Stable Diffusion お姉さんの(没)な手を修正する Embedding ControlNet

ダルトワ★TV
11 Aug 202314:48

TLDRこの動画は、Stable Diffusionを使って手の崩れを防ぎ、手の書き直しする方法を紹介しています。ネガティブプロンプトとControlNetの使い方についても説明し、手のポーズを直接コントロールする技術を紹介します。また、オリジナルの手を作って3Dモデル化し、AIが正確に手を描く方法を提案します。

Takeaways

  • 🎨 ステーブル・ディフュージョンを使用して、表情やポーズが良くなる一方で、手の描き方がおかしくなる問題に対処する方法が紹介されています。
  • 📝 ネガティブ・プロンプトを使って手の崩れを防ぐ方法と、コントロールネットを使って崩れた手を修正する方法が説明されています。
  • 🖌️ AIが手の構造や機能を正確に理解していないことが、手の描き方がおかしくなる原因の一つであることが触れられています。
  • 🔧 ステップ数を変化させながらたくさん書き、良い結果を選ぶ方法が提案されています。
  • 🌟 アフターリテーラー機能を使って、顔だけを修正する方法も紹介されています。
  • 🔍 何で手が崩れるのかを理解し、その知識を活用して手の描き方を改善することが重要です。
  • 📚 Embedded Texture Inversionの仕組みを利用して、特定の特徴を抑制することができます。
  • 🌐 ウェブUIの機能を使って、手の崩れを防ぐEmbedding ControlNetを試すことができます。
  • 🛠️ コントロールネット(Depth Library)を使って、手のポーズを直接書き換えることができます。
  • 🎯 控制ネットの設定(Control WeightとStarting Control Step)を調整することで、手のポジションを自然に見せることができます。
  • 💡 オリジナルの手を増やすためには、3Dモデルで手を作成し、進路と奥行きを考慮してシェーダーを作成し、ポーズを撮影することが有効です。

Q & A

  • ステーブル・ディフュージョンで手がおかしくなってしまう問題に対処する方法は何ですか？

    -ネガティブ・プロンプトを使用して手の崩れを防止する方法と、コントロールネットを使って崩れた手を書き直す方法があります。

  • エンベディングとは何ですか？

    -エンベディングは、学習した特徴を追加するテクスチャル・インバージョンの仕組みです。ネガティブ・プロンプトにエンベディングを適用することで、特定の特徴を抑制することができます。

  • イージーネガティブV2とは何ですか？

    -イージーネガティブV2は、手の崩れを防ぐための機能です。この機能を使用することで、ステーブル・ディフュージョンで手が正常に描画されるようになります。

  • ネガティブハンドネブとは何ですか？

    -ネガティブハンドネブは、手だけを修正するためのネガティブ・プロンプトの機能です。これを使用することで、手の部分だけを調整することができます。

  • コントロールネットとは何ですか？

    -コントロールネットは、画像の特定の部分のポジションや向きを直接修正するための強力なツールです。これにより、手のポーズを正確に書き換えることができます。

  • デプスライブラリーとは何ですか？

    -デプスライブラリーは、コントロールネットで使用するための画像ライブラリです。このライブラリを使用することで、手のポーズを指定することができます。

  • コントロールウェイトとスターティングコントロールステップはどのような役割を果たしますか？

    -コントロールウェイトはコントロールネットの効果の強さを調整し、スターティングコントロールステップはコントロールネットがいつ介入するかを決定します。これら2つのパラメータを調整することで、手の修正の精度を向上させることができます。

  • 手の崩れを防ぐためにステップ数を変更することはどうですか？

    -ステップ数を変更することで、手の崩れを防ぐことができます。ただし、全てのケースで有効であるわけではなく、適切なステップ数を選ぶことが重要です。

  • AIが手の構造や機能を正しく理解できないのはなぜですか？

    -AIはルールに基づいて形状が変わるものですが、手の構造や機能について正確に知っていないため、正確に表現できません。AIは学習データから得られた知識に基づいて動作しますが、細かい知識や理解は限られています。

  • オリジナルの手をどのように作成すればいいですか？

    -3Dモデルを使用して手を作成し、進路や奥行きが見えるシェーダーを作成することで、オリジナルの手を作ることができます。その後、ポーズを作り、スクリーンショットを撮ることで、ステーブル・ディフュージョンで使用できるようになります。

  • 最終的に、何らかのAIで完全に手を正しく描画する方法は存在しますか？

    -現在、何らかのAIで完全に手を正しく描画する方法はありません。ただし、細かいことを気にせず、大体は生き残ることができるでしょう。技術は進化し続けており、今後改善される可能性があります。

Outlines

00:00

🎨 Art and AI: Preventing Hand Deformation in Stable Diffusion

The paragraph discusses the challenges of creating stable and well-structured hands in AI-generated art using Stable Diffusion. It introduces methods to prevent hand deformation using negative prompts and control nets. The speaker shares personal experiences with AI art generation and emphasizes the importance of not focusing too much on minor details to avoid overcomplicating the creative process. The video aims to provide solutions for artists who want to improve the quality of their AI-generated images, particularly in the context of hand depiction.

