画像生成AI『Stable Diffusion』で表情だけを変える方法。呪文集一覧やコツもご紹介
TLDRこの動画では、AI「Stable Diffusion」を使って表情を変える方法とコツを紹介しています。まず、ベース画像を用意し、プロンプトを調整して表情をつけることができます。例えば、「スマイル」と入力すると笑顔に、数字を追加することで強調度を調整できます。また、XYZプロットを使って表情の一覧を表示し、様々な表情を試すことができます。悲しい表情や怒っている表情も生成することができ、プロンプトと強調度を調整することで理想的な表情を模索できます。最後に、表情を変えるプロンプトの一覧を紹介し、参考例として提供しています。この方法で、理想的な表情を生成することができると言えます。
Takeaways
- 🖼️ 画像生成AI「Stable Diffusion」を使用すると、プロンプトを調整することで、様々な表情を生成できます。
- 📸 ベースとなる画像を用意し、レファレンスオンリー機能と併用して、女性の画像の雰囲気を保持したまま表情を変えます。
- 😄 プロンプトに「スマイル」と単語を追加し、数字（強調度）を調整することで、より自然な笑顔を表現できます。
- 🔍 コントロールネットを使用すると、画像の特定の部分を細かく調整することが可能です。
- 🔢 スマイルの強調度を1.5から下げると、より自然な笑顔が生成されますが、2.0になるとグロテスクな画像が生成される可能性があります。
- 😌 表情を表現する単語を選ぶ際には、数字を調整して、指示がうまくいったかどうかを確認することが重要です。
- 😉 「XYZプロット」機能を使って、異なる表情を一度に表示して比較することができます。
- 😔 悲しい表情を生成する際には、1.3から1.5の強調度を調整して、より自然な表情を求めます。
- 😠 怒っている表情を表現する場合は、プロンプト「アングリー」に1.5の強調度を使用すると、適切な表情が生成されます。
- 😖 プロンプト「アップセット」は1.5の強調度では十分ではない場合があり、より強調的な表現を追加することで、表情の変化を促すことができます。
- 📈 最適な表情を生成するためには、プロンプトと強調度を組み合わせて調整し、試行錯誤が必要になることが多いです。
- 📚 表情を変えるプロンプトの一覧を提供し、各プロンプトに1.4の強調度を加えることで、表情の参考例を提示します。
Q & A
ステーブルディフュージョンで表情を変える方法とは何ですか？
-ステーブルディフュージョンで表情を変えるには、プロンプトを調整することで様々な表情をつけることができます。また、レファレンスオンリー機能と併用することで、ベースとなる画像の雰囲気を保ちながら表情を変更できます。
プロンプトに単語を追加することで何ができますか？
-プロンプトに単語を追加することで、生成された画像に特定の表情をつけることができます。例えば、「スマイル」と追加すると、画像の人物が笑顔になる傾向があります。
プロンプトに数字を追加する意味は何ですか？
-プロンプトに数字を追加することで、その単語をより強く強調することができます。数字が大きいほど、その表情が強調され、より明確に表現される可能性が高くなります。
スマイルをより強調したい場合は、どのようにプロンプトを調整すればよいですか？
-スマイルをより強調したい場合は、スマイルの単語の後にコロンと数字を加えます。数字を1.5から2.0まで調整することで、より自然な笑顔を生成することができます。
表情を変えるプロンプトの一覧はどのようにして得ることができますか？
-表情を変えるプロンプトの一覧は、XYZプロットという機能を使って表示することができます。これにより、様々な表情に対応するプロンプトを一覧で確認することが可能です。
数字を調整することで、どのような効果が得られますか？
-数字を調整することで、プロンプトに応じて表情の強さや細かさを微調整することができます。適切な数字を選ぶことで、より自然で理想的な表情を表現することが可能です。
悲しい表情を生成する際、どのようなプロンプトと数字の組み合わせが効果的ですか？
-悲しい表情を生成する際には、プロンプトに「悲しい」や「アップセット」などの単語を使い、数字を1.7から2.0まで調整することで、悲しみを表現した表情を生成することができます。
怒っている表情を表現する際、どのようなプロンプトと数字の組み合わせが効果的ですか？
-怒っている表情を表現する際には、プロンプトに「アングリー」や「ベリーアップセット」などの単語を使い、数字を1.5から1.8まで調整することで、怒りを表現した表情を生成することができます。
プロンプトの強調度合いが1.5を超えるとどうなりますか？
-プロンプトの強調度合いが1.5を超えると、画像が奇妙に見えてしまう確率が高くなります。適切な強調度合いを選ぶことが重要です。
レファレンスオンリーを使用しない場合、どのような違いが発生しますか？
-レファレンスオンリーを使用しない場合、生成される画像の雰囲気がバラバラになる可能性があります。特定の画像を指定していないため、強調度合いに応じて表現に差が出ることがあります。
コントロールネットと併用する際には、どのような注意点がありますか？
-コントロールネットと併用する際には、どのくらいの干渉が適切かを慎重に調整する必要があります。強調度合いやプロンプトの組み合わせによって、生成される画像の表情が大きく変わることがあります。
Outlines
😀 Adjusting Facial Expressions in Stable Diffusion
