StableDiffusion呪文研究:人物の向きとカメラアングル

AIでいろいろやってみる!
22 Apr 202305:50

TLDRこのビデオでは、AIを使用して人物の向きとカメラアングルをプロンプトで調整する方法が紹介されています。Google Colab上でステーブルディフュージョンのWAVE UIを使い、アジア人の描画が得意なチルドリジェネリックモデルを利用します。プロンプト内の単語を入れ替えて、人物の向きを正面、横、後ろからに変更する方法や、カメラアングルを下や上から調整する実験が行われました。結果として、プロンプトによって人物の向きとカメラアングルが制御可能であることが確認されました。

Takeaways

  • 🤖 AIで人物の向きやカメラアングルを調整する方法を研究しています。
  • 🧙‍♂️ Google Colab上でStable DiffusionモデルとChildlike Generative(チルドリジェネリック)を動かす方法が示されています。
  • 🌐 日本語の描写が得意な追加学習モデル「ローラ」をロードしてスタイルを調整します。
  • 💻 Google Colabのノートブックを使い、環境構築が簡単になります。
  • 🔧 ランタイムタイプをGPUに変更して、高速な画像生成が可能になります。
  • 🖼️ プロンプトを用いて画像のスタイルや向きを指定することができます。
  • 🔄 XYZプロット機能で最大3つのパラメーターを設定し、画像を生成します。
  • 👤 「From Front」や「From Side」などのプロンプトを用いて、人物の向きを制御できます。
  • 📸 「From Above」や「From Below」などのカメラアングルの調整も可能です。
  • 🔎 ネガティブプロンプトを用いることで、避けたい状態を指定できます。
  • 🖥️ スクリプトから画像サイズやスタイルの詳細設定が可能です。

Q & A

  • StableDiffusion呪文研究で使用される主要な技術は何ですか?

    -StableDiffusion呪文研究では、AI技術を使用して、プロンプトを通じて人物の向きやカメラのアングルを調整しています。

  • チルドリジェネリックとは何ですか?

    -チルドリジェネリックは、Google Colab上で動作するAsia人の描画が得意なStableDiffusionモデルの一種です。

  • Google Colabは無料で利用できますか?

    -はい、Googleアカウントがあれば誰でも無料でGoogle Colabを使用することができます。

  • 環境構築を始めるためにはどの手順が必要ですか?

    -まずコードからダウンロードジップを選択し、Google Colabにアップロードして解凍したファイルをドラッグしてノートブックを開きます。その後、ランタイムのタイプをGPUに変更して保存し、セルを実行することで環境構築を開始します。

  • XYZプロットとは何ですか?

    -XYZプロットは、最大3つのパラメータを振って画像を生成する機能です。

  • プロンプトSRとは何を意味していますか?

    -プロンプトSRは、プロンプトの単語を順番に入れ替えて画像生成する機能です。

  • 画像サイズを縦長にする方法はありますか?

    -はい、画像サイズを縦長にするには、画面の下にあるスクリプトからXYZプロットを選択し、XタイプからプロンプトSRを選択して縦長の画像サイズを指定します。

  • ネガティブプロンプトとは何ですか?

    -ネガティブプロンプトは、生成した画像で避けたい状態を示す言葉を入力する機能です。

  • カメラアングルを調整する方法はありますか?

    -はい、カメラアングルを調整するにはプロンプトに「from arrow position」や「low angle view」、「from above」などの単語を入力することでカメラアングルを調整できます。

  • プロンプトで人物の向きをどのように制御できますか?

    -プロンプトで「from front」「from side」「profile」「from behind」などの単語を入力することで、人物の向きを制御できます。

  • StableDiffusionウェーブUIが立ち上がるまでどれくらい時間がかかりますか?

    -環境構築が完了し、セルの実行が中断されると、URLが表示されます。パブリックと書かれたURLをクリックするとStableDiffusionウェーブUIが立ち上がりますが、その時間は環境構築の進み具合により異なります。

Outlines

00:00

🤖 Using AI for Table Diffusion with Childlike Generative Models

The script describes a process of using AI for table diffusion with a focus on adjusting character orientation and camera angles through prompts. It mentions using a generative model called Childlike Generative on Google Colab, which is adept at drawing Asians. Additional learning models like Japanese Likeness are loaded to tune the art style. The script instructs on creating an execution environment using a notebook provided by Nolan Ar, which can be accessed through Google Colab. The user is guided to download a zip file, upload it to Google Colab, and select the GPU runtime for processing power. The environment setup begins with the execution of cells in the notebook, and once the URL appears, the user is directed to access the Stable Diffusion Wave UI. The UI allows for image generation by entering a prompt and specifying negative prompts to avoid certain outcomes. The script also details how to adjust the image aspect ratio and use the XYZ plot feature to generate images with up to three parameters. An example is given where the character's orientation is controlled by changing the prompt from 'from front' to 'from side', 'profile', and 'from behind back'.

