世界一わかりやすい、stable diffusionのアウトペインティング#ai画像生成 #stablediffusion #ai技術
TLDRこのビデオでは、ステーブルディフュージョンを使用したアウトペインティングの方法について解説しています。アリスが進行役となり、Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしやレオナルドAIと同様に、画像の足りない部分を自然に描き足すテクニックを紹介。具体的な手順と、成功させるためのコツを示し、デノイジングストレングスの調整やシード値の固定など、設定のポイントも説明します。最終的な仕上げとして、自然な見た目を保つための最適なデノイジングストレングスの選び方も学べます。
Takeaways
- 😀 ステーブルディフュージョンを使用して画像の欠落部分を補完する技術であるアウトペインティングが可能である。
- 🎨 画像をインポートし、特定の部分を拡大して透明なキャンバスを追加することでアウトペインティングを開始する。
- 🖌️ 画像の拡大率を変更したり、グリッドを操作することで、画像の周りに透明なキャンバスを広げることができる。
- 🖼️ インペイント機能を使用して、画像の欠落部分に色を塗りつぶし、背景や境界線を自然に見せる。
- 🔍 マスクドコンテンツやサイズ、デノイジングストレングスなどの設定を調整して、生成された画像の質を向上させる。
- 🔄 シード値をランダム化して画像を生成し、自然な結果を得る。
- 🔧 画像の特定の部分に焦点を当てて、細かい調整を加えることで、より良いアウトペインティング結果を得ることができる。
- 📈 XYZプロットを使用して、デノイジングストレングスの影響を視覚的に比較し、最適な設定を見つけ出す。
- 👌 ジェネレーティブフォーエバー機能を利用して、連続して画像を生成し、中から最適なものを選択する。
- 💻 Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしと比較して、ステーブルディフュージョンのアウトペインティングの利点と制限を語る。
Q & A
ステーブルディフュージョンとはどのような技術ですか？
-ステーブルディフュージョンは画像生成技術の一種で、AIを用いて画像の一部を自動的に補完するアウトペインティング機能を持ちます。
アウトペインティングとは何を意味しますか？
-アウトペインティングは、画像の外側の足りない部分や欠落している部分をAIが自動的に描き足す技術を指します。
ステーブルディフュージョンでのアウトペインティングにはどのようなコツがありますか？
-ステーブルディフュージョンでのアウトペインティングでは、画像を鮮度というイメージトゥーイメージに送ることで、透明なキャンバスを広げて描き足すことができるコツがあります。
画像サイズを変更する際に重要なポイントは何ですか？
-画像サイズを変更する際には、広げた後の画像のサイズに合わせてサイズを調整することが重要です。また、デノイジングストレングスの調整も重要です。
シード値とは何ですか？また、どのようにして固定しますか？
-シード値はAIが画像を生成する際に使用するランダム性を持った値です。固定するには、生成した画像のシード値をメモり、それを使って画像を再生成します。
ジェネレーティブフォーエバーとは何ですか？
-ジェネレーティブフォーエバーは、ステーブルディフュージョンの機能の一つで、止めるまで画像を自動的に生成し続けます。
XYZプロットとは何を意味しますか？
-XYZプロットはステーブルディフュージョンで使用される機能で、特定のパラメーターを変化させて画像を生成し、その結果を可視化します。
デノイジングストレングスとは何ですか？また、どのようにして最適な値を見つけますか？
-デノイジングストレングスは画像のノイズを低減する強さを指定するパラメーターです。XYZプロットを使用して、デノイジングストレングスの値を変化させて画像を生成し、最適な値を見つけます。
画像の完成度を高めるためにはどのようなステップが必要ですか？
-画像の完成度を高めるためには、画像の外側を広げ、インペイントで塗りつぶし、シード値を固定して微調整を行い、XYZプロットを用いてデノイジングストレングスを調整するなどのステップが必要です。
ステーブルディフュージョンとPhotoshopのジェネレーティブ塗りつぶしを比較するとどのような違いがありますか？
-ステーブルディフュージョンは自由度が高い構図で絵を描きたいという点で優れていますが、手順が複雑です。一方、Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしは簡単に一撃でできる反面、細かい部分の調整には限界があります。
Outlines
🎨 Introduction to Outpainting with Stable Diffusion
Alice, an assistant at Aizu Wonderland, introduces the concept of outpainting, a technique to extend the canvas of an image, which has been gaining attention with technologies like Photoshop's Generative Inpainting and AI's Outpainting. She proposes to share methods and tips for successful outpainting using Stable Diffusion. Alice acknowledges the need for improvement in outpainting and invites viewers to suggest enhancements in the comments. She begins by demonstrating the process using a pre-made image, explaining how to use the 'Send to Image to Text 2 Image' feature and adjusting the canvas size to extend the image's visible area.
