※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 「はじめてでもここまでできる」の本書タイトル通り、読んで3時間ほどでStable Diffusionの画像生成を思い通りにできるようになりました！ Stable Diffusionでどんなことができるのかは知っていましたが、実際に自分のPCにセットアップし、プロンプトによる画像生成をはじめ、色塗り指定や画風指定、キャラをAIに学習させての画像生成までできました。Stable Diffusion初心者の人にお勧めの解説書を紹介します。 また、少しやってみたけどTextual InversionやControlNetやLoRAなどがうまく使えない、そんな人にもかなりお勧めです。 本書は「はじめてでもここまでできる」というタイトル通り、初心者向けの解説書です。そして「本格活用」とあるように、ただ使えるようになるだけでなく、塗りの書き込み感、色塗

プロンプト：1 girl, photorealistic, solo, perfect lighting, sailor dress, looking at viewer, long hair, black hair, two side up, ネガティブプロンプト：illustration, 3d render, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), signature, watermark, username, open mouth

AIイラストでマンガを作る方法のマンガです。 ①～④まであります。総計64ページです。 全部読んでもらえると、うれしいです！ キャラに表情をつけていくプロンプトとは？ ②に続きます！

ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ

こちらの記事は2023年版のものです。特に理由がなければ、SDXLやForgeにも対応した2024年版の「AIイラストが理解る」をお読みくださいませ。 こんにちは！2022年10月からAIイラストの技術解説記事を連載してます、サークル「スタジオ真榊」の賢木イオです。この記事は、これまで投稿してきた100本（約40万文字）を超える...

現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って

使用したNegative Promptは、「1.無し」、「2.ほぼ最小限」、「3.筆者標準」、「4.embeddingsを使う」の4つパターン。 4番目だけ他と違い別途ファイルが必要となり、ダウンロードしたファイルを[Stable Diffusionのホームディレクトリ]/embeddingsへコピーする。Negative PromptでEasyNegativeなどをよく見かけるがそれだ。ここではng_deepnegative_v1_75tとbadhandv4が該当する。Promptで書く替わりに、特別に学習したModelで同じ効果を得られるようになっている。 無し (worst quality:2),illustration, 3d, painting, cartoons, sketch, illustration, 3d, sepia, (painting), cartoons, sk

「NVIDIA 生成 AI Day 2023 Summer」で、Stability AI Japan株式会社のJerry Chi氏が登壇し、「Stable Diffusionの活用法と事例」の講演を行った。主に画像生成AI「Stable Diffusion」の機能紹介やビジネス活用の解説や動画デモだったが、その内容は「画像生成AIはこんなことまでできるようになったのか」と、全編が驚きの連続だった。 「Stable Diffusion」は画像生成AIブームを巻き起こすきっかけになったアプリケーション(ソリューション)で、最大の特徴は、絵やイラストを描いたり描画すること。写真のようなフォトリアリスティックやアニメ風に生成することもできる。 Stability AI Japan株式会社は日本支社として、研究開発やコミュニティ活動、ビジネス活動に注力している。ただし、海外のモデルを日本でそのまま使

水彩画に特化したStableDiffusion拡張（LoRA）を公開しました。 HuggingFaceからダウンロード可能です。SD Ver1.5 / 2.1用です。 HuggingFaceで公開。 全部パブドメ画像でトレーニングこちらのLoRAは、1900年台までのパブリックドメインの絵画でトレーニングしました。約500枚の絵画を、目で品質検査し1つ1つハンドピックで集めました。 作家名は未使用なお「特定の画家の画風をコピーすることには、まったく興味がない」ので、学習データに作家名は含めていません。↑の絵はT.W.Turnerを、↓の絵はRembrandtを指定してますが、ほぼガン無視されているのがわかると思います。 これは自分のAI運用のスタイルが「自分の筆や画材を作ること」という方向のためでもあります。むしろ作家名があると、その作家の表現に縛られるのであえて外してます。 作家名でとり

