Stable Diffusion 自動で手を直す
TLDRStable Diffusionを利用して絵を描く際に発生する手の崩れ問題を解決する方法が紹介されています。ネガティブプロンプトやControlNetなどのツールを用いて、手の修正を自動化することができます。视频では、WEBUIとコンフィGUIの両方の使用方法が詳細に解説されており、手の修正に必要な拡張機能やモデルの導入、設定方法などが示されています。
Takeaways
- 🖌️ ステイブルディフュージョンは手の絵が崩れたり変な形になる問題を改善することができます。
- 🔍 ネガティブプロンプトから始まった手の修正技術が、現在どのように進化しているかをWEBUIとコンフィGUIの両方で確認できます。
- 🎨 手が変形することがある一般的な問題に対して、AIが修正を試みて正しい形状を保てるように進化しています。
- 🔧 修正プロセスは手を検知し、正しい形状を類推し、デプスマップを生成してロネットで形状を保持しながら書き直しを行います。
- 💻 WEBUIでの試行では、コントロールネットとアフターリテイラーコントロールネット用のモデルを準備し、インストールする必要があります。
- 🛠️ アフターリテイラーを有効にすることで、手の検出から修正までが自動でできるようになります。
- 🎭 生成された絵では、手の修正が自動的に行われ、修正前と修正後の比較が見ることができます。
- 🔎 コンフィGUIでは、セットノードとゲットノードを使ってモデルクリップを発信させ、修正プロセスを視覚化することができます。
- 📈 複数のアフターリテイラーを同時に使用することで、手の修正の精度を向上させることができます。
- 🌐 動画では、ステイブルディフュージョンやボイスボックスなどのAIツールの使い方を簡単に解説しており、高評価とチャンネル登録を呼びかけています。
Q & A
ステイブルディフュージョンはどのような問題を改善するために開発されましたか？
-ステイブルディフュージョンは、絵画において変な手になってしまうという問題を改善するために開発されました。
ネガティブプロンプトとは何ですか？
-ネガティブプロンプトとは、問題を解決するための逆方向のプロンプトで、手の崩れ方を特定して修正する際に使用されます。
コントロールネットとアフターリテイラーはどのように手の修正に役立つか？
-コントロールネットとアフターリテイラーは、手を検知し正しい形状に保ちながら書き直しを行い、手の修正に役立ちます。コントロールネットは手の形状を類推し、アフターリテイラーはその形状を保持して書き直しを行います。
WEBUIとコンフィUIの違いは何ですか？
-WEBUIはウェブインターフェースを指し、コンフィUIはConfiguration User Interfaceの略で、より高度な設定やカスタマイズを可能にします。
デプスマップは何を表すものですか？
-デプスマップは、手の形状を正しく再現するための情報を含み、手の修正プロセスにおいて重要な役割を果たします。
KJNOS4confUIはどのような役割を果たしますか？
-KJNOS4confUIは、confUIを便利にするカスタムノードであり、手の修正や他の画像処理タスクを簡素化する役割を果たします。
アフターリテイラーを複数使用することはできますか？
-はい、アフターリテイラーを複数使用することができます。セッティングタブのアフターディテイラーのページで、MAXモデルズの数字を増やすことによって同時に使えるアフターリテイラーの数を増やすことができます。
インテントとノインストレングスは手の修正にどのような影響を与えますか？
-インテントとノインストレングスは、手の修正の強度を調整するパラメーターです。インテントを高めることで手の修正の力度が強くなり、ノインストレングスを調整することで手の修正の影響範囲を制御できます。
コンフィUIで手の修正を行った場合、どのような結果が得られますか？
-コンフィUIで手の修正を行うと、手が正確に検知され、正しい形状に保ちながら自動的に修正された結果が得られます。これにより、手の崩れや異常な形状が改善され、自然な手の表現が得られます。
ステイブルディフュージョンを使用する際に注意すべき点は何ですか？
-ステイブルディフュージョンを使用する際には、手の修正だけでなく、他の要素も適切に調整することが重要です。また、インテントやノインストレングスの調整を適切に行うことで、手の修正効果を最大化することができます。最適な結果を得るためには、細かな調整が必要であるため、試行錯誤のプロセスを繰り返すことが必要です。
Outlines
🎨 AI and Art: Addressing the 'Broken Hand' Problem
This paragraph discusses the common issue of 'broken hands' in AI-generated art due to stable diffusion fusion. It introduces the concept of negative prompts and the efforts to correct flawed hand depictions. The speaker talks about their personal experience with AI-generated art, mentioning that while they don't pay much attention to minor details like finger count or thumb position, these can be significant to some. They explore the idea of automatically correcting these issues, detecting the 'broken' hands and generating a depth map to maintain the correct shape using a neural network. The process is demonstrated through a web UI, with the preparation involving the use of control nets and models like Control SD15 and Depth Hand FP16.
