SDXLでも使える？【ADetailer】顔の崩れや指の変形をきれいに自動修正。インストールと使い方解説。画像生成AIイラストをStableDiffusion WebUIで AUTOMATIC1111
TLDRエデテイラー拡張機能の紹介と使い方解説。顔や手の崩れを自動で見つけ、修正。表情変更も可能。Stable Diffusion WebUIで使えるエデテイラーのインストール方法と設定項目の説明。VRAMが12gでギリギリ使える状態で、補正の効果が見られる。Webサービスを作ってグラボがない環境でも楽しむことができる予定。
Takeaways
- 📌 SDXLでも使える「ADetailer」拡張機能を紹介。顔や手の崩れや変形を自動で修正。
- 🖌️ ADetailerは顔や手の崩れを自動検出し、修正可能。表情の変更も可能。
- 🔍 インストール方法は2つ、ST diffWeUIのエンシTABからインストールするか、fromURLでGitHubからダウンロード。
- 🔧 ADetailerのインストールには適切なスペックが求められる。特にVRAMの容量が重要。
- 🎨 補正精度を上げるためには、プロンプトを併用する。
- 💡 ADetailerの設定により、生成された画像の詳細を確認できる。
- 🗂 生成後の画像保存機能があり、修正前後の画像を比較できる。
- 📊 ADetailerはStable Diffusion WebUIのautomatic1111バージョン1.6でも動作が確認できたが、グラボが12gでギリギリの状態。
- 🛠️ ADetailerを使用する際には、適切なモデル選択が重要。
- 📈 他の拡張機能と組み合わせて使用する詳細な使い方紹介が近日中に公開予定。
- 🌐 グラボがないパソコンやスマホでもStable Diffusion WebUIが利用可能となるWebサービスが制作中。
Q & A
テーラー拡張機能は何を修正できますか？
-テーラー拡張機能は、顔や手の崩れを自動で見つけて修正することが可能です。また、顔の表情を変えることも可能です。
テーラーのインストール方法はいくつかありますか？
-はい、テーラーのインストール方法は2つあります。ST diffWeUIのエンシタブのインストールfromURLかアベイラブルからインストールできます。
Stable Diffusion WebUIでテーラーをインストールするにはどうすればいいですか？
-Stable Diffusion WebUIでテーラーをインストールするには、まずGitHubからダウンロードしてくる方法があります。テーラーのページに行き、ダウンロードできるページのURLをコピーし、Stable Diffusion WebUIのエクステンションズのfromURLタブにペーストしてインストールボタンを押すだけです。
テーラーのモデルはどのように選ぶべきですか？
-テーラーのモデルは、修正したい場所に合わせて選んでください。例えば、顔や手などのディテイラーモデルを選んで、それぞれ修正することができます。複数の場所を同時に補正したい場合は、セカンドタブでも同様に修正したい場所のモデルを選択してください。
プロンプトをどのように使えば良いですか？
-プロンプトは、修正する場所の詳細を入力します。例えば、手の詳細のプロンプトを入力していくことで、指のプロンプトやフィンガーズのプロンプトを入れることができます。また、ネガティブプロンプトを入れて変形を防ぐこともできます。
テーラーの設定項目で何を変更できますか？
-テーラーの設定項目では、MAXモデルズで適用するモデルを最大いくつまでするかを設定できます。また、セーブマスクプレビューズで検出と補正する範囲を可視化した画像を保存することができます。
Stable Diffusion WebUIのオートマ1111バージョンではテーラーが使えるのでしょうか？
-はい、Stable Diffusion WebUIのオートマ1111バージョンではテーラーが使えるようになっています。ただし、グラボが12GBでギリギリ使える状態になると報告されています。
VRAM不足の場合にはどのようにすればいいですか？
-VRAM不足の場合には、時間をかけて処理させることができます。この方法で、虽で修正の変化は与えられない場合もありますが、補正された結果を得ることができます。
テーラーの補正効果はどのように見えるのですか？
-テーラーの補正効果では、指の本数や爪などが整い、シルエットもだいぶ整った感じがします。また、全体的な画像の自然さも向上し、変形を防ぐことができます。
テーラーを使わないとどうなりますか？
-テーラーを使わないと、顔や手の崩れ、指の変形などが残ったまま画像が生成されます。補正前の画像を保存することは特に必要ないと考えられますが、補正後の画像は改善が見込めます。
テーラーの設定を変更した後、どうすればいいですか？
-テーラーの設定を変更した後、上のアップラインをクリックし、リロードUIをクリックします。これで新しい設定が反映され、テーラーを再度使用することができます。
Outlines
🖌️ Introduction to the Tailor Extension
This paragraph introduces the Tailor extension, an AI tool capable of automatically detecting and correcting flaws in generated illustrations, such as faces and hands. The extension is designed to improve the quality of images by fixing issues like facial distortions and can even change expressions. It operates by automatically identifying areas for improvement and making corrections without the need for manual instructions. The video assumes that the Stable Diffusion WEBUI environment is already set up and encourages those with lower-spec computers or difficulty setting it up to try a web service that allows access to Stable Diffusion WEBUI from smartphones or computers without a graphics card.