The script introduces techniques for modifying facial expressions using Stable Diffusion. It begins by showing an image and explaining how to apply various prompts to add different expressions. The video demonstrates using a base image of a woman and a feature called 'Reference Only' to maintain the subject's atmosphere while making changes. The process involves adding words like 'smile' to the prompt and adjusting the intensity with a numerical value following a colon. The video shows how to achieve a natural smile by tweaking the numerical value, avoiding an overly forced expression. It also explores using other words to create a range of expressions and emphasizes the importance of adjusting the numerical value for different prompts to achieve the desired outcome. The video concludes with a reminder that the effectiveness of prompts and values can vary depending on the model and main prompt used.
😠 Exploring Angry Expressions in Image Generation
This paragraph delves into generating images with angry expressions using the term 'angry' with a value of 1.5. The video shows that at this value, the image does not break down and appears to convey anger effectively. It then examines other expressions of anger, noting that they each recreate distinct facial expressions with subtle differences. The script points out that some prompts, like 'upset,' do not convey the intended emotion at a value of 1.5. To address this, the video suggests increasing the value and adding emphasis to the prompt, as demonstrated by changing 'upset' to 'very upset' and generating a new image. The video provides a list of prompts for changing expressions, each with a value of 1.4 for emphasis, and advises viewers to consider adjusting values and resolution for improvements. It concludes by reminding viewers that the impact of prompts and values can differ based on the model used and encourages experimentation with different adjustments.
Mindmap
Keywords
💡ステーブルディフュージョン (Stable Diffusion)
💡プロンプト (Prompt)
💡表情
💡コツ (Kotsu)
💡レファレンスオンリー (Reference Only)
💡コントロールネット (Control Net)
💡数字 (Numbers)
💡XYZプロット (XYZ Plot)
💡強調 (Emphasis)
💡ジェネレート (Generate)
💡アップセット (Upset)
Highlights
ステーブルディフュージョンを使用して表情を変更する方法を紹介しました。
プロンプトを調整することで、様々な表情を生成できます。
ベースとなる画像を用意し、レファレンスオンリー機能と併用して表情を調整します。
プロンプトに「スマイル」という単語を追加して、笑顔を生成します。
スマイルの強度を数字（例：1.5）で指定することで、表情の強度を調整できます。
数字を2に設定すると、より強い笑顔が生成されますが、少しグロテスクな印象が受けられます。
数字を1.5に設定することで、自然な笑顔を表現することが可能です。
XYZプロット機能を使って、異なる表情を一覧表示して確認できます。
表情を表現する単語を選ぶことで、異なる表情が生成されます。
数字の調整により、指示がうまく行かない場合でも改善が可能です。
悲しい表情を表現する際には、1.3から1.7までの数字を調整して微細な変化を加えます。
怒っている表情を表現する際には、1.5の強調度で自然な表情が生成されます。
プロンプトに「ベリーアップセット」という単語を追加することで、より強い動揺を表現できます。
表情を変えるプロンプトの一覧を提供し、それぞれのプロンプトに1.4の強調を加えています。
レファレンスオンリーを使用せずに指示を出した場合、表現にばらつきがありますが、強調を適切に設定すれば理想的な表情を生成可能です。
コントロールネットと併用する際は、干渉の程度を鑑みて調整が必要です。
強調度合いが1.5を超えると、不自然な画像が生成される確率が高くなります。
使用するモデルやメインのプロンプトによって影響度合いが変わりますが、参考程度でお試しください。