Stable Diffusion 『Latent Couple』の使い方 複数のキャラや人物を描き分け【画像生成AI 拡張機能】

のぶっち先生
25 May 202313:22

TLDR本動画では、Stable Diffusionの「Latent Couple」拡張機能の導入方法と使い方について説明します。この機能を使うと、複数のキャラクターや人物を1枚の画像に描き分けることができます。成功例や失敗例を通じて、縦2分割や縦横3分割など、領域指定の方法や重み付けの調整について学びます。また、プロンプトの書き方とビジュアライズの活用も紹介し、キャラクターのスタイルやポーズを指定して生成する例を示します。

Takeaways

  • 🖼️ ステーブルディフュージョンの「Latent Couple」拡張機能を使用すると、複数のキャラクターや人物を1つの画像に描き分けることができます。
  • 🔧 この拡張機能を導入するには、特定のURLをインストールフレームに貼り付けてインストールし、アプリを再起動する必要があります。
  • 🚫 インストールができない場合は、バージョンのアップグレードやダウングレードを試してみることが推奨されます。
  • 📊 「SDWEBUIPay10」や「カップル」という項目が表示されると、拡張機能が正常にインストールされたことを意味しています。
  • 🎨 拡張機能を使用するには、txt2imgの「ControlNet」のセクションで設定を変更します。
  • ✅ 「Enable」オプションで機能を使用するか決定し、「Divisions」で画面の分割数、「Positions」で各領域の位置を指定します。
  • 🔄 「Weight」オプションを使用すると、生成される画像の各部分に重みを付けることができます。
  • 👁️ 「Visualize」機能で現在の設定の可視化ができ、誤りがないかを確認できます。
  • 📐 縦や横に分割する際には、分割数を示す数字（例: 2分割なら「0,1」）で指定し、位置は「0:0」から始まる形式で設定します。
  • 📖 失敗例も多く、正しいパラメーターの設定が難しく、試行錯誤を繰り返す必要があることが示されています。
  • 🌐 最後に、プロンプトの書き方とビジュアライズの重要性について触れ、実際に画像生成を試してその結果を共有しています。

Q & A

  • 「Stable Diffusion 『Latent Couple』の使い方」とはどのような機能ですか？

    -「Stable Diffusion 『Latent Couple』」は、複数のキャラクターや人物を1つの画像内で異なる部分に描き分ける拡張機能です。

  • 「冷淡とカップルエクステンション」をインストールするにはどうすればいいですか？

    -まず、エクステンションズインストールフレームURLに指定されたURLを貼り付けてインストールします。次にアプリをリスタートし、必要に応じてアップグレードまたはダウングレードを試してインストールを完了させます。

  • 「SDWEBUIPay10とカップル」とは何を意味しますか？

    -「SDWEBUIPay10とカップル」は、インストールが成功した後、利用可能な拡張機能の1つとして表示される項目です。

  • 「divisions」の設定は何を決定しますか？

    -「divisions」は、画面をいくつに分割するかを決定します。例えば、2分割や3分割などにより、キャラクターを異なるエリアに配置することができます。

  • 「positions」の設定とは何ですか？

    -「positions」は、各分割されたエリアにどのキャラクターを配置するかを指定する設定です。左から0, 1などと位置を指定し、キャラクターを配置することができます。

  • 「weights」の設定はどのような意味がありますか？

    -「weights」は、各分割されたエリアに重みを付ける設定で、そのエリアに焦点を当てたい場合に重要です。重みを高めることで、そのエリアに配置されるキャラクターの詳細度や質を向上させることができます。

  • 「visualize」とは何を意味していますか？

    -「visualize」は、現在の設定に基づいてイメージを可視化する機能です。これにより、生成される画像の予測イメージを確認することができます。

  • 縦に2分割した画像を作成する場合、どのように「divisions」を設定すればいいですか？

    -縦に2分割する場合は、「divisions」を「1:2」のように設定します。これは縦に2分割され、左側と右側にキャラクターが配置されることを意味します。

  • 画像生成で失敗する原因は何ですか？

    -画像生成が失敗する原因は多岐にわたりますが、プロンプトの記述が不適切であること、「divisions」や「positions」の設定が正しくないことが考えられます。また、AIの学習データやアルゴリズムの限界も失敗の原因になる可能性があります。

  • 「Enable」のチェックはどのような意味を持ちますか？

    -「Enable」のチェックは、拡張機能を使用するかどうかをオン/オフする設定です。チェックを入れると機能が有効になり、画像生成時にその設定が適用されます。

Outlines

00:00

🎨 Introducing the Cool Feature for Character Differentiation

In this video, the speaker introduces a feature for separating multiple characters in images. Using this tool, users can create images where different elements, like characters with distinct hairstyles or outfits, are on different sides of the image. Despite the complexity of the process, examples are shown for successful and unsuccessful attempts. The key is to practice until getting it right. A step-by-step installation guide follows, including adding the extension via URL, updating the app, and handling potential version issues.

