マスク指定が見やすいように、元画像に説明用の色を付けています。 実際に試す際には色を付ける必要はありません。 奥にあるモノから生成するのが基本ですので、本来はまず背景を用意するのが推奨です。 実際、きららジャンプ では先に背景を生成していました。 シンプルな背景を好まれる方も多いでしょうし、今回はとりあえずグラデーションを置いておきつつ、あとから背景を差し替えてみます（色化けが発生しました）。 高速な安定版として Forge を使用 しています。 モデルは ebara_pony_2.1 です。 Download/Model/ebara_pony.bat でダウンロードできます。 背景のみ WAI-REALMIX を利用しています。 forge は Hyper-SD <lora:Hyper-SDXL-8steps-lora:1> を使って、CFGスケール を 1.0 にすると大幅に高速化しま
Thank you for support my work. https://www.buymeacoffee.com/bdsqlsz Support list will show in main page. Support List DiamondShark Yashamon t4ggno Someone kgmkm_mkgm yacong Pre-trained models and output samples of ControlNet-LLLite form bdsqlsz Inference with ComfyUI: https://github.com/kohya-ss/ControlNet-LLLite-ComfyUI Not Controlnet Nodes! For 1111's Web UI, sd-webui-controlnet extension suppor
タイトル通りの内容です 整備はしたいのですがまだまだ自分向けという感じのコードです WebUI1.6で動作を確認しています 今回は、hook.pyとcontrolnet.pyを修正しています。 また、リポジトリのTOPにあるCN_AD.jsonをトップディレクトリ(webui-user.batのあるところ) に置きます。 { "_is_CN_AD_on": 1, "input_images_pass": "imput_images", "input_images_number": 16 }_is_CN_AD_on：このモードを使用するかどうか input_images_pass：連番画像を入れるパスの名前 input_images_number：画像の枚数（フレーム数と同じ枚数にしか対応していません） 設定例設定は普通にUI上で行います。まずは同じ設定で動くか試してください。 主な注意点は
Stable Diffusionの画像生成を画像によって条件づける方法をまとめていきます。といっても実装とかを全部見たわけではないので、多少間違っている部分もあるかもしれませんが、まあイメージはあってるっしょ。 手法の分類 画像の情報をUNetのどこに与えるかによって手法を分類します。とりあえず5つに分けてみました Cross Attentionに与える：Prompt Free Diffusion, PFG, IP-Adapter Self Attentionに与える：Reference only, FABRIC Time embeddingに与える：UnCLIP, Revision その他の場所に与える：ControlNet, GLIGEN, T2I-Adapter LoRAの重みを学習する：HyperDreambooth あれ・・？もしかしてこの時点でたいていの人は脱落ですか。この辺の
「長いプロンプトを入力するのが面倒だ・・・」 「ある画像のスタイルや構図を参考にした画像生成を行いたい」 このような場合には、ControlNetのShuffleがオススメです。 この記事では、ControlNetのShuffleについて解説しています。 本記事の内容 ControlNetのShuffleとは？Shuffleの利用方法 それでは、上記に沿って解説していきます。 ControlNetのShuffleとは？ Shuffleとは、画像を再構成するControlNetのモデルです。 再構成については、次の画像を見れば理解しやすいかもしれません。 アップロードした画像を、グニャグニャと一旦溶かします。 それを固める（再構成）とアプロードした画像に近い画像が生成されます。 正直、この説明でも意味不明なところがあるかもしれません。 わかりにくいShuffleを言い表すのに、ピッタリの言葉
NovelAI 5ch Wiki 画像生成AIの情報を纏めるWikiです。 トップページページ一覧メンバー掲示板編集 × ControlNet 最終更新：ID:6OXzkG2juw 2024年06月23日(日) 11:18:47履歴 ControlNetについて 詳細 i2iとの違い インストール 使い方 Preprocessorの種類と特徴 得意不得意 segmentation めんどくさい！ようわからん！ 複数人を塗り分けるには 輪郭線を白で描くことで、腕組の表現の打率を上げる Guess Mode (実験的機能) Controlnetモデル cnlllite-anystyle anytest ツール WebUIの拡張機能 Openpose Editor Posex - Estimated Image Generator for Pose2Image 3D Openpose Edito
ControlNet(v1.1)の詳しい解説！輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 AIイラストはPromptだけだと思い通りのポーズが出せない。そこで既存の線画やポーズから出力をコントロールする手法がControlNet。できるだけ細かいところまで設定を見ていく。 ControlNetがv1.1にアップデートされたため随時記事更新中！推定モデルの解説はほぼ網羅(一部あまり使われてないと思われるものは掲載していない) かなり頻繁に更新しているため、履歴を最下部に掲載 最終更新時のControlNetのバージョン：1.1.201 はじめに この記事はStable DiffusionのExtensionであるControlNetのより深い解説を目指す。 なにをするもの？ 今まで殆ど運任せだった画像生成だが、ControlNetを使うことである程度ユーザーが
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