DALL-E 3でシード値を固定して同じイメージのまま調整する方法

KEITO【AI&WEB ch】
26 Oct 202308:08

TLDR本動画では、DALL-E 3を使用して特定の画像を微調整し、形や雰囲気を変えずに再現する方法を紹介します。有料のノートから抜粋したこの技術を通じて、ユーザーは気に入った画像の服装、髪型、背景を変更できる可能性があります。また、シード値を固定せずに画像を再現する疑似的な方法も提案されており、この技術は将来標準になる可能性があると予想されています。

Takeaways

  • 😀 DALL-E 3を使用して、特定の画像を微調整しながら固定する方法について説明しています。
  • 🔍 有料のノートの一部を無料で公開し、画像を微調整する方法を共有しています。
  • 🌐 チャンネル登録やYouTubeメンバーシップを通じて、コミュニティに参加し、ライブ配信を見ることができます。
  • 🎨 DALL-E 3で生成された画像に、形や雰囲気を変えずに微調整を加える方法を紹介。
  • 💡 シード値を固定することで、画像を再現しながら服装、髪型、背景などの変更が可能になる。
  • 📝 プロンプトを変更せずに、画像の特定の部分だけを変更する技術を紹介。
  • 👍 再現性の高さは保証されておらず、微妙な違いはある可能性があるが、大抵の場合再現性が高いとされています。
  • 📸 画像をクリックしてプロンプトを確認し、シード値を固定することで同じ画像を再生成できる。
  • 📝 特定のパターンや数字を画像につけることで、画像を固定しつつ微調整を加える方法が提案されています。
  • 🔗 他のチャットで同じプロンプトを入力することで、シード値を固定せずに同じ画像を再現できる可能性が示されています。

Q & A

  • DALL-E 3で同じイメージを微調整するにはどうすればいいですか?

    -DALL-E 3で生成された画像を微調整するには、プロンプトを変更せずにシード値を固定して画像を再生成します。また、画像に意味のないテキストを追加して疑似的なシード値をつけることもできます。

  • プロンプトを変更せずに画像を微調整する理由は何ですか?

    -プロンプトを変更せずに画像を微調整することで、元のイメージの雰囲気や形を維持したまま細部を調整することが可能になります。

  • シード値を固定する方法はどのようにして確認できますか?

    -DALL-E 3で生成された画像をクリックすると、使用されたシード値が表示されます。それをコピーして再利用することで、同じ画像を再生成できます。

  • 画像に擬似的なシード値をつける方法とは何ですか?

    -画像に擬似的なシード値をつける方法は、画像に「パターン1」や「パターン2」などの意味のないテキストを追加することで、その画像を特定する一意の識別子をつけます。

  • プロンプトに「ブルースカイ」を追加するとどのような変化が起こりますか?

    -プロンプトに「ブルースカイ」を追加すると、背景が青空に変化し、元の画像の主体は変わらずに背景だけが青くなります。

  • 夏服をプロンプトに追加した結果はどうなりますか?

    -夏服をプロンプトに追加すると、キャラクターが半袖などの夏らしい服装に変化し、全体の雰囲気が夏っぽくなります。

  • キャラクターを正面向きに変えるにはどのようにプロンプトを変更すればいいですか?

    -キャラクターを正面向きに変えるには、「正面向け」というフレーズをプロンプトに追加します。これにより、キャラクターが正面を向くようになります。

  • この方法で他のパターンの画像を微調整するにはどうすればいいですか?

    -他のパターンの画像を微調整するには、その画像のシード値をコピーし、プロンプトを変更せずに再生成します。また、必要に応じてプロンプトに細かい変更を加えて調整が可能です。

  • この方法はDALL-E 3の公式ドキュメントに記載されていますか?

    -現在のところ、公式ドキュメントにはこの方法が記載されていません。ただし、実際に試してみた結果、シード値を固定して画像を再生成することで同じ画像が得られることが確認されています。

  • この技術を学ぶためにはどこを参照すればいいですか?

    -この技術を学ぶためには、有料のノートやチャンネル登録後提供されるディスコードのコミュニティを参照するのが良いでしょう。

Outlines

00:00

🎨 Introduction to DALL-E 3 Image Generation and Adjustment Techniques

The speaker, Keito, introduces the topic of using DALL-E 3 to generate images and make minor adjustments without changing the overall form and atmosphere. They mention that they will share a method that has been successful in achieving this, which is an excerpt from a paid note that they have written. The basic parts of the note are free, but the application part is where the paid content is. Keito encourages viewers to check out the video if they are interested in learning more about this technique. They also promote their channel, which shares useful information about AI and the web, and invite viewers to subscribe and join their Discord community for live streams. Keito shares their enthusiasm for DALL-E 3 and mentions collecting many prompts, which they plan to compile into a note later. The video will demonstrate how to use a fixed seed value to make minor adjustments to images in DALL-E 3, aiming for a high degree of reproducibility, though not guaranteed to be 100%.