💻 Enhancing Artwork with Multiple After Renderers
The speaker continues the discussion on improving AI-generated art by using multiple after renderers. They explain how to increase the number of available after renderers by adjusting settings and adding more models. The process involves using a variety of custom nodes and processors to refine the artwork, such as the ConfUI Control Net Processor and the Advanced Control Net. The paragraph details the workflow of connecting these nodes and processors to create a complex but effective system for enhancing the generated images, particularly focusing on hand corrections.
🤖 Custom Nodes and Advanced Techniques in ConfUI
This paragraph delves into the use of custom nodes in ConfUI to further refine the AI-generated art. The speaker explains the process of installing and using custom nodes like ConfUI Impact Pack, which allows for detailed corrections such as face and hand adjustments. They also discuss the use of the ConfUI Control Net Processor and the Advanced Control Net to enhance the artwork. The paragraph provides a step-by-step guide on setting up and using these custom nodes, emphasizing their importance in achieving high-quality results.
🌐 Sharing and Expanding Knowledge on AI Art Tools
The final paragraph shifts focus from the technical aspects to the broader community of AI art enthusiasts. The speaker encourages viewers to download a workflow explanation from the description and to engage with the channel for more content on AI tools like Stable Diffusion and Voicebox. They invite viewers to rate, subscribe, and comment on the channel, highlighting the importance of community feedback and interaction in the exploration and improvement of AI-generated art.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡ネガティブプロンプト
💡コントロールネット
💡アフターリテイラー
💡デプスマップ
💡ロネット
💡コンフィUI
💡カスタムノード
💡ワークフロー
💡修正
Highlights
スタブルディフュージョンで絵を描くことで手が変な形になってしまう問題に対する自動修正の紹介。
WEB UIとコンフィGUIの両方で手の修正を試してみた結果の説明。
AIが描いた絵で手が変形することの背景にあるネガティブプロンプトの問題。
手の細かい部分までまで修正する必要性と困難さの説明。
自動手の修正技術の概要とその流れの説明。
コントロールネットとアフターリテイラーのインストールと使用方法。
手の修正に使用されるモデルの選択と設定方法。
自動手の修正プロセスにおけるインテントやインテンシティの調整の重要性。
アフターリテイラーを用いた手の修正の効果の紹介。
複数のアフターリテイラーを同時に使用する方法の説明。
コンフィGUIでの手の修正ワークフローの詳細と説明。
カスタムノードを使用して手の修正を向上させる方法。
セットノードとゲットノードの使い方と効果の解説。
手の修正プロセスのグラフィカルな表現と理解の助け。
最終的な手の修正の結果と自動修正技術の効果の確認。
手の修正が自動的に行われる様子とその過程の詳細。
今後の手の修正技術の進化と改善の方向性。
このチャンネルが斯塔ible DiffusionやボイスボックスなどのAIツールの使い方を簡単に解説していること。
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