05:00

📸 Adjusting Camera Angles in AI Image Generation

This paragraph continues the discussion on AI image generation, focusing on adjusting camera angles. It explores different camera angles by changing the prompt to include 'from arrow position' and 'low angle view', and 'from above the birds' eye view'. The script notes that while 'low angle view' did not significantly change the camera angle, 'from above the birds' eye view' successfully produced an image from a top-down perspective. This indicates that certain prompts can effectively adjust the camera angle in image generation.

Mindmap

Keywords

💡StableDiffusion

StableDiffusionは、テキストから画像を生成するAI技術のことで、このビデオではそのモデルがアジア人の顔を描画する際に得意とされています。StableDiffusionは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成するアルゴリズムの一種で、このビデオではその機能を通じてキャラクターの向きやカメラのアングルを調整する方法が紹介されています。

💡テーブルディフュージョン

テーブルディフュージョンは、ビデオスクリプトで使用される言葉で、データの分布やその分散を示す統計的な概念を指している可能性があります。しかし、ここでは明確なコンテキストが示されていませんが、AIの学習過程でデータの分布を管理する技術と関連付けられています。

💡チルドリジェネリック

チルドリジェネリックは、ビデオスクリプトで言及されているAIの名前で、人物の向きやカメラアングルを調整するために使用されています。このAIは、プロンプトに応じて画像を生成する能力があり、ビデオのメインテーマである画像生成の調整方法を実演しています。

💡Googleコラボ

Googleコラボは、ビデオスクリプトで言及されているプラットフォームで、誰でも無料で使用できるとされています。この環境は、AIの学習や画像生成のテストを行うための実行環境を提供し、ビデオの目的である画像生成のデモを行うのに役立ちます。

💡プロンプト

プロンプトは、AIに画像を生成する際の指示や命令を意味し、ビデオではキャラクターの向きやカメラアングルを指定するために使用されています。プロンプトは、AIが理解し、それに従って画像を生成するテキストベースのコマンドです。

💡XYZプロット

XYZプロットは、ビデオスクリプトで説明されている機能で、最大3つのパラメータを用いて画像を生成することができます。このプロットは、画像生成の柔軟性を高めるために使用され、キャラクターの向きを示すパラメータXを調整する際に特に重要です。

💡ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトは、ビデオスクリプトで説明されている機能で、生成した画像から避けたい要素や特徴を指定するために使用されます。これにより、AIは指定されたネガティブプロンプトに反した画像を生成しないように努めます。

💡画像サイズ

画像サイズは、ビデオスクリプトで縦長の画像サイズを生成する際に言及されています。画像サイズは、生成される画像の縦と横の寸法を示し、このビデオでは縦長の画像サイズが選択されています。

💡カメラアングル

カメラアングルは、ビデオスクリプトで説明されている概念で、画像生成においてカメラから見たキャラクターの角度を示します。このビデオでは、プロンプトを用いてカメラアングルを調整し、キャラクターの向きを制御する方法が示されています。

💡ジェネレート

ジェネレートは、ビデオスクリプトで使用される言葉で、AIが画像を生成する際のアクションを意味しています。プロンプトや設定が終わった後、ジェネレートボタンをクリックすることで、AIは指定された条件に従って画像を生成します。

Highlights

AIで画像生成を調整する方法について研究

テーブルディフュージョンWAVE UIでチルドリジェネリックを動かす

プロンプトで人物の向きとカメラアングルを調整

Googleコラボでアジア人の描画が得意なモデルを利用

Japaneseライクネスなどの追加学習モデルをロード

Googleコラボのノートブックを用いた環境構築

ランタイムのタイプをGPUに変更して高速化

XYZプロット機能で画像生成のパラメータを調整

プロンプトSRで単語の順番を入れ替えて画像生成

画像サイズを縦長に設定して生成

ネガティブプロンプトを用いて避けたい状態を指定

プロンプトで人物の向きを制御

カメラアングルの調整が可能であることが示された

プロンプトでカメラアングルを調整して画像生成

プロンプトの単語を用いて画像の向きを正確に制御

カメラアングルの調整で画像の視点を変えられる

プロンプトの調整で画像の生成が柔軟に

画像生成のパラメータを詳細に調整する方法が示された