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この動画では、AI技術を用いた画像生成の一環として、Stable Diffusionによるアウトペインティングの方法を紹介しています。画像の欠けた部分を自動的に描き足す技術で、Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしやLeonardo AIとも比較されています。ステップごとの詳しい手順と、成功するためのコツを実際のデモンストレーションを通じて解説。また、動画内では視聴者に改善提案を求めており、双方向のコミュニケーションを大切にしています。
Takeaways
- 😀 ステーブルディフュージョンは画像の不足部分を自動で補完するアウトペインティング機能を備えています。
- 🖌️ 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と並ぶ技術が話題になっています。
- 🌟 アシスタントアリスは、アウトペインティングの方法とコツを共有し、改善点があればコメントを求めています。
- 📸 画像の読み取りからテキスト2イメージへの送信、画像の生成、サイズの調整、インペイントの適用方法が説明されています。
- 🖼️ 画像の透明なキャンバス部分を広げて、不足している部分を埋めることが可能で、最初は頭の部分を広げてみます。
- 🎨 インペイント機能で黒い部分を塗りつぶし、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を調整することで画像を完成させます。
- 🔍 画像生成の際にはシード値をランダムに設定し、画像が自然に見えるかを確認することが重要です。
- 🔧 体の下の部分を広げて画像を生成する際には、画像の外側をクリックせずにインペイントボタンで送信することがポイントです。
- 📈 XYZプロットを用いたデノイジングストレングスの調整が画像の完成度に大きく影響を与えます。
- 🖥️ 最終的な仕上げとして、デノイジングストレングスの微調整を行うことで画像の質を高めることができます。
- 💡 ステーブルディフュージョンのアウトペイントは手間がかかるが、自由度が高く、Photoshopでできないような絵を描くことができます。
Q & A
ステーブルディフュージョンでアウトペインティングはどのように行いますか?
-ステーブルディフュージョンでアウトペインティングを行うには、まず画像を鮮度というイメージトゥーイメージに送ります。その後、インペイント機能を使い、グリッド表示をオンにして画像を拡大し、透明なキャンバス部分を広げて描画します。
画像のサイズを変更するにはどうすればいいですか?
-画像のサイズを変更する場合は、インペイントモードで三角の定規のボタンを押してから、広げた後の画像のサイズに合わせて調整します。
デノイジングストレングスとは何ですか?
-デノイジングストレングスは、生成される画像のノイズを抑えるためのパラメーターです。値を下げると滑らかになる反面、詳細が失われる可能性があります。
シード値を固定することの利点は何ですか?
-シード値を固定することで、同じランダム性を持つ画像を繰り返し生成することができます。これにより、微調整を加える際に画像の一貫性を保つことができます。
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で、止めるまで画像を自動的に生成し続けます。これにより、手間を省いたり、より良い結果を求める際に使用されます。
XYZプロットとは何ですか?
-XYZプロットは、ステーブルディフュージョンの機能で、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。これにより、パラメーターの最適な値を見つけることができます。
画像の横を広げたい時はどのようにすればいいですか?
-画像の横を広げたい場合は、まず画像を小さくしてから、横方向を広げていきます。ただし、腕など重要な部分が隠れないように注意する必要があります。
画像の完成度を高めるためのコツは何ですか?
-画像の完成度を高めるためのコツは、デノイジングストレングスやシード値を微調整し、ジェネレーティブフォーエバーを用いて何度も画像を生成してから、中から良い画像を選ぶことです。
ステーブルディフュージョンのアウトペインティングとPhotoshopのジェネレーティブ塗りつぶしはどのように違うのですか?
-ステーブルディフュージョンのアウトペインティングはAIが画像を生成し、不足している部分を自動的に埋めることが多いのに対し、Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしは手動での操作が必要ですが、非常に簡単に一撃で塗りつぶしができます。
画像の編集を終えた後、どのように保存するのですか?
-画像の編集を終えた後は、イメージツーイメージ機能を使って画像を書き直すか、生クリーナーを使用して不要な部分を削除してから、ダウンロードして保存します。
Outlines
🎨 Introduction to Outpainting in Stable Diffusion
Alice, an assistant at Aizu Wonderland, introduces the concept of outpainting in image editing, specifically using Stable Diffusion. She discusses recent advancements in technologies like generative filling and AI outpainting, which allow for extending images beyond their original boundaries. Alice aims to share methods and tips for successful outpainting. She acknowledges that there is room for improvement in this technique and invites viewers to provide feedback in the comments. She begins by loading a pre-made image into the 'pnge' tool to demonstrate the process of outpainting.
🖌️ Outpainting the Top of the Image
Alice demonstrates how to outpaint the top part of an image using the 'inpaint' feature in Stable Diffusion. She explains how to adjust the canvas size to extend the image and emphasizes the importance of not clicking within the image before sending it to inpaint. She then shows how to select white color, adjust the brush size, and paint over the black transparent areas to extend the image naturally. Alice also discusses the settings for 'mask content' and 'fill', and the importance of matching the canvas size after adjustments. She sets the denoising strength to 0.6 and randomizes the seed value before generating the image.
🔍 Refining Outpainting and Exploring Settings
Alice continues the outpainting process by working on the lower part of the image. She advises on the importance of not clicking within the image before sending it to inpaint to avoid unintended results. She reviews the process of adjusting the image size and settings, including denoising strength, and emphasizes the need to experiment with different settings to achieve the desired outcome. Alice also introduces the 'Generate Forever' feature, which continuously generates images until stopped, allowing for the creation of multiple images to find the best result. She discusses the selection of a seed value and the use of 'XYZ Plot' to compare different denoising strengths.
🌟 Final Touches and Wrapping Up
Alice concludes the outpainting tutorial by discussing the final adjustments and the use of the 'raw cleaner' tool to remove unwanted elements from the image. She highlights the importance of keeping the denoising strength low to maintain the overall composition of the image. Alice also compares the results of outpainting in Stable Diffusion with that of Photoshop's generative filling, noting the quality and ease of use of both methods. She encourages viewers to try outpainting with Stable Diffusion for its high degree of freedom and creativity. Alice wraps up the video by inviting viewers to subscribe and like the video if they found it interesting, and looks forward to providing more helpful content in the future.
Mindmap
Keywords
💡アウトペインティング
💡Stable Diffusion
💡ジェネレーティブ塗りつぶし
💡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
Stable Diffusionで画像の外側の足りない部分を描き足す技術の紹介
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
Stable Diffusionでもアウトペインティングが可能であることを明かす
アウトペインティングの方法とコツを共有する
画像を読み取り、テキスト2イメージに送る手順
画像の切り抜きと透明なキャンバスの広げ方
インペイント機能で画像の部分を拡大し、透明キャンバスを広げる
画像の境界線の塗り方と注意点
マスクドコンテンツの設定方法
画像サイズの調整とデノイジングストレングスの重要性
シード値の固定とランダム設定の違い
画像生成の結果と自然な頭の付け足しの方法
体の下の部分に画像を付け足す難しさと解決策
ジェネレーティブフォーエバーの使い方と画像の連続生成
画像の微調整とシード値の固定
XYZプロットの使い方とデノイジングストレングスの比較
cfgスケールの影響と画像の微調整
横を広げる際の注意点と画像生成の進め方
生クリーナーでの余分な部分の削除方法
デノイジングストレングスの最適な値の探索
最終的な画像の完成とアウトペインティングの結果
Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶしと比較
Stable Diffusionのアウトペインティングの利点と応用
今後のビデオの楽しみとチャンネル登録の呼びかけ