Stable Diffusion お姉さんの(没)な手を修正する Embedding ControlNet
TLDRこの動画は、Stable Diffusionを使って手の崩れを防ぎ、ControlNetを利用して手のポーズを修正する方法を紹介しています。手の構造や機能を正確に理解していないAIが手を描画する際の問題点を説明し、イージーネガティブV2やネガティブハンドネグなどの技術を用いて手の改善を図ります。また、Depth Libraryを使って手のポーズを指定する方法も取り上げ、オリジナルの手の作成についても触れています。
Takeaways
- 🎨 ステーブル・ディフュージョンを使って絵を描く際に手の崩れが発生することがある問題に対する解決策が紹介されています。
- 📝 ネガティブ・プロンプトと呼ばれる手法を使って、手の崩れを防ぐ方法が説明されています。
- 🔍 コントロールネットという技術を使って、既に崩れた手を修正する方法が紹介されています。
- 🌐 ウェブUIの機能であるEmbeddingを使って、特定の特徴を抑制することができます。
- 📚 過去の動画を参考にして、コントロールネットを準備し、導入する方法が説明されています。
- 🖼️ デプス・ライブラリーというツールを使って、画像をもとに手のポーズを指定する方法が紹介されています。
- 🔧 調整することで、コントロールネットの効果を微調整することが可能です。
- 📈 効果を最大化するために、CONTROL WEIGHTとSTARTING CONTROL STEPというパラメータを調整する必要があります。
- 👌 手の自然なポーズを描くために、AIが自然なポーズを学習していることを理解し、それを利用することが重要です。
- 💡 オリジナルの手を増やすためには、3Dモデルを使って手を作成し、シェーダーを作り、ポーズを撮影して使う方法があります。
- 🎓 細かい調整は重要ですが、大雑把に描くことで、長く使い続けることができます。
Q & A
ステーブル・ディフュージョンで手がおかしくなってしまう問題に対処する方法は何ですか？
-ネガティブ・プロンプトとコントロールネットを使用して、手の崩れを防止し、既に崩れた手を修正することができます。
エンベディングとは何ですか？
-エンベディングは、学習した特徴を追加するテクスチャル・インバージョンの仕組みです。ネガティブ・プロンプトと組み合わせることで、特定の特徴を抑制することができます。
イージーネガティブV2とは何ですか？
-イージーネガティブV2は、手の崩れを防ぐために使用されるネガティブ・プロンプトの機能です。
ネガティブハンドネグとは何ですか？
-ネガティブハンドネグは、手の崩れを防ぐためのもう一つのネガティブ・プロンプトの効果です。
コントロールネットとは何ですか？
-コントロールネットは、既存の画像を基に、特定の部分（例えば手のポーズ）を直接書き換える強力なツールです。
デプスライブラリーとは何ですか？
-デプスライブラリーは、KagiングフェイスとシビットAIからダウンロードして使用する、コントロールネットで手のポーズを指定するために使用されるライブラリーです。
コントロールネットでの調整において、コントロールウェイトとスターティングコントロールステップの役割は何ですか？
-コントロールウェイトはコントロールネットの効果の強さを調整し、スターティングコントロールステップはコントロールネットがいつ介入するかを決定します。
AIが手を正しく描画できない原因は何ですか？
-AIはルールに基づいて形状が変わるため、手の構造や機能について正確に知っていない場合、正しく手を描画することができません。
オリジナルの手をどのように作成し、どうやって使用することができますか？
-3Dモデルを使用して手を作成し、進路や奥行きが見えるシェーダーを作成することでオリジナルの手を作ることができます。作成した手の画像をダウンロードし、SDwebuiのスリブフォルダに入れて使用できます。
最終的に、何らかのAIで完全に手を正しく描画する方法は存在しますか？
-完全に正しい手の描画は難しいですが、エンベリングとコントロールネットを使用することで、手の描画をかなり改善できます。
Outlines
🎨 Art and AI: Overcoming Hand Deformation in Stable Diffusion
The paragraph discusses the challenges of creating stable and realistic hand poses in AI-generated art using Stable Diffusion. The focus is on addressing common issues where hands may appear distorted or unnatural. The video introduces methods to prevent hand deformation using negative prompts and control nets, which allow for the correction of already deformed hands. The content also touches on the learning process of AI, which sometimes struggles with detailed human anatomy like hands, and the importance of using negative prompts to suppress unwanted features in the generated images. The goal is to improve the quality of AI-generated art by maintaining control over fine details like hand poses.
🖌️ Fine-Tuning AI Art with Control Nets and Negative Prompts
This paragraph delves into the technical aspects of refining AI-generated art, particularly focusing on hands, using control nets and negative prompts. It explains the process of creating depth-aware images and using control nets to adjust hand poses according to specific references. The paragraph also discusses the importance of controlling the strength and timing of control net interventions to achieve the desired results without altering the entire image too drastically. The content highlights the iterative process of adjusting parameters such as control weight and starting control steps to fine-tune the AI's output. It emphasizes the limitations and potential of AI in replicating human-like hand poses and the importance of understanding the AI's learning data and capabilities.
👩🎨 Experimentation and Learning in AI Art Generation
The final paragraph reflects on the process of learning and experimenting with AI art generation, acknowledging that AI still struggles with intricate details like hand poses. It discusses the importance of understanding the AI's learning materials and the need for clear references when guiding the AI to create more accurate and natural-looking hands. The content also explores the concept of using standard, easily understood hand poses to achieve better results. The paragraph concludes with practical advice on creating original hand models and resources for improving AI-generated art, encouraging viewers to experiment and learn from the process. It also promotes the channel's content on AI-generated voice synthesis and invites viewer engagement through likes, subscriptions, and comments.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡Embedding ControlNet
💡ネガティブプロンプト (Negative Prompt)
💡イージーネガティブV2 (Easy Negative V2)
💡コントロールネット (Control Net)
💡デプスライブラリー (Depth Library)
💡GitHub
💡AI
💡手の崩れ (Hand Collapse)
💡ポーズ (Pose)
Highlights
ステーブル・ディフュージョンで手の崩れを防ぐ方法が紹介される
コントロールネットを使って手の書き直しが可能です
ネガティブ・プロンプトとイージー・ネガティブV2の効果が解説されています
エンベディングテクニックを用いて手の描写を向上させる方法が提案されています
AIが手の構造や機能を正しく理解できない理由が説明されています
手の崩れを防ぐためにステップ数を変化させる方法が提案されています
アフターリテーラーで顔だけを修正する方法が紹介されています
手がなぜ崩れるのかを理解し、その原因に対処する方法が説明されています
デプスライブラリを使ってコントロールネットを導入する方法が解説されています
コントロールネットの設定方法とパラメーターの調整が詳しく説明されています
手のポーズを直接指定して書き換える方法が紹介されています
オリジナルの手のモデルを作成する方法が説明されています
3Dモデルで手を作り、シェーダーを用いて奥行きを出す方法が提案されています
手をパーせいぜんにする方法で自然なポーズを作ることができました
AIが標準的な手の描写をうまく行うことがわかりました
細かい手の描写を無視して、全体の絵をスムーズに進める方法が提案されています
エンベリングとコントロールネットを組み合わせて手の描写を修正する方法が示されています
最終的に、何も完璧なAIはなく、徐々に改善していくことが重要です
オリジナルの手のモデルをダウンロードして、利用する方法が紹介されています