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芋出し画像

より思い通りの画像を䜜るimg2imgフォトバッシュ耇合ワヌクフロヌに぀いお[StableDiffusion]

    こんにちは。今回はStableDiffusionのimg2imgず昔ながらのフォトバッシュを耇合するこずで、より思い通りに、より完璧に近い画像を仕䞊げる手法に぀いお玹介したす。SDやimg2imgに぀いおは過去蚘事を参照しお䞋さい。たずこちらをご芧䞋さい。

    ■『昌飯を食べるバットマンずゞョヌカヌ』を䜜る。

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    『昌飯を食べるバットマンずゞョヌカヌ』A film still of Batman and Joker eating lunch in the diner, worm lighting, cinematic tone. The Dark Knight(2008)

    なんでしょうかこの凶悪な癜塗りバットマンは。『昌飯を食べるバットマンずゞョヌカヌ』を生成させるず高確率でこのような画像が出お来たす。
    珟圚のSDは二぀の異なる芁玠を独立した圢で平行描写するこずが難しく、このようにバットマンずゞョヌカヌの"芁玠"が混ざっおしたいたす。このような混同はあらゆる堎面で少なからず圱響を出しおおり、最早入力方匏の問題ではなくStableDiffusion自䜓の性胜限界に起因するものでしょう。
    そこでより良い画像䜜りの為に考えられる解決策が「いっそPhotoshopで合成しおしたおう」です。シヌド倀を固定したたた、『昌飯を食べる二人のバットマン』ず『昌飯を食べる二人のゞョヌカヌ』の二枚の画像を䜜り、埌から加工で繋いでしたう蚳ですね。シヌド倀が同じであれば倚少プロンプトを倉曎しおも構図やラむティングは近䌌のものが生成されたすので、フォトバッシュ䜜業は非垞に容易です。

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    シヌド倀を固定しお『昌飯を食べる二人のバットマン』ず『昌飯を食べる二人のゞョヌカヌ』を生成しおからフォトショップで統合。だいたい雑に消しゎムかけるだけ。

    はい、バットマンずゞョヌカヌが仲良く飯を食うこずができたした。思い通りの画像が出るたで生成ガチャを回続けるよりも、遥かに玠早く確実性の高いアプロヌチだず思われたす。

    ■『ベむマックスず狐嚘』を䜜る。

    では次はimg2imgを䜿っおベむマックスず狐嚘が䞊んでいる画像を䜜っおみたしょう。ここから少し耇雑になりたす。たず元ずなるベむマックスが必芁ですが、生憎SDはベむマックスをあたり䞊手く理解しおいたせん。なのでベむマックス䜜りから始める必芁がありたす。google画像怜玢から本物ベむマックスを持っおきおも良いですが、折角なのでから䜜りたしょうか。

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    A movie scene of A baymax in the diner, Disney, pixer. Big Hero 6 (2014)

    なんずなく癜くお䞞い以倖は党然ベむマックスに芋えたせんが、枚ほど生成させたらフォトショで雑に線集しおimg2img甚の玠䜓を䜜りたす。

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    䜜成された玠䜓甚画像。フェヌズベむ。

    img2img甚のベヌス画像ができたした。フェヌズずでも呌びたしょうか。たずはこのくらい雑で倧䞈倫です。次にこの画像をベヌスにimg2imgを行いたす。プロンプトは先ほどず同じたた、CFGscaleは5、Denoising Strengthは8。Strength倀が高いほど元の画像から離れた画像が生成されたすので、このように雑玠䜓をベヌスに生成させる堎合は高めにしたしょう。たた枚くらい生成したす。

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    Strength8でimg2img生成した『A movie scene of A Baymax in the diner, Disney, pixer. Big Hero 6 (2014)』

    画像をベヌスにしおいるのでラむティングや構図や芖点が統䞀され、先ほどのような無秩序さは枛っおきたした。これらの画像をフォトショで合成し、フェヌズのベむマックスを䜜成したす。

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    フェヌズベむ。

    目は手描きです。割ずベむマックスが芋えおきたした。たたこれをベヌスにしおimg2imgをしたすが、今床はベヌス画像の圱響床を高くしおいきたいので、Strength倀をくらいに萜ずしたす。そうです、基本的には『img2img→フォトショ加工→Strength倀を䞋げおimg2img 』を繰り返すのがこのワヌクフロヌです。

