AIは手が苦手過ぎる～！のでControlNetとデプスライブラリで修正してみよう！使用方法解説！【Stable Diffusion】
TLDRAIが手の描き方を改善するために、ControlNetとDepth Mapライブラリを使用する方法を紹介。ControlNetを更新し、DepthMapライブラリをインストールして、手のDetectMapを使用して手を修正する方法を説明。T2iでは手の修正には限界があるため、既生成の画像を使用して手を改善する手順も提案。HiRes.fixを使用してT2iとI2iを組み合わせて手の修正を行う方法も紹介。
Takeaways
- 🤖 AIが手の表現を正確にすることが難しい問題に対処するために、ControlNetとDepth Mapライブラリを使用する方法が提案されています。
- 📚 ControlNetはアウトラインを抽出する拡張機能で、DetectMapという専門用語を用いてカタログ化されています。
- 🔄 ControlNetを更新する方法は、WebUIの拡張タブを開いて更新ボタンを押すことで簡単です。
- 📂 DepthMapライブラリをインストールするには、GitHubの特定ページにアクセスしてURLをコピーしてWebUIに貼り付けます。
- 🖼️ DepthLibraryがインストールされると、手の記号アイコンが表示され、それを使用して手の修正が可能になります。
- 🚫 T2iでの手の修正には限界があり、DepthLibraryを用いて既に生成された画像を修正することがより効果的です。
- 📸 I2i（画像から画像）を使用することで、手の修正を効果的に行うことができます。Depthライブラリで手を保存し、I2iのControl Netから読み込むことで手の修正が可能です。
- 🔧 InPaint機能を使用することで、手の修正をローカルで行うことができます。元の画像をInPaintタブで開き、修正したい部分を塗りつぶします。
- ⚙️ HiRes.fixは、T2iで生成された画像を考慮したプロンプトで拡大する上級者向け機能で、I2iの部分を修正して戻って来ることができます。
- 🎨 AIは手を正確に描くことができないため、ControlNetとDepthライブラリを使用して手の修正を試みることが有用な方法の一つです。
- 🗣️ 手は「思考」を表現する器官であり、AIは現在、アートで主体の「思考」を読み取り描くことができないため、手の表現が乱れがちです。
Q & A
この動画で紹介されているControlNetとは何ですか？
-ControlNetは、AIが生成する手の部分を改善するために使用される拡張機能です。它能は、手の形状を正確に捉え、画像の品質を向上させることができます。
Depth Map Library & Poserは何のことで、どのように使われますか？
-Depth Map Library & Poserは、手の形を正確に捉えるために使用されるツールです。ControlNetと組み合わせることで、AIが手の部分を正しく表現するための支援を提供します。
手の部分を修正するために、まず最初に行うべきことは何ですか？
-手の部分を修正する前に、まずControlNetを更新し、WebUIを起動して拡張タブを開いて更新ボタンを押す必要があります。その後、DepthMapライブラリをインストールし、必要な手の形をDepthLibraryに追加します。
T2iで手を修正する際に、HiRes.fixを使用しないようにすることがなぜ重要ですか？
-HiRes.fixは、生成された画像を拡大する際に使用されますが、手を修正するためには、その機能を使わない方が効果的です。なぜなら、HiRes.fixを使用すると、手の修正効果が無効になるからです。
DepthLibraryをインストールした後、どのように手の形を修正するか説明してください。
-DepthLibraryをインストールした後、T2i画面を開いてテンプレートを入力します。その後、DepthLibタブを開いて、手の形を選んで追加します。サイズや回転を調整し、ControlNetに送信して画像を生成します。
手の修正がうまくいかなかった場合、どのような方法が提案されていますか？
-手の修正がうまくいかなかった場合、既生成された画像を直接修正することができます。また、Depthライブラリに手を保存して、I2iのControlNetから読み込むことも可能です。
InPaint機能は何ですか？
-InPaintは、画像のローカルな部分を修正するための機能です。元の画像をInPaintタブで開いて、修正したい部分を塗りつぶします。その後、設定に基づいて画像を生成します。
HiResfixを使用するとどうなりますか？
-HiResfixは、一度生成された画像を再度アップスケールし、テンプレートを考慮する機能です。T2iの後にI2iを実行し、画像を向上させることができます。
手の修正において、ControlNetの重みを減らすことでどうなりますか？
-ControlNetの重みを減らすことで、ノイズとの干渉を弱め、手の修正効果を向上させることができます。ただし、重みが过大になると、元の画像が大きく変わってしまう可能性があるため、適切なバランスが必要です。
動画の最後に提案された手の修正の代替手段は何ですか？
-動画の最後に提案された代替手段は、I2iを使った後に手を修正する前に、画像を元に戻して修正するというものです。この方法を使うことで、手の修正に集中し、全体の画像品質に影響を与えずに作業することができます。
Outlines
🎨 Introduction to Depth Map Library & Poser