🛠️ Installation and Usage of Tailor
This section provides a step-by-step guide on how to install and use the Tailor extension. It starts by directing users to the GitHub page for Tailor, where they can download the extension. The instructions continue with how to access the Extensions tab in Stable Diffusion WEBUI and install Tailor from a URL. Users are guided to input the URL of the Tailor GitHub repository and click the install button. The video also mentions that while the extension can make significant improvements, it may not perfectly refine intricate details like fingers. Combining the extension with prompts can enhance the accuracy of corrections.
🎨 Applying Tailor for Image Correction
This paragraph discusses the application of Tailor in correcting images. It explains how to enable Tailor and select the appropriate model for correction. The video highlights that Tailor can detect and correct specific areas like faces and hands using the YV8N series model. Users can apply corrections to multiple areas simultaneously, but they should be cautious of the VRAM requirements. The paragraph also covers how to input prompts to guide the corrections and mentions that the results may not be entirely natural but will show considerable improvement in details like the number of fingers and the silhouette. The video concludes with a demonstration of the corrected image versus the original, showing the effectiveness of Tailor.
🔧 Exploring Tailor Settings and Compatibility
The final paragraph delves into the settings of Tailor and its compatibility with different systems. It explains how to adjust settings like the maximum number of models to apply, the visualization of the correction range, and the saving of before-and-after images. The video also touches on the use of Tailor with other extensions and the potential for using it with SDXL in the Stable Diffusion WEBUI. However, it notes that while Tailor can function, it may not provide significant changes in the final image, especially in systems with limited VRAM. The video ends with an encouragement for users to try Tailor and mentions an upcoming web service that will allow users without a graphics card to experience Stable Diffusion WEBUI.
Mindmap
Keywords
💡SDXL
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💡指の変形
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💡インストール
💡使い方
💡プロンプト
💡Stable Diffusion WebUI
💡VRAM
💡Webサービス
Highlights
エデ, テーラーはAIイラストの顔や手などの崩れを自動で見つけて修正する拡張機能です。
エデ, テーラーを使用することで、顔の表情を変更することも可能です。
イメージtoイメージの機能があり、修正箇所を自動検出して形を改善して修正します。
完全に指の詳細を綺麗に書き直すことはできないが、かなりの改善が見込めます。
プロンプトを併用することで、補正の精度を上げることができます。
インストール方法は2つあり、ST, diffWeUIのエンシTABのインストールfromURLかアベイラブルからインストールできます。
インストールfromURLを使う方法を紹介し、GitHubからダウンロードしてくる方法です。
stablediff, WeUIのエクステンションズタブを開け、fromURLタブを使用してエデ, テーラーをインストールします。
インストールが完了すると、エクステンションズのインスータブにURLが記載され、インストールされていることがわかります。
アプライandリスタートUIをクリックすることで、エデ, テーラーのインストールが完了します。
エデ, テーラーのメニューを開いて、エネイブル, ディテイラーをチェックして有効にします。
ディテイラーモデルを選ぶことで、修正したい場所、例えば顔や手などを検出するモデルを選べます。
複数の場所を同時に補正することもでき、その時にはセカンドタブで同様のモデルを選択します。
プロンプトを入力することで、修正する場所の詳細を指定することができます。
生成された画像は、指の本数や爪などが整い、シルエットも整った感じがします。
ディテイラーの設定をすることで、修正する場所の数を変えることができます。
セーブマスクプレビューズをチェックすると、検出と補正する範囲を可視化した画像が保存されます。
アプライ, オンリーセレクテッドscpt2WAY, ディテイラーにチェックを入れると他の拡張機能の効果を有効にすることができます。
SDXLでも使えるのかという疑問に、1.6バージョンでは自然とSDXLを使うことができることが分かりました。
グラボ12gで問題なく動いたが、修正の変化はほとんど見られず、VRAM不足でうまく修正されていないことが考えられます。
時間を駆け処理することで、VRAM不足でも補正がされました。