※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

AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年夏最新版】A1111、Forge対応 こんにちは、2022年10月からAIイラストの技術解説記事をweb連載してます、賢木イオです。この記事は、これまでFANBOXで検証してきた120本（約70万文字）を超える記事をもとに、2024年春現在、画像生成を今から最短距離で学ぶための必要情報をまとめたメインコンテンツです。 これから画像生成を学びたい初心者の方や、手描きイラストにAI技術を取り入れてみたい方が最初に読む記事として、必要知識が網羅的に備わるよう解説しています。素敵なイラストを思い通りに生成するために覚えるべきことを紹介しつつ、つまずきやすいポイントや参照すべき過去記事、やってはいけないことなどを紹介していますので、最初にこの記事から読んでいただくとスムーズに理解できるはずです。 解説役は更木ミナちゃんです。よろし

Stable Diffusionの画像生成を画像によって条件づける方法をまとめていきます。といっても実装とかを全部見たわけではないので、多少間違っている部分もあるかもしれませんが、まあイメージはあってるっしょ。 手法の分類　画像の情報をUNetのどこに与えるかによって手法を分類します。とりあえず5つに分けてみました Cross Attentionに与える：Prompt Free Diffusion, PFG, IP-Adapter Self Attentionに与える：Reference only, FABRIC Time embeddingに与える：UnCLIP, Revision その他の場所に与える：ControlNet, GLIGEN, T2I-Adapter LoRAの重みを学習する：HyperDreambooth あれ・・？もしかしてこの時点でたいていの人は脱落ですか。この辺の

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...

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

「AIグラビア・AI美女を簡単に生成したい」 「量産型であるAI顔の画像は作りたくない」 「BRAV5をよく使っている」 このような場合には、BRAV6がオススメです。 この記事ではBRAV6について解説しています。 本記事の内容 BRAV6とは？BRAV6の利用方法BRAV6の動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 BRAV6とは？ BRAV6が、2023年7月7日にリリースされました。 BRAV6とは、BRAのバージョン6（V6）です。 BRAは、Beautiful Realistic Asiansの略称になります。 BRAV6を使うと、次のような美女（AI美女）の画像を簡単に生成できます。 サンプルは、モデル開発者のTwitterから確認できます。 https://twitter.com/PleaseBanKai このBRAシリーズは、今ではかなり有名なモデルになっていま

TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の

「LoRAのepi_noiseoffsetにお世話になっている」 「写真のようにリアルな画像を生成したい」 このような場合には、epiCRealismがオススメです。 この記事では、epiCRealismについて解説しています。 本記事の内容 epiCRealismとは？epiCRealismの利用方法epiCRealismの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。

前回学習設定の記事を書きましたが、しょうもないネタ画像を作るのが面白かったので、生成についても書いていきます。WebUIにある機能を中心に書きますが、実装をみないでフィーリングで理解してる部分もあります。 生成過程について　Stable-Diffusionは拡散モデルというもので、完全なノイズからノイズを除去していって画像を生成するとかいいますね。ざっくりと以下のような図で表されます。 一般的な設定　生成法によらない設定から紹介していきます。 解像度Stable-Diffusionの世界の掛け算九九　解像度自体は説明しなくても分かると思いますが、WebUIでは8の倍数の画像しか生成できません。これはVAEが潜在変数を8倍するからです。なんとなく8の倍数以外も生成できるようにするスクリプトを作ってみましたが、どうしても8の倍数以外を生成したいなら、できた画像をちょっと拡大縮小すればいいだけな

こんにちは、テリーです。ChatGPTに並んで進化の激しい「画像生成AI」を使ってみたことはありますか？ほしい画像を文章で指定すると、それに沿った画像を出力するAIです。かなりの計算量を必要とするため、画像1枚を出力するのに10～60秒かかりますが、世界中の技術者たちがより速く出力する方法を模索して、今まさに日進月歩の進化の最中です。 画像生成AIにもたくさんの種類があり、「Midjourney(ミッドジャーニー)」「DALL・E2(ダリツー)」「Stable Diffusion(ステーブルディフュージョン)」「Adobe Firefly(ファイアフライ)」の4つが特に有名です。この中で「Stable Diffusion」はオープンソースかつ商用利用可能なため、できたばかりのホットな関連技術を取り入れた使い方や、学習済みモデルの差し替え、自作モデルの生成など、自分好みの調整とカスタマイズの

Supershipの名畑です。近頃のアニメのOPとEDは本当に内容に寄せてきて素晴らしいなとマッシュル-MASHLE-のOPとEDを見ながら思います。 はじめに 前回の記事「Stable Diffusionでの画像生成をPythonとWeb APIで実装してみた記録」ではテキストからの画像生成モデルであるStable Diffusionでのアカウント作成から画像生成までを記録に残しました。 今回はStable Diffusion記事の第二弾です。 人物の画像生成をしていると「同じ顔を別の表情にしたい」というケースがあります。 それを実現するには同一人物の画像を大量に揃えて学習させるというのが本筋でしょうか。あるいは私が知らないだけで、用意されたモデルやサービスを使えばある程度やりたいことがやれるのかもしれません。MidjourneyやNovelAIやControlNetなど、画像生成では色

Stable Diffusion・Stable Diffusion webuiとは？AIの進化は、私たちの世界に新たな変革をもたらしています。 その中でもStable Diffusionは、いまもっとも注目を集めている画像生成AIです。Stable Diffusionは画像生成のさまざまなタスクで驚くべき結果を生み出しています。 Satble Diffusionで生成された画像Stable Diffusion webuiとは、webブラウザでStable Diffusionが使えるシステムです。なかでもAUTOMATIC1111版と言われるシステムは特に人気があります。 Stable Diffusionは「使用するモデル」を変えることで、さまざまなものを高品質に生成することができます。 本記事ではStable Diffusionの画像生成にとても役立つ、おすすめモデル6選を徹底解説します。

ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中！推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン：1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの？ 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが

今回はStable Diffusionのリアル系モデルを使って画像を生成する際に有効なプロンプト（呪文）を紹介します。 リアル系のモデルでは人物の肌に関する描写など、アニメ調のイラストとは違ったプロンプトが必要になります。単体でも効果の高いキーワードを集めてみましたので、ぜひ活用してみてください。 アニメ調のイラスをを生成する際に役立つプロンプトは以下の記事で解説しています。

気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。

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こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事にStable Diffusionのモデルをぼちぼちとまとめています。随時更新予定です。