🖌️ Outpainting the Head and Upper Body
Alice continues the tutorial by focusing on outpainting the head area of the image. She guides viewers on how to use the 'Inpaint' feature, adjusting the canvas size, and setting the 'Mask Content' to 'Fill' to add content to the transparent areas. She emphasizes the importance of choosing the right canvas size and denoising strength, suggesting a value of 0.6 for the latter. Alice also mentions the need to randomize the seed value for each generation to create more natural results. She demonstrates the process, showing how to paint over the transparent areas with a white color to make the process visible and then generates the image to show the extended head area.
🔍 Fine-Tuning Outpainting and Exploring Denoising Strength
The third paragraph delves into fine-tuning the outpainting process, particularly focusing on the lower body of the image. Alice demonstrates how to adjust the canvas size and use the 'Inpaint' feature to extend the image's bottom area. She advises against clicking after adjusting the grid, which can lead to unwanted results. Instead, she suggests sending the image directly to 'Inpaint' without clicking. Alice then discusses the use of 'Generate Forever' for continuous image generation and the importance of selecting a seed value to replicate results. She also explores the impact of denoising strength on the image quality, using an XYZ plot to compare different settings and find the optimal balance.
🌟 Final Touches and Conclusion
In the final paragraph, Alice wraps up the tutorial by discussing the final touches to the image, including using the 'Raw Cleaner' tool to remove unwanted elements like stray hairs. She emphasizes the importance of keeping the denoising strength low to maintain the texture of the skin. Alice then demonstrates how to use the 'XYZ Plot' to find the minimum denoising strength that still blends the skin tones naturally. She concludes by comparing the final outpainted image with the original and a generative inpaint from Photoshop, highlighting the quality and flexibility of Stable Diffusion's outpainting capabilities. Alice invites viewers to subscribe and like the video for more informative content and thanks them for watching.
Mindmap
Keywords
💡アウトペインティング
💡ジェネレーティブ塗りつぶし
💡Stable Diffusion
💡イメージトゥイメージ
💡マスクドコンテンツ
💡デノイジングストレングス
💡シード値
💡XYZプロット
💡ジェネレーティブフォーエバー
💡生クリーナー
Highlights
世界一わかりやすい、stable diffusionのアウトペインティングの方法を紹介します。
Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしやAIのアウトペインティング技術が話題を集めています。
stable diffusionでもアウトペインティングが可能です。
画像の外側の足りない部分を描き足す技術のコツを共有します。
改善点はありますが、今日の動画でアウトペインティングの方法を学びましょう。
まず、png形式の画像を読み取り、テキスト2イメージに送ります。
画像だけでなく、モデルやプロンプト、シード値も全て移動してきます。
インペイント機能を有効にすると画像が拡大し、透明なキャンバスが周りに現れます。
画像を少しずつ拡大して、見えている部分を書き足すことができます。
インペイントボタンで画像を送ると、黒く抜けている部分が見えます。
白で塗りつぶしを行って、画像の欠けている部分を埋めます。
マスクドコンテントを「フィル」に設定し、白で塗った部分に画像が付け足されます。
画像サイズを調整し、デノイジングストレングスを0.6で試してみます。
シード値をランダムに設定して、画像を生成してみます。
生成された画像は自然に頭の上の部分ができています。
体の下の方にも挑戦し、画像をイメージツールに送ってインペイントモードで編集します。
画像を小さくして、下側を広げて編集し、インペイントに送ります。
ジェネレーティブフォーエバー機能を使い、画像を自動生成しながら微調整を行います。
XYZプロットを使ってデノイジングストレングスの影響を調べます。
画像の完成度を高めるために、細かい調整を繰り返し行います。
最終的に生成された画像は、全体的な構図や顔を変えることなくきれいにアウトペインティングされています。
Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしと比較し、stable diffusionのアウトペインティングの利点を語ります。
stable diffusionのアウトペイントは手間がかかるけれども、その手間が楽しいと感じられる方々にはおすすめです。
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