、放射する宇宙エネルギー波、圧縮された星の光でできた杖を持ち、正確な体の比率とポーズ構造を維持した天体」
アニメアートスタイルの変遷
例のプロンプト:「鋭角的な特徴、ドラマチックな照明、大胆な線画、高コントラストの影を備えた、90 年代の古典的なアニメ スタイル。尖った顎、長い顔の比率、詳細なハイライトのある小さな目、特徴的なスピード ラインが特徴です。特徴的な背が高くてスリムな体の比率、詳細な髪の陰影、その時代特有の大胆な色の選択を含めます。」
Flux.1 キャニー VS. Flux.1 デプス
比較分析では、一貫したプロンプトを使用して両方のモデルを同一のソース イメージに適用し、Flux.1 Canny と Flux.1 Depth を評価します。
Flux.1 賢い
Flux.1 Canny は、境界を正確に定義するために、洗練された Canny エッジ検出技術を採用しています。高度な処理により、構造要素と輪郭を細心の注意を払って保存し、重要な詳細が失われないようにします。このシステムは、元の画像の本質を捉えた正確な線ベースの表現を作成するのに優れています。その強みは、複雑なパターンとテクスチャを驚くほど正確に処理しながら、詳細なアウトラインを維持することです。奥行きの変化や複雑さに関係なく、画像全体で一貫したエッジ品質を維持できる点が際立っています。
Flux.1 深さ
Flux.1 深度処理システムは、空間関係と体積の理解を重視する根本的に異なるアプローチを採用しています。このシステムは、シーンの堅牢な 3 次元解釈の作成に優れており、慎重に計算された色調のグラデーションで距離を表します。このシステムは、特に形状と空間の分離を示すことに優れており、次元関係を理解するのに非常に役立ちます。深度と次元を伝えることに優れている一方で、形状と空間構造をより強調するために、一部の細かい詳細を意図的に単純化することもあります。
画像処理における主な違い:
詳細処理:
Cannyモデルはエッジ検出を通じて細かいディテールを維持し、複雑なパターンやテクスチャを保存します
深度モデルは、空間的な関係と形状を強調しながら細部を単純化する傾向がある。
空間表現:
Cannyは2D構造要素と明確な境界に焦点を当てています
深度は3Dの関係とボリューム表現を優先します
背景処理:
明確なエッジラインで背景要素を定義する
奥行きにより、よりスムーズな移行とより良い空間分離が実現します
結論: Flux.1 のパワー
Flux.1 Depth は、革新的な深度マップ調整によって画像編集技術の大きな進歩を示し、市場の既存のツールを超える機能を提供します。構造的な深度情報と空間関係を分析することで、次元マッピングに対する洗練されたアプローチが、現在利用可能な Flux ツール スイートへの貴重な追加機能となります。従来の画像バリエーション手法では深度知覚に問題が生じることが多いのに対し、Flux.1 Depth は深度マップを自然なボリューム表現に変換し、全体的な視覚体験を向上させることに優れています。
このシステムは、深度マップを解釈し、空間の整合性を維持しながら柔軟なアスペクト比を処理する能力を備えており、従来の画像編集ソリューションとは一線を画しています。構造調整により、2D 表現と 3D 表現のギャップを埋めることができるため、作品の空間要素を正確に制御する必要があるアーティスト、デザイナー、コンテンツ クリエイターにとって特に役立ちます。
深度マップを使用して画像を変換する準備はできていますか?
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