05:01

🖼️ Understanding Image Division and Positioning

This section delves into dividing the image canvas and positioning elements. The speaker explains how divisions and positions work, focusing on vertical and horizontal splits, along with their visual outcomes. There’s a detailed explanation of the numerical system used to assign areas on the canvas, which helps to control where each character appears. The speaker gives multiple examples, including mistakes and correct usage of these features, emphasizing the importance of practice and precise input to avoid errors.

10:03

💻 Crafting Detailed Prompts for Character Creation

In the final part, the speaker explains how to write prompts for creating characters on divided canvases. Starting with the overall image description, the prompt moves on to specify details for each character in different regions of the canvas. The speaker provides an example where two characters, an office lady in a suit and a student in uniform, are generated in their respective sections. Troubleshooting tips for common errors, such as incorrect English inputs, are shared. The video ends with a light-hearted note as the speaker humorously admits the complexity of the process.

Mindmap

Keywords

💡Stable Diffusion

Stable Diffusionは、テキストから画像を生成するAI技術の一種です。ビデオでは、この技術を利用して複数のキャラクターや人物を一つの画像に分割して描き分けることについて説明されています。

💡Latent Couple

「Latent Couple」とは、Stable Diffusionの拡張機能の一つで、複数のキャラクターを1枚の画像に描き分けることができる機能です。ビデオでは、この機能の導入方法や使い方について詳しく説明されています。

💡エクステンションズインストール

エクステンションズインストールとは、Stable Diffusionに新しい機能を追加するプロセスです。ビデオでは、Latent Couple機能をインストールするために必要な手順が説明されています。

💡ディビジョンズ

「ディビジョンズ」は、画像をいくつかの部分に分割する方法を指定する設定です。ビデオでは、縦や横に分割する数を決めるためにこの設定が使われています。

💡ポジションズ

「ポジションズ」は、画像の分割されたそれぞれの部分にどのようなキャラクターやスタイルを適用するかを指定する設定です。ビデオでは、左にスク水、右に車などのようにキャラクターを分けるときの指定方法が説明されています。

💡ウエイト

「ウエイト」は、分割されたそれぞれの部分に重みを付ける設定で、特定の部分に重点を置いた生成を行えるようにします。ビデオでは、この設定を調整してキャラクターのスタイルをより強調的に生成する方法が示されています。

💡ビジュアライズ

「ビジュアライズ」とは、設定内容を視覚的に確認できる機能です。ビデオでは、画像の分割やキャラクターの配置をビジュアライズして、生成される画像のイメージを事前に確認する方法が説明されています。

💡ジェネレート

「ジェネレート」とは、AIがテキストの指示に従って画像を生成するプロセスです。ビデオでは、設定を入力した後、ジェネレートボタンを押して画像を生成する手順が説明されています。

💡プロンプト

「プロンプト」とは、AIに画像を生成する際の指示を与えるテキストです。ビデオでは、プロンプトを入力してキャラクターの服装や髪型、ポーズなどの詳細を指定する方法が説明されています。

💡失敗例

「失敗例」とは、画像生成AIが期待した結果を生成せず、意図しない画像が生成された例です。ビデオでは、分割や指定が不適切なために失敗する例が示され、それから学ぶことの重要性が強調されています。

Highlights

Stable Diffusion「Latent Couple」拡張機能の導入方法と使い方について説明します。

この拡張機能を導入すると、キャラクターや人物を複数書き分けることができます。

例えば、左にスク水、右に車などの書き分けが可能です。

縦2分割で領域指定した際に、左に熊の着ぐるみと長い髪の女の子、右にショートカットセーラー服が生成されました。

失敗例では、縦横2分割が出てしまい、うまく書き分けられなかった場合もあります。

導入方法としては、まずエクステンションズインストールフレームにURLを貼り付けてインストールします。

アプリをリスタートして更新し、バージョンによってはアップグレードやダウングレードを試す必要があるかもしれません。

SDWEBUIPay10とカップルという項目が出ていると成功です。

txt2イメージに行って、コントロールネットの下にあるテントの項目について説明します。

イネーブルは拡張機能を使うかどうかを決める場所です。

divisionsは画面を何分割にするかを設定する場所です。

ポジションズはどのエリアにキャラクターを配置するかを指定する場所です。

ウエイトは各エリアに重みを加えることで生成結果に影響を与えるパラメーターです。

ビジュアライズ機能で設定内容が可視化されます。

画像の例を見て、ポジションズの領域指定方法を説明します。

縦に3分割する場合のディビジョンズとポジションズの書き方について学びます。

縦横2分割にする場合のディビジョンズとポジションズの書き方と注意点について説明します。

プロンプトの書き方と、縦2分割で生成する際の具体例を示します。

成功例と失敗例を通じて、生成結果に影響を与えるパラメーターの調整方法を学びます。

ジェネレートボタンを押して実際に画像を生成し、結果を確認します。