Stable DiffusionでControlNetのdepth_hand_refinerを使って崩れた手を修正する方法【高精度で信頼性高し！】
TLDRこの動画は、Stable Diffusionを使用して手の崩れた部分を高精度で修正する方法を紹介しています。デフォルトのADテーラーやプロンプトの工夫に頼らないで、手の修正に特化した「Depth_hand_refiner」というDepth Libraryを使用する方法を解説。手の部分だけを修正するために、画像のmaskを設定し、ControlNetの機能を活用して修正を行います。結果として、手の崩れを綺麗に修正された画像が得られます。
Takeaways
- 🖐️ ステーブルディフュージョンを使用して手の崩れた部分を高精度で修正する方法を紹介します。
- 🎥 動画では、指の本数が減ったり増えたりするという画像のSEの多い問題と対処方法が説明されています。
- 🔧 ControlNetのdepth_hand_refiner拡張機能を使って、手の修正が簡単にできるようになります。
- 🔄 必要な拡張機能とモデルをインストールする方法が簡潔に説明されています。
- 🖼️ 修正前と修正後の画像を比較することで、修正方法の効果を理解できます。
- 👌 手の修正方法には、テキスト2イメージとイメージ2イメージの両方の手法が存在します。
- ⏱️ テキスト2イメージでの修正は時間がかかりますが、画像生成時間が短縮されるため推奨されています。
- 🎨 イメージ2イメージでの修正は精度が高いですが、生成時間が長く、一般的な使用には向かない場合があります。
- 📝 動画の作成者は、PC周辺機器やガジェットのレビュー動画を投稿しているチャンネルを持っています。
- 🔗 動画で紹介した内容の詳細は、ITDTMというウェブサイトでも記事として掲載されています。
- 📈 動画の最後には、チャンネル登録や高評価ボタンの押下を促しています。
Q & A
ステーブルディフュージョンで手の崩れた部分を修正する方法とは何ですか？
-手の崩れた部分を修正する方法は、ControlNetのdepth_hand_refinerを使用して、高精度で信頼性の高い修正を行う方法です。
指の本数が減ってしまうような画像問題はどのようにして修正できますか？
-指の本数が減ってしまうような画像問題は、ControlNetのdepth_hand_refinerを使用して修正することができます。これにより、指の数を正確に再構成し、自然な見た目を戻すことができます。
ControlNetのどのバージョンから手の修正機能が利用可能ですか？
-ControlNetのバージョン1.1.427から手の修正機能が利用可能になります。
手の修正に必要な拡張機能は何ですか？
-手の修正に必要な拡張機能は、DetailerとControlNetです。
depth_hand_refinerを使用する際に推奨されるプロンプトは何ですか？
-depth_hand_refinerを使用する際に推奨されるプロンプトは、手の修正に関するプロンプトを入力することで、精度を上げることができます。例えば、女性の手やイラストレーションのようなプロンプトを追加すると効果的です。
手の修正方法にはどのような種類がありますか？
-手の修正方法には、テキスト2イメージとイメージ2イメージの2つの方法があります。テキスト2イメージはDetailerの機能を使用し、イメージ2イメージはControlNetの機能を使用して修正を行います。
手の修正にかかる時間はどのくらいですか？
-手の修正にかかる時間は、方法によって異なりますが、テキスト2イメージの方法では約16秒、イメージ2イメージの方法では約8秒程度所要されます。ただし、初回はモデルのダウンロードが必要なため、時間がかかることがあります。
デノインストリングスノイズ除去強度を調整することで何が変わりますか？
-デノインストリングスノイズ除去強度を調整することで、画像のノイズ除去の程度が変わります。デフォルト設定は高く設定されているため、適切に調整することで、より自然な修正結果を得ることができます。
手の修正において、バッチサイズはどのように影響を与えますか？
-バッチサイズを大きく設定することで、より高精度な画像が生成される可能性が高まります。しかし、同時に画像生成時間が長くなることを念頭に置いてください。
手が重なっている場合、修正は可能ですか？
-手が重なっている場合、修正は難しい場合があります。振動情報を元に行う修正の場合、手が分散してる場合には可能ですが、重なっている場合は基本的には無効と考えられます。
视频の作成者が運営するウェブサイトの名前は何ですか？
-视频の作成者が運営するウェブサイトの名前はITDTMです。
Outlines
📚 Introduction to Stable Diffusion Hand Correction
The video introduces a method for correcting hands in images using Stable Diffusion. The creator discusses the common issue of hands being distorted or missing fingers in AI-generated images and presents a high-precision technique to fix such issues. The video will guide viewers through the process of correcting hands, emphasizing that this method yields better results than traditional techniques. The creator also promotes their channel, which focuses on PC peripherals and gadgets, and mentions their website ITDTM for related content.
🛠️ Installing Extensions and Models for Hand Correction
The second paragraph delves into the technical setup required for hand correction using Stable Diffusion. It covers the installation of necessary extensions like 'Detailer' and 'ControlNet' and their respective models. The video instructs viewers on how to download and install the required models, such as the 'YoV8S' hand model for higher quality. It also touches on updating extensions to the latest versions for compatibility with the new features.
🎨 Correcting Hands in Images Using ControlNet and Text2Image
In the final paragraph, the video provides a step-by-step guide on how to correct hands in images using ControlNet and Text2Image. It explains the process of masking the hand area, setting up ControlNet configurations, and using the Depth Hand Refiner for precise corrections. The video also discusses the time-consuming nature of Text2Image and recommends using Image2Image for a more efficient process. The creator concludes by encouraging viewers to try the method and provides a link to their ITDTM site for further reading on the topic.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡ControlNet
💡depth_hand_refiner
💡高精度
💡手の修正
💡画像生成
💡ControlNetのdepth_hand_refiner
💡信頼性
💡NoTUBE
💡ITDTM
Highlights
Stable Diffusionを使用して手の崩れた部分を高精度で修正する方法を紹介
通常5本ある指が減ったり、6本になったりする問題がStable Diffusionで多発する
ControlNetのdepth_hand_refinerを使用して手の崩れを修正
高精度で信頼性の高い修正が可能
チャンネルはPC周辺機器ガジェット系のレビュー動画を投稿
ITDTMというウェブサイトも運営している
必要な拡張機能はAutoM41の拡張機能とControlNetのモデル
ControlNetのモデルはバージョン1.1以上が必要
Depth情報を使用するモデルをダウンロードする必要がある
手の修正方法はテキスト2イメージとイメージ2イメージの両方で行う
イメージ2イメージでの修正は画像生成時間が長くなる
エディテイラーによる修正は画像生成時間が長くない
手の修正に最適なプロンプトを追加することで精度を上げる
バッチサイズを大きく設定することで綺麗な画像が出やすくなる
手が重なっている場合の修正は難しい
修正前と修正後の画像を比較して、手の数が正しくなっている
Stable Diffusionの崩れた手の修正方法がかなりの精度向上を見せる
この手法を使うことで、手の崩れが少なくなっている画像を作ることが可能
動画の最後にはチャンネル登録や高評価ボタンを押すよう呼びかけている