05:01

🤖 Advanced Techniques for Hand Pose Correction in AI Art

This paragraph delves into advanced techniques for correcting hand poses in AI-generated art. It explains the process of using control nets and depth libraries to adjust hand positions and orientations. The speaker guides the audience through the technical steps of installing necessary extensions, using control nets, and fine-tuning the AI's output to achieve more natural and accurate hand poses. The paragraph highlights the importance of understanding the AI's learning process and the limitations of control nets in achieving perfect results.

10:03

🌟 Experimentation and Learning in AI Art Generation

The final paragraph focuses on the experimental nature of AI art generation and the learning curve involved. It discusses the process of trial and error in achieving desired results, particularly with hand poses. The speaker emphasizes the value of understanding the AI's learning data and using that knowledge to guide the AI towards better outcomes. The paragraph concludes with a reflection on the creative process and the importance of balancing attention to detail with the enjoyment of creating art.

Mindmap

Keywords

💡Stable Diffusion

Stable Diffusionは、テキストから画像を生成する深層学習モデルです。この技術は、特定のプロンプトやテキストの入力に基づいて、高度な画像を自動的に作成することができます。この動画では、Stable Diffusionを使用して、キャラクターの表情やポーズを正確に表現する方法が説明されています。

💡Embedding ControlNet

Embedding ControlNetは、既存の画像をもとに、特定の部分のポジションや形を変更する技術です。この手法は、生成された画像の手の部分を自然な形に修正するために使用されます。

💡ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトとは、生成される画像に不想要な特徴を含めないよう指示するプロセスです。この技術は、Stable Diffusionで手の崩れを防ぐために使用されます。

💡イージーネガティブV2

イージーネガティブV2は、Stable Diffusionの一种の技術で、特定の問題を解決するために使用されます。この技術は、手の崩れを防ぐために使用され、より自然な手の表現を実現することができます。

💡ネガティブハンドネグ

ネガティブハンドネグは、生成された画像の問題を修正するために使用される技術です。この方法では、手の部分が不自然に見える場合、その手の部分を直接修正することができます。

💡デプスライブラリー

デプスライブラリーは、画像生成において使用される一種のデータベースです。このデータベースには、多数の画像が含まれており、それらを使用して特定の要素のポジションや形を制御することができます。

💡コントロールネット

コントロールネットは、画像生成において使用される技術で、生成された画像の特定の部分を直接操作することができます。この技術は、手のポジションや形を修正するために使用され、より自然な手の表現を作り出すことができます。

💡手の崩れ

手の崩れとは、画像生成において手の部分が不自然に見えてしまう現象です。これは、AIが手の構造や機能を正確に理解していないことが原因で、手が不自然に崩れてしまうことがあります。

💡ポジション

ポジションとは、画像中のオブジェクトの位置や向きを指す用語です。この動画では、特に手のポジションを調整するために使用され、自然な手の表現を実現するために重要な要素となっています。

💡AI

AIとは、人工知能の略で、機械が人間のような知的活動を遂行できるようにする技術です。この動画では、AIを用いて画像を生成し、手の崩れやポジションの問題を解決する方法が説明されています。

💡3Dモデル

3Dモデルは、三次元空間を再現するために使用されるデータの集合です。この技術は、ゲームやアニメーション、シミュレーションなど、多数の分野で使用されます。この動画では、3Dモデルを使用して手を作り、自然な手の表現を実現する方法が説明されています。

Highlights

ステーブル・ディフュージョンで手の表情やポーズを改善する方法を紹介

ネガティブ・プロンプトを使って手の崩れを防ぐ方法

コントロールネットを利用して手の書き直しを行う

AIが手の構造や機能を正しく理解できない理由

ステップ数を変えながら書き込んで、手の崩れを防ぐ

アフターリテーラーで顔だけを修正する方法

手が崩れる原因を理解し、それを活用した修正方法

エンベディングテクスチャを用いて手の見た目を改善する

イージーネガティブV2とネガティブハンドネグの効果を確認

準備段階：エンベディングのダウンロードと設定

ブレーシングエボミックスの使用による効果

ネガティブプロンプトの効果とデメリット

コントロールネットの導入と使用方法

デプスライブラリーのインストールと活用

手のポーズを直接指定するためのコントロールネットの設定

コントロールウェイトとスターティングコントロールステップの調整

手の自然なポーズを作るためのAIの学習原理

オリジナルの手の作成方法と3Dモデルの利用

エンベリングとコントロールネットで手の書き直しが可能

AIによる手の描き方と改善の過程

最終的な成果とAIが描く手の自然なポーズの見本