We are pleased to announce the open-source release of Stable Diffusion Version 2. The original Stable Diffusion V1 led by CompVis changed the nature of open source AI models and spawned hundreds of other models and innovations worldwide. It had one of the fastest climbs to 10K GitHub stars of any software, rocketing through 33K stars in less than two months. The dynamic team of Robin Rombach (Stab

最近AIによる描画ソフトがかなり盛り上がっており、その中でも特に「Stable Diffusion」はWeb制作者にとってもインパクトが大きく、使い方によっては制作の役に立つかもしれないと思っています。 まずはStable Diffusionで制作した画像をご覧ください。 これらの画像は写真のように見えるかもしれませんが、どれもAI描画ソフトから出力されたものです。出力後に一切補正はしていません。 「こういう画像が欲しい」と頭で考えてから出力が完了するまでの時間は、約30分程度です。 以下のような、自分でつくるのはちょっと面倒なアイソメトリック風イラストや3DCG風の画像も制作できます。 建築イメージのような画像も制作できます。 自分で作るのは面倒な、タイリング画像（縦横に繰り返し表示できる画像）も制作できます。さらに合わせ技として、「アイソメトリック風のタイリング画像」の制作もできます。

画像生成AI「Stable Diffusion」では、画像を生成したい場合はあらかじめ「プロンプト」と呼ばれる文字列が必要となりますが、このプロンプトは単に文章で書けばいいというわけではなく、独自の形式や順番で入力しなければならず、KREAやLexicaといったサービスを使って既存のプロンプトを調べて組み合わせたり書き換えたりする必要があります。生成したいイメージを文章で入力すると、画像を生成するためのプロンプトを自動で作成してくれるウェブアプリで、どういう文字列の組み合わせが良いのか思い浮かばず、検索が難しい場合でも簡単にプロンプトを用意することが可能です。 MagicPrompt Stable Diffusion - a Hugging Face Space by Gustavosta https://huggingface.co/spaces/Gustavosta/MagicProm

地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 なんだかAIって流行ってますよねー こんにちわ。九州支社で細々と遊んで検証業務にいそしんでいるとみーです。 2022年3月から、どーしても「名前だけ知ってる状態」ってのにもやもやしていて、Deeplearningに手を付けたものの、あまりに内容が奥深すぎて沼にドはまりして周囲に「たすけてぇ、たすけてぇ」って叫んでいる素敵な日々を過ごしています。 取りあえず画像処理としてディープフェイク、NLP(Natural Language Processing：自然言語処理)として簡易チャットボ

ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生

前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5

2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単にWindowsローカル環境に導入でき、コマンドラインではなくブラウザ上に表示されるユーザーインターフェース(UI)から操作可能にするツールがAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIです。AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIはただ画像を生成するだけではなく、画像生成時に入力する文字列(プロンプト)について複数の組み合わせを一気にチェックしたり、画像生成の条件を複数設定して一度に画像を生成したりするなど、Stable DiffusionのUIとしては決定版といってもいいほど機能が充実しています。そんなAUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでは、AIで生成した画像を解析してプロンプトを表示する「CLIP

AI事業を手掛けるrinna社（東京都渋谷区）は9月9日、画像生成AI「Stable Diffusion」を改造した日本語版「Japanese Stable Diffusion」を9日に無料で一般公開すると発表した。日本語で生成したい画像の内容などを指示すると、AIが内容に沿った画像を出力する。 日本語版はStable Diffusionに、日本語キャプション付きの画像を約1億枚追加で学習させたもの。日本語圏の固有名詞や和製英語、オノマトベ（擬音、擬態語など）など、独特の文化を反映した画像を生成できるとしている。 配布場所はGitHubとAI関連コミュニティサイト「Hugging Face」。ソフトウェアへの組み込みも許可する。開発者向けサイト「rinna Developpers」ではAPIも公開する。 8日には、対話AIキャラクターを育成して交流させる同社製SNSアプリ「キャラる」や、同

自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル　「1-2. のフォーム」に、G