画像を拡大し高解像度画質で生成する拡張機能！画像生成AIイラスト4K8K時代ControlNet新機能tileタイルStableDiffusion WebUI
TLDRこの動画では、Stable Diffusionなどの画像生成AIの解像度向上を可能にするControlNetのタイル機能について解説しています。画像を大きくして高解像度で生成する拡張機能として、ControlNetのタイルを使用することで、VRAMの容量に関係なく高品質な画像を生成できるという利点があります。また、タイル機能は画像を分割して個別にアップスケールし、元の絵を忠実に再現する点で優れています。動画では、ControlNetのインストール方法や使い方、さらには画像の生成プロセスやパラメータの調整方法について詳しく説明しています。
Takeaways
- 🖼️ ステーブルディフュージョンは基本的に515ピクセル×515ピクセルのサイズで画像を生成し、サイズやアスペクト比を大きく変更すると画像が崩れやすくなる。
- 🔍 ステーブルディフュージョンWEBUIには画像を高解像度で拡大する機能「ハイレゾフィックス」が存在するが、拡大率や微妙な変化が問題視されている。
- 🎨 「コントロールネット」という拡張機能があるが、タイル機能を用いて拡大することで画像の崩れを防ぐことができる。
- 🚫 一部の拡張機能が不具合を起こしているとされており、修正が待たれる状況にある。
- 📈 コントロールネットのバージョン1.1107以降が画像をタイル分割してアップスケールする機能を提供しており、VRAM容量の小さいグラフィックボードでも高解像度画像の生成が可能になる。
- 🛠️ コントロールネットのタイル機能を使うには、特定のバージョンの更新と適切なモデルファイルが必要である。
- 🖌️ タイル機能は画像をタイルに分割し、それぞれのタイルに必要な情報のみを拡大することで、画像の詳細を再構築する。
- 📊 タイル機能を使うと、余計な複製や未完成の物体を防ぎ、元画像のサイズを768ピクセルか1024ピクセルで生成することが望ましい。
- 🔧 ディノイジングストレングスなどのパラメータを調整することで、画像の拡大時に元画像を忠実に再現し、崩れを防ぐことができる。
- 🌐 画像の美しさを高めるためには、プロンプトの作成、VAEの使用、ネガティブエンブディングスの活用など、さまざまな方法が提案されている。
Q & A
画像生成AIのステーブルディフュージョンは基本的な画像サイズは何ピクセルですか？
-ステーブルディフュージョンの学習元は基本的に515ピクセル×515ピクセルです。
画像の拡大率に制限がある機能とは何ですか？
-ステーブルディフュージョンWEBUIに搭載されているハイレゾフィックスという機能は、拡大率に制限があります。
画像を拡大する拡張機能としてコントロールネットのタイル機能とはどのようなものですか？
-コントロールネットのタイル機能は、画像を分割して個別にアップスケールし、細かいディテールを再構築して大きな画像を生成する機能です。
llulという拡張機能はどのような問題がありますか？
-llulはディテールを描く拡張機能ですが、現在多くの人が不具合を経験しており、使用できなくなっています。
コントロールネットのタイル機能を使うためには最低どのバージョンが必要ですか？
-コントロールネットのバージョン1.1107以降が必要です。
画像をアップスケールする際に画像サイズはどのように推奨されていますか？
-アップスケールする元画像のサイズは768ピクセルか1024ピクセルが望ましいとされています。
タイル機能を使用する際に設定するスケールファクターとは何を指定するものですか？
-スケールファクターは画像を拡大する倍率を指定する機能です。
ディノイジングストレングスとは何ですか？
-ディノイジングストレングスは画像の拡大時に画像が崩れたり大きく変化しないように調整するパラメータです。
コントロールネットのタイル機能を使用する際に画像が綺麗にアップスケールされる理由は何ですか？
-タイル機能は画像を分割してそれぞれのタイルに必要な情報のみを拡大し、ディテールを再構築することで綺麗にアップスケールされます。
画像を高解像度で生成する際に推奨されるプロンプトの作り方とはどのようなものですか？
-プロンプトは画像の品質に大きく影響するため、画質を上げるプロンプトの検証動画やプロンプトの一覧表を参考にすると良いでしょう。
Outlines
🖼️ Image Stability and Scaling in AI Art Generation
The paragraph discusses the challenges of maintaining image stability and quality when deviating from the standard 515x515 pixel size in AI-generated images. It introduces a feature called 'High-Res Fix' in Stable Diffusion WEB UI to address these issues. However, it also mentions limitations such as restricted magnification rates and unwanted artifacts. The speaker then introduces 'ControlNet' as a solution that can upscale images effectively, with a focus on its tile-based approach to handle details and avoid common pitfalls of other upscaling methods. The necessity of ControlNet version 1.1107 for executing the discussed content is highlighted, along with a suggestion to watch another video for setting up the environment.