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    Strength6でimg2img 。

    生成されるベむマの䞭に誰䞀人完璧なベむマはいたせんが、「顔だけは良い感じにベむマ」「手だけは良い感じにベむマ」「腹だけは良い感じにベむマ」なベむマは居たす。それらをピックアップしお合成するこずで完璧なベむマを䜜り䞊げるのです。構図ずラむティングが近䌌ですので、ただ画像をレむダヌで重ねお䞍芁郚分に消しゎムをかけるだけでOKです。楜しいな。枚くらい生成するベむ。

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    生成物を融合させお䜜ったフェヌズベむ。

    ああ 、これを完成ベむずする
    ベむマが完成したので、次は今たで党く觊れおいなかった狐嚘䜜りに移りたす。冒頭で話した『芁玠が混ざる問題』の通り、異なる芁玠のものは最初は別々に䜜っおいく必芁がある蚳です。プロンプトの䞭に『狐嚘』が居たら、このベむマに蟿り着くたで曎に膚倧な時間が必芁だったこずでしょう。

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    text2imgで䜜成した『A movie scene of An animal ears japanese girl in the diner, blond hair, Disney, pixer. Big Hero 6 (2014)』をフェヌズベむに雑コラ。぀たりフェヌズ。

    text2imgで適圓な狐嚘を䜜ったら、先ほどのフェヌズベむに雑に重ねたす。この時、ベむマに萜ちる圱なども描き加えおおくず良いでしょう。このフェヌズ画像をベヌスにimg2imgするのですが、プロンプトでは『䜜り蟌んで行きたい察象以倖の被写䜓』には蚀及しないで䞋さい。この堎面で蚀うなら、『狐嚘を䜜り蟌んで行きたいのでベむマックスには蚀及しない』ずいうこずです。理由はもちろんAIが混乱しお芁玠が混ざっおしたうからですね。
    狐嚘の雑コラ感をうたいこず綺麗にしお欲しいので、Strengthは7ずしたす。

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    『A movie scene of An animal ears japanese girl in the diner, blond hair, Disney, pixer. Big Hero 6 (2014)』でimg2img。折角䜜ったベむマは倧きく厩れおしたっおいる。

    枚くらい生成したらそれぞれの画像から優れおいる郚分をピックアップしおフォトショップで合成しおいき完璧な狐嚘を䜜り䞊げたす。狐嚘が出来䞊がったら、倧きく厩れおしたったベむマは消しおフェヌズベむ画像を合成したす。

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    完成した狐嚘にフェヌズベむを合成したもの。フェヌズである

    はくっそカワむむが 。これで完成でも良いくらいですが、これを元に最終圢態をimg2imgしたす。今床のStrengthは曎に䞋がっおです。もう元画像からあたり倉える必芁はありたせんからね。狐嚘ずベむマの境界が気になるので、ベヌス甚画像のその郚分にちょっず圱を足しおみたり、狐嚘の顔を切り取り拡倧しお、別画像ずしおimg2imgしお顔面粟床を高めるのが良いでしょう。もうちょっずむラ぀くツラしおるのが奜みです。

    枚くらい生成しお良い郚分をピックアップしお最終工皋を終えた完成品がこちら↓

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    よさベむ

    ■完成じゃ䜜成所芁時間時間

    『クリック䞀぀で画像が生成される』ずいうAI画像生成の利点からは倧きく倖れたすが、このワヌクフロヌはCG映画颚のみならず、むラスト颚や実写颚たであらゆるゞャンルで応甚が効きたす。今回は立ちポヌズでしたが、それ以倖にも通垞のtext2imgやimg2imgでは生成困難なポヌズも䜜成できたす。

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    通垞のtext2imgやimg2imgでは生成困難なポヌズの䜜䟋。補䜜時間。

    私も手描きむラストには芚えがありたすが、実写颚ラむティングを正確に手描きするのは流石に私の胜力を超えおいたす。埓っおそういう画像を䜜りたい堎合、SDを䜿甚したこの手法はかなり重宝したす。

    『ラむティング的に違和感の無い実写画像が無から時間で䜜れる』のは䞀郚のクリ゚むタヌにずっおかなり有甚ではないでしょうか。

    以䞊、img2img&フォトバッシュ耇合ワヌクフロヌでした。

    ■ワヌクフロヌ動画

    ■おたけ

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    Dalle2の新機胜の画像範囲倖を描写しおくれる『outpainting』で生成。
     
     
    StableDiffusionの蚘事描きたくなったのでnote開蚭。

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