05:01

🔄 Demonstrating Seed Value Adjustments in DALL-E 3

Keito demonstrates the process of using a fixed seed value to make minor adjustments to images generated by DALL-E 3. They start by showing an initial image generated from a simple prompt and then proceed to show how to obtain the seed value from the platform. They emphasize not to change the prompt when trying to reproduce the image with the seed value. Keito then shows how to make adjustments such as changing the background to a blue sky and how these changes can be made while keeping the original image mostly intact. They also discuss the possibility of changing elements like clothing, hairstyle, and background using this method. The speaker shares their process of discovery, mentioning that they found this technique from a tweet, and they encourage viewers to try it out and refer to their notes for more applications and ideas. The video concludes with a call to action for viewers to like, subscribe, and join their membership program for more content on DALL-E 3 and its creative uses.

Mindmap

Keywords

💡DALL-E 3

DALL-E 3は、テキストから画像を生成できる人工知能モデルです。このビデオでは、DALL-E 3を使用して特定の画像を微調整する方法が紹介されています。ビデオのテーマは、生成された画像を細部まで変更せずに調整し、新しい創作を実現する方法です。

💡シード値

シード値とは、ランダムな数値を生成するアルゴリズムにおいて、特定の結果を再現するために使用される初期値です。ビデオでは、DALL-E 3で生成された画像を再現するためにシード値を固定する方法が説明されています。

💡微調整

微調整とは、既存の設定やパラメータを少しずつ変更して最適な結果を得るプロセスです。ビデオでは、生成された画像の服装、髪型、背景などの要素を微調整することで、新しい画像を作成する方法が示されています。

💡プロンプト

プロンプトとは、DALL-E 3などのAIモデルに入力するテキスト命令です。ビデオでは、特定のプロンプトを入力することで、特定のスタイルや雰囲気の画像を生成する方法が紹介されています。

💡フラフラットなカラー

フラフラットなカラーは、鮮やかな色合いと平面的な表現手法を持つアートスタイルです。ビデオの例では、このスタイルを使って少女と少年が丘の上で手をつないでいる画像が生成されています。

💡再現性

再現性とは、同じ条件や手順で同じ結果を再現できる性質です。ビデオでは、DALL-E 3で生成された画像を再現可能にするシード値の固定方法が重点的に説明されています。

💡チャットGPT

チャットGPTは、対話型のAIモデルで、テキストベースの対話を通じてユーザーの質問に答えることができます。ビデオでは、チャットGPTがシード値を生成する際の動作について触れられています。

💡ブルースカイ

ブルースカイは、プロンプトの例としてビデオに登場し、背景を青空に変更する効果があります。これは、画像の背景を微調整する際の具体例として紹介されています。

💡夏服

夏服は、プロンプトの例としてビデオに登場し、画像の人物が着ている服を夏に適した服装に変更する効果があります。これは、画像の服装を微調整する際の具体例として紹介されています。

💡正面向け

正面向けは、プロンプトの例としてビデオに登場し、画像の人物が正面を向くように変更する効果があります。これは、画像のポーズを微調整する際の具体例として紹介されています。

Highlights

DALL-E 3を使用して、特定の画像を微調整しながら固定する方法を紹介します。

形や雰囲気を変えずに画像を微調整する技術に成功しました。

この方法は、有料のノートの一部として提供されていますが、基本的な情報は無料で公開されています。

YouTubeチャンネルではAIやWEBに関する情報が共有されています。

YouTubeメンバーシップに加入すると、Discordコミュニティに参加できます。

DALL-E 3でシード値を固定し、画像を微調整する方法を説明します。

シード値を固定することで、画像を再現性高く調整することが可能になります。

プロンプトを変更せずに画像を微調整する方法を実演しています。

画像に意味のないテキストを付与して、疑似的なシード値を利用する方法もあります。

プロンプトを変更せずに、背景色を青空に変更するデモを行っています。

画像の服装を夏服に変更するプロンプトを入力してみました。

キャラクターの向きを変更するプロンプトを入力して、結果を確認しています。

海外のツイートからインスパイアされたこの技術を実践しました。

プロンプトを変更せずに、サーフィンしている犬の画像を出力しました。

シード値を固定して、犬の種を変更するプロンプトを入力してみました。

この技術は今後標準になる可能性があると予想しています。

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