便利ポーズプロンプトとControlNet_Tileを使用した最近の生成方法【StableDiffusion】
1.最近の生成方法
AI画像生成をされる方は、毎回の生成時にはどんな生成方法で始めていますか?
今回は私の最近の生成方法から、(個人的な)便利ポーズプロンプトと、ControlNetのTileでの方法の一部をご紹介しようと思います。
2.基本セッティング
まずはStableDiffusionを立ち上げるわけですが、私の場合はGoogleColabを使ってます。まともに生成するにはコンピューティングユニットの購入が必要なのですが、なかなか使用量(料)が馬鹿にならなくなってきました…。
さて立ち上げ後、設定として大体使ってるのは以下のような感じです。モデルはそろそろ他のも試してみようかなと思い始めてるところです。
Model:chilled_remix_v2(下にHugging Faceのリンクあり)
Sampling method:DPM++ 2M Karras
Smpling steps:36
Width*Hight:512*768(Upscale前)
Hires fix:あり
Upscaler:Latent
Hires steps:0
Denoising strength:0.5~0.55
Upscale by:2
CFG scale:7
3.お試し用の便利ポーズプロンプト
プロンプトの構成は、大体こんな感じの分類があるかと思います。
【品質、構図、ポーズ、服装、背景、LoRA】
今回ご紹介したい1点目は、【ポーズ】の部分です。
私の場合、最近はControlNetのTileで、自作した画像と組み合わせてどうなるかという試作がメインになっているので、ポーズや服装などの調整は後回しになっています。
そのため最初の設定としてのポーズは何でもよい一方で、いろんなポーズに変化はさせて試したかったのです。
そこで、以下のプロンプトが意外と便利でした。
ざっくりいうと、「両手を上げて、片足で立って、片足を上げる」という内容になっています。
これがなぜ便利かというと、いい感じに部分的な効き方をするため、結果的にいろんなポーズをとるからです。
以下のそれぞれが効いたり効かなかったりするので、プロンプトを変えなくてもポーズがいろいろ変わるのです。
片手をあげる
両手を上げる
片足で立つ
片足を上げる
過去にTwitterに投降した画像だとこんな感じです。
こんな感じで結構動きが出ます。また、足よりは腕の方が効きやすい傾向があります。
これでいろんなポーズを自動的にとってもらいながら、その他の設定、特にControlNetのTileの調整をいろいろ試しています。
4.ControlNet Tileの試行錯誤
私は最近はControlNetのTileをt2iで利用しています。これはプロンプトでの生成に別画像を混ぜ合わせることができるものです。最近のTwitter等での投稿画像はほぼ全てTileを使っています。
さらにそこで利用する別画像は、イラスト作成アプリで自作しています。それにより、プロンプトだけでは指定しにくい内容、特に色の配置や明暗、光の加減等を反映させることができます。
一部の実例(Tile用画像と生成結果の例)を本記事の2点目の紹介として以下に記載させていただきますが、すみませんがここからは有料記事とさせてください。
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