The first paragraph introduces the problem of forming precise fingers in AI-generated figures, as experienced with a Tifa figure in a previous video. The speaker, Robin, along with Teruru, plans to use a tool called 'Depth Map Library & Poser' to address this issue. They explain that this library is an extension of Control-Net, which they had previously installed to extract outlines (DetectMaps). The goal is to use this specialized tool to fix hands that AI struggles with. The process involves updating ControlNet, installing the DepthMap library from a GitHub page, and using it to correct hand issues in T2i, with a focus on the limitations of hand-fixing in T2i and the potential of DepthLib to assist with this.
🛠️ Enhancing Hand Detail with Image-to-Image and InPaint
In the second paragraph, the discussion shifts to the limitations of T2i in modifying hands effectively, suggesting that it's more feasible to edit an already generated image. The speaker describes using image-to-image (I2i) and InPaint techniques for hand modification. I2i involves sending an original image to I2i, saving the hand in the Depth library, and loading it from the I2i Control Net. The process includes upscaling the resolution and adjusting denoising strength. InPaint is introduced as a local I2i feature for refining hand details. The speaker compares upscaling in both I2i and InPaint, noting that while upscaling is generally beneficial, InPaint can result in blurriness. They suggest changing perspectives and focusing on the overall image processing, rather than just fixing hands, to achieve a better result.
🤖 Combining T2i and I2i with HiRes.fix for Improved Results
The final paragraph discusses the use of HiRes.fix, a function for advanced users that upscales images created with T2i while considering the prompts, effectively combining T2i and I2i. The speaker explains that HiRes.fix can find a favorite image, turn off the fix, recreate the image, and then apply I2i for hand correction. The settings for HiResfix are detailed, including the upscaler choice, the number of steps in I2i, denoising strength, and the importance of adjusting the upscaler based on PC capabilities. The speaker demonstrates the process, fixing a hand that initially collapsed and comparing the outputs of HiResfix with T2i and non-HiResfix with T2i processed with I2i. They conclude that while there are limits depending on the composition and model, the use of control nets and the Depth library is a valuable tool for improving hand details in AI-generated art.
Mindmap
Keywords
💡AI
💡ControlNet
💡Depth Map Library & Poser
💡T2i
💡手の修正
💡DepthLib
💡HiRes.fix
💡I2i
💡InPaint
💡seed値
Highlights
AIは手の表現が難しい問題に取り組む
ControlNetとDepth Mapライブラリを使って手を修正する方法を紹介
ControlNetの更新方法と手順説明
DepthMapライブラリのインストールと使い方
手のDetectMapを使った手の修正のデモンストレーション
T2iでの手の修正には限界がある
既に生成された画像を用いて手の修正を行う方法
I2i（Image to Image）での手の修正とその効果
InPaint機能を使った手の修正方法
I2iとInPaintの違いとどちらが適している場合
HiRes.fix機能の紹介と使い方
HiResfixを使用してT2iとI2iを同時に実行する方法
手の修正においてControlNetの影響力とその調整方法
AIが手を表現するのが難しい理由とその背景
手の修正がうまくいかなかった場合の解決策
手の修正を含めた全体の画像生成プロセス
最終的な手の修正の結果と評価
AIによる手の表現の限界と今後の可能性