🔍 Upscaling Images with ControlNet Tiles
This section delves into the specifics of using ControlNet's tile feature for image upscaling. It explains that newer versions of ControlNet, particularly 1.1107 and above, are required for this functionality. The paragraph outlines the benefits of upscaling, such as improved detail in small parts like eyes and noses, and the ability to handle complex scenes with many people. It also provides a step-by-step guide on how to use the tile feature, emphasizing the importance of starting with a base image of 768 or 1024 pixels, and then using the 'Image to Image' transfer with the 'SD Upscale' script for upscaling. The explanation includes details on how to set up the script, including scale factors and tile overlap settings, to ensure a smooth transition between tiles.
🎨 Enhancing Image Quality with Advanced Settings
The paragraph focuses on fine-tuning the upscaling process using advanced settings within the ControlNet interface. It discusses the choice of upscaler, with a recommendation to use the latest 'IR' for optimal results. The paragraph also covers the use of 'Pixel Perfect' mode for automatic resolution adjustment, and the selection of 'Tile' as the control type, which automatically sets the preprocessor and model. The speaker provides insights on adjusting 'Denoising Strength' to balance image quality and detail preservation, and suggests experimenting with different settings to achieve the best results. The effectiveness of the upscaling is demonstrated through a comparison of original and upscaled images, showing improved detail and clarity without unwanted artifacts.
🖌️ Tips for Creating High-Quality AI-Generated Images
In the final paragraph, the speaker offers advice on creating high-quality images for upscaling, emphasizing that even the best upscaling techniques won't compensate for poor initial image quality. Suggestions include crafting effective prompts, using VAEs (Variational Autoencoders) to enhance image quality, and leveraging negative embeddings to refine image details. The paragraph also mentions the use of 'Restore Face' features for better facial details, particularly in photorealistic images. The speaker invites viewers to explore their channel for more AI and web-related content and introduces a new AI information site called 'IMON'. The paragraph concludes with a thank you note and a poetic allusion to dreams and new worlds.
Mindmap
Keywords
💡画像生成AI
💡Stable Diffusion
💡ControlNet
💡タイル
💡アップスケール
💡ハイレゾフィックス
💡ディノイジング
💡VRAM
💡ピクセルパーフェクト
💡プロンプト
Highlights
画像生成AIが高解像度画質で拡大できる新機能「ControlNetタイル」を紹介。
ステーブルディフュージョンの基本画像サイズは515ピクセル×515ピクセルで、拡大すると画像が崩れやすくなる。
ControlNetのタイル機能は画像をタイル状に分割して個別にアップスケールし、元の絵に再合成する。
タイル機能は不要な部分の出現や重複を防ぎ、元の絵を正確に再構築する。
ControlNetバージョン1.1107以上が必要で、タイル機能はその中の新機能として追加されている。
アップスケール前の元画像の推奨サイズは768ピクセルか1024ピクセル。
タイル機能は画像を細分化し、つなぎ目をスムーズにし、境界が目立たないようにする。
アップスケーラーは画像の拡大方法を指定し、様々なアップスケール方法から選ぶことができる。
ControlNetの設定でタイルを選択し、プリプロセッサとモデルも自動的に選択される。
ディノイジングストレングスを調整することで、画像の崩れや変化を抑えることができる。
画像を忠実に再現するためにはプロンプトを上手く作成することが重要。
VAE（Variational Autoencoder）を用いることで画質を上げる方法がある。
ネガティブエンブディングスの活用で長いネガティブプロンプトを書かずに済む。
XYZプロット機能で検証結果を表にまとめて分析することが可能。
ControlNetタイル機能は実写系画像だけでなく、AIイラストにも適している。
アップスケール後の画像は細部がより詳細に、立体感が増している。
ControlNetタイル機能はVRAMの容量が小さいグラボでも使用可能。
