【ADetailer】Detectionで検出範囲を設定し複数人を検出。パラメータを解説画像生成AIイラストをStableDiffusion WebUIで /AUTOMATIC1111
TLDR本動画では、AIイラストをStable Diffusion WebUIで作成する際に、検出範囲を設定し、不要な修正を避けるために「Detection」機能の使用方法を解説します。4つのパラメーター「Detection Model Confidence Threshold」、「Mask Only Top K Largest」、「Mask Min Area Ratio」、「Mask Max Area Ratio」を通じて、修正範囲を絞り込み、効率的に作品を完成させることができます。また、AI技術の進歩に伴い、画像生成AIのジャンルが大きく発展し、重要な情報が見えにくくなっている現状についても触れています。
Takeaways
- 😀 テーラーを使用するとき、手や顔の修正を適切に行うために検出範囲を設定することが重要です。
- 🔍 ディテクション機能を使うと、不要な範囲を除外して修正時間を短縮できます。
- 🎯 ディテクションには4つのパラメーターがあり、それぞれ画像を通じて説明されています。
- 👤 ディテクションモデルコンフィデンスレッショルドは、顔を検出する信頼度を決定します。
- 🔢 マスクオリザトップKラージェストは、検出する対象物の面積の大きさを指定します。
- 📏 マスクミニエリアは、画像全体の面積に対する最小サイズのラインを設定します。
- 📐 マスクマックスエリアは、画像全体の面積に対する最大サイズのラインを設定します。
- 🚫 ディテクションを調整することで、特定の対象だけに修正を集中させることができます。
- 🆕 AI技術の進歩により、画像生成AIのジャンルも大きく変わってきています。
- 🤖 チャンネルでは、実用的なAIツールの検証と紹介を続けていきたいとしています。
Q & A
テーラーで検出範囲を設定する目的は何ですか？
-テーラーで検出範囲を設定する目的は、不必要な範囲まで修正が行われることを防ぎ、時間を節約することで効率を上げることです。
ディテクションとは何ですか？
-ディテクションは、テーラー機能の一環で、画像内の特定の範囲やオブジェクトを検出し、修正の対象とする範囲を限定するパラメーターです。
ディテクションモデルコンフィデンススレッショルドとは何を表していますか？
-ディテクションモデルコンフィデンススレッショルドは、AIが顔など特定のオブジェクトを検出する信頼度を表しています。値が低いと多くのオブジェクトを検出し、高いと信頼度の高いオブジェクトだけを検出します。
マスクオリザトップKラージェストの機能は何ですか？
-マスクオリザトップKラージェストは、入力した数字に基づいて、画像の中で面積が大きいオブジェクトからいくつかを検出し、それ以外は無視するパラメーターです。
マスクミニエリアとマスクマックスエリアはどのように異なりますか？
-マスクミニエリアは画像全体の何％以下の面積のオブジェクトを修正しないかを設定するパラメーターです。一方、マスクマックスエリアは画像全体の何％以上の面積のオブジェクトだけを修正するパラメーターです。
ディテクションを使わずにテーラーを使用するとどのような問題が発生しますか？
-ディテクションを使わずにテーラーを使用すると、自動検出された範囲が広くなり、不要な部分まで修正が行われ、処理時間が長引くことがあります。
デフォルトのディテクション設定とは何ですか？
-デフォルトのディテクション設定とは、テーラーが自動的に適切な範囲を検出して修正する設定です。これは、特定のパラメーターを調整せずに使用する場合の初期設定です。
テーラーで修正をかけた範囲を絞り込むためにはどのようなステップを踏む必要がありますか？
-テーラーで修正範囲を絞り込むためには、ディテクションの各パラメーターを適切な値に設定し、検出モデル、信頼度、面積の最小・最大値を調整する必要があります。
テーラーを使用する際の環境構築とは何を意味していますか？
-テーラーを使用する際の環境構築とは、Stable Diffusion WebUIやディテーラーのインストール、設定を行った環境の準備を意味しています。
AI技術の進歩が年末年始に発表される理由は何ですか？
-年末年始に発表されるAI技術の進歩は、その時期に多くの研究成果が発表される傾向があるためかもしれませんが、具体的理由は明確ではありません。
Outlines
😀 Tailoring and Detection Settings in AI Image Editing
The paragraph discusses the challenges of over-correction in AI image editing when attempting to refine hands and faces, which can lead to excessive processing time. To address this, the script introduces the use of 'Detection' settings in the AI editor. There are four parameters to configure, each explained using sample images. The video assumes the viewer has already set up a stable diffusion environment and installed the necessary AI tools. The purpose of using 'Detection' is to prevent unnecessary corrections and time wastage by narrowing down the correction area to the intended target. The four parameters are set to ensure only the desired object is corrected. The paragraph starts with explaining the 'Detection Model Confidence Threshold,' which determines the detection area. It's set to a default of 0.3, meaning anything below this confidence level is not detected. The paragraph then moves on to discuss other parameters like 'Mask Only Top K Largest,' which controls the number of largest areas to detect, and 'Mask Min Area' and 'Mask Max Area,' which set the minimum and maximum size limits for detection.
🔍 Fine-Tuning AI Detection Parameters for Image Editing
This paragraph continues the discussion on the use of 'Detection' in AI image editing, focusing on fine-tuning the parameters to control the detection range. The 'Mask Only Top K Largest' parameter is demonstrated with an example where setting it to 1 allows only the largest area (a girl in a skirt) to be detected and corrected, while others are ignored. The 'Mask Min Area' parameter is then explained, showing how setting it to a certain percentage can prevent corrections on smaller areas of the image. An example is given where setting it to 0.04 ensures that only areas larger than 4% of the image's total area are corrected. The 'Mask Max Area' parameter is briefly mentioned, indicating it sets an upper limit on the size of areas to be detected. The paragraph concludes by demonstrating how resetting 'Detection' to default settings affects the image, showing changes in all four subjects' expressions. The script also touches on the rapid advancements in AI technology and the challenge of filtering relevant information amidst the overwhelming amount of AI-related content. It mentions the creation of a custom AI chatbot using GPT and stable diffusion, which is in the process of being refined for better responses.
Mindmap
Keywords
💡Detection
💡Stable Diffusion WebUI
💡Detailer
💡Confidence Threshold
💡Mask Only TopK Largest
💡Mask Min Area
💡Mask Max Area
💡AI Illustration
💡Parameter
💡GPT
Highlights
ADetailerで手や顔の修正を過剰に検出してしまい、時間がかかる場合がある。
ディテクション機能を使えば、修正範囲を絞ることが可能。
ディテクション設定には4つの項目があり、検証画像を用いて解説。
ディテクションモデルコンフィデンススレッショルドは、検出の信頼度を設定するパラメーター。
信頼度が高いと、AIは対象を正確に顔と判断する。
信頼度を0.7に設定すると、より高い信頼度の対象のみが検出される。
マスクオリザトップKラージェストは、面積の大きい順に検出する数を設定するパラメーター。
マスクミニエリアレシオは、対象物の大きさの最低ラインを設定。
全体の5%未満の対象物は補正されないように設定可能。
マスクマックスエリアレシオは、対象物の最大サイズを設定。
AIの自動修正機能を活用しながらも、不要な範囲を修正しないように調整できる。
デフォルト設定では、全ての対象が修正されてしまうため、設定のカスタマイズが重要。
画像生成AIの技術は年末年始にかけて急速に進化している。
チャンネルではAIツールの実用的な活用方法を紹介。
ChatGPTのような高品質ツールも、さらに改善を重ねて提供予定。
