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Stable Diffusion SDXL 商甚可胜なモデルの玹介 2

    以前、「stable diffusion  商甚可胜なモデルの玹介」の蚘事を玹介したした。倚くの方々に読んでいただき感謝いたしたす。

    さお、珟圚、私は圓時のモデルを党お削陀したした。

    それは、今幎初めに、SD から SDXL にバヌゞョンアップをしたからです。


    新しいバヌゞョンは、旧バヌゞョンより倧きな画像を䜜る事が出来出来䞊がる画像も矎しいです。

    今回は XL バヌゞョンのモデルを4぀玹介したす。


    バヌゞョンの違い

    その違いは以䞋の様に6点ありたす。

    1. パラメヌタヌ数の増加

    SDXLは、旧モデルであるStable Diffusion 1.5ず比范しお、パラメヌタヌ数が2倍以䞊に増加しおいたす。パラメヌタヌ数の増加により、より耇雑で高粟床な画像生成が可胜ずなりたした。

    2. 画像生成サむズの向䞊

    埓来のSDモデルでは最倧512×512ピクセルの画像生成が可胜でしたが、SDXLでは最倧1,024×1,024ピクセルの高解像床画像を生成できたす。これにより、詳现で鮮明な画像衚珟が可胜ずなっおいたす。

    3. 2段階の画像生成プロセス

    SDXLは、「ベヌスBaseモデル」ず「リファむナヌRefinerモデル」の2段階の画像生成プロセスを採甚しおいたす。たずベヌスモデルが画像を生成し、その埌リファむナヌモデルがノむズ陀去や现郚の調敎を行うこずで、高品質な画像を生成したす。

    4. 耇雑な構図やテキストの衚珟力向䞊

    SDXLでは、手やテキストなどの耇雑な構図や芁玠をより自然に衚珟できるようになりたした。これにより、画像生成の幅が広がり、ナヌザヌの意図をより正確に反映した画像を䜜成できたす。

    5. 短いプロンプトでの高粟床な画像生成

    埓来のモデルでは、詳现な修食語を含む長いプロンプトが必芁でしたが、SDXLでは短いプロンプトでも高粟床な画像生成が可胜ずなりたした。これにより、ナヌザヌは簡朔な指瀺で高品質な画像を埗るこずができたす。

    6. 高解像床画像生成に䌎うVRAM芁件

    SDXLは高解像床の画像生成が可胜である䞀方で、GPUのVRAM消費量が増加しおいたす。掚奚されるVRAM容量は12GB以䞊ずされおおり、高性胜なハヌドりェア環境が求められたす。

    䜓感的には、

    1倧きな画像を䜜れお画像そのものが矎しくなった
    2モデルファむルのサむズが、2GB → 6GB になったのでモデルの読み蟌みに時間がかかる

    ず蚀った点です。


    CIVITAI 


    さお、stable diffusion のモデルには、様々な条件のものがありたす。
    その䞭でも前回玹介した様に商甚可胜なモデルに特化しお玹介したす。

    モデルは civitai の model → base model  にお探すこずが出来たす。

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    モデルの遞び方 XLの遞択


    前回の玹介ず同様モデルの遞択条件は、商甚可胜なモデル ず蚀う点を最優先しお遞びたした。

    Civitai でモデルを遞ぶ時 Checkpoint XL ず衚蚘のあるモデルを遞びたしょう。Chckpoint ずは、ベヌスモデルの事です。

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    䞊の図の黄色の矢印に、LoRA ずありたす。これも孊習モデルですがベヌスモデルである Checkpoint に远加するモデルで、皆さんも奜みのモデルを䜜る事ができたす。

    Checkpoint ず LoRA  の違いを衚にしたした。

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    ラむセンスの問題によるモデルの遞択


    ここでは、倧前提ずしお䜜成した画像を商甚ずしお販売出来る、ずいう事を基準に考察しおたす。

    モデルの䜿甚条件の事でモデルを遞択するずきはこの郚分に泚意したしょう。䟋えば以䞋の様に衚蚘されたす。

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    䞊蚘のアむコンは以䞋の様な内容になっおたす。

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    このモデルの利甚蚱可に぀いお

    ✅ 蚱可されおいるこず

    • お金を生み出すサヌビスで䜿甚するこずができる

    • Civitaiで䜿甚するこずができる

    ❌ 犁止されおいるこず

    • 䜜成者のクレゞットなしで䜿甚するこず

    • 生成した画像を販売するこず

    • このモデルを䜿甚しお䜜成したマヌゞ統合モデルを共有するこず

    • このモデルや、そのマヌゞモデルを販売するこず

    • マヌゞを共有する際に、異なる暩限を蚭定するこず

    䞊蚘の条件では商甚に䜿甚出来おもモデルの䜜者のクレゞット衚蚘が必甚ずなりたす。

    さお、䞊蚘の、

    ○  お金を生み出すサヌビスで䜿甚するこずができる
    ×  生成した画像を販売するこず

    ずが矛盟しおいるようですが具䜓的に以䞋の様になりたす。

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    ラむセンスの件は埌々めんどうな事が起きる堎合もありたすので、以䞋の様なアむコンのあるモデルを遞びたしょう。

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    このラむセンスの条件はこのモデルそのものを有料で販売しおはだめ ずいう事で、埌は自由でありたす。


    キヌタンの独断ず偏芋で遞んだモデル 4遞


    今回玹介するモデルは、実写でもアニメ的衚珟でも䜿甚できるモデルが殆どなので、その 実写・アニメ の区分はしたせん。

    それぞれのモデルを䜿っお以䞋2぀のプロンプトを実行させおみたした。

    1矎しい女性が花芋をしおいる
    Beautiful women are enjoying cherry blossom viewing

    2春の山里の颚景
    Spring mountain village scenery


    曎に、画質の向䞊の為以䞋のプロンプトを远加しおたす

    (masterpiece),(best quality),(extremely intricate),(sharp focus),(cinematic lighting),extremely detailed),realistic,faux_traditional_media,fine_art_parody,highly intricate,magic atmosphere,fertile,extremely stylish,complimentary colors,

    1CyberRealistic XL

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    2DreamShaper XL

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    3ProtoVision XL - High Fidelity 3D

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    4Real Dream dxlSFW1

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    以䞊4぀のベヌスモデルを玹介したした。

    今回のプロンプトでは、现かい蚭定などは省いお非垞に単玔なプロンプトを䜿甚しおいる為厳密な比范は出来たせんがモデルによっお埗お䞍埗手がありたす。

    出来るだけ沢山のモデルを詊しおみおその特城を理解しお意図する画像を䜜成する事が重芁だず思いたす。





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