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Platform For AI:PAI ArtLab での Stable Diffusion を使用した画像生成

最終更新日:Jul 04, 2026

Platform for AI (PAI) ArtLab の Stable Diffusion Web UI を使い、テキストプロンプトから画像を生成・カスタマイズします。

PAI ArtLab コンソールにログオンします。

背景

Stable Diffusion は、Stability AI が開発した大規模モデルで、テキストプロンプトから画像を生成または修正できます。AUTOMATIC1111 が開発した Stable Diffusion Web UI は、このモデル向けのブラウザーベースのインターフェイスで、プログラマーではないユーザーでも直感的に機能を利用できます。

この直感的な Web UI では、さまざまなプラグインやモデルをロードすることで、最終的な画像をより柔軟にカスタマイズし、コントロールできます。

モデル選択

Object Storage Service (OSS) の適切なディレクトリにモデルをアップロードしてから、Web UI を更新します。モデルは Civitai からダウンロードすることを推奨します。

説明

上記のリンクにアクセスできない場合は、プロキシを設定してから再試行してください。

モデルのドロップダウンリストから、3Guofeng3_v32Light、deliberate_v2、sd_xl_base_1.0 などのモデルを選択します。リストを更新するには、右側の更新ボタンをクリックしてください。

Txt2img

一般的なプロンプト構造

一般的なプロンプトは、次の構造で構成されます:プレフィックス(画質、アートスタイル、カメラエフェクト、照明効果) + 被写体(キャラクターまたはオブジェクト、ポーズ、服装、小道具) + シーン(環境、詳細)。

  • 半角括弧 () を使用して、単語の重みを増やします。単語を強調するには、括弧で囲み、コロンと重みの値を追加します (例: (beautiful:1.3))。推奨される重みの範囲は 0.4 から 1.6 です。重みが低すぎると無視され、高すぎると過学習によって画像に歪みが生じる可能性があります。括弧 () を重ねて重みを増やすこともできます。追加の括弧 () 1 組ごとに重みが 1.1 倍されます (例: (((cute))))。

  • 重み計算式:

    (PromptA:weight) : 単語の重みを増減します。 1 より大きい値は重みを増やし、 1 より小さい値は重みを減らします。(PromptB) : (PromptB:1.1) と同等です。{PromptC} : (PromptC:1.05) と同等です。[PromptD] : (PromptD:0.952) と同等で、重みを減らします。((PromptE)) は (PromptE:1.1*1.1) と同等です。{{PromptF}} は (PromptF:1.05*1.05) と同等です。[[PromptG]] は (PromptG:0.952*0.952) と同等です。

  • 山括弧 <> を使用して、LoRA およびハイパーネットワークモデルを呼び出します。入力形式は <lora:filename:multiplier> または <hypernet:filename:multiplier> です。

  • プロンプトスケジューリング:

    構文 [promptA:promptB:factor] において、factor は promptA から promptB に切り替えるステップの割合を表します。factor の値の範囲は 0 から 1 です。たとえば、a girl holding an [apple:peach:0.9] と a girl holding an [apple:peach:0.2] に同じシード値を使用し、factor を調整することで、非常に類似した画像を生成しつつ、画像内の特定の要素を置き換えるための微調整を行うことができます。

    factor=0.9 の場合、生成された画像では少女が赤いリンゴを持っています。peach への切り替えが生成プロセスの後半で行われるため、apple の特徴が支配的になります。

    factor=0.2 の場合、画像では少女がピンクの桃を持っています。peach への切り替えが早い段階で行われるため、peach の特徴がより顕著になります。

  • 一般的なプロンプト

    ポジティブプロンプト

    ネガティブプロンプト

    プロンプト

    説明

    ネガティブプロンプト

    説明

    HDR, UHD, 8K, 4K

    画質を向上させます。

    mutated hands and fingers

    手や指の奇形を防ぎます。

    best quality

    画像のディテールを豊かにします。

    deformed

    変形を防ぎます。

    masterpiece

    傑作レベルの画像を生成します。

    bad anatomy

    解剖学的に不自然な構造を防ぎます。

    highly detailed

    画像のディテールを増やします。

    disfigured

    外観が損なわれるのを防ぎます。

    studio lighting

    スタジオ照明を追加して質感を高めます。

    poorly drawn face

    下手な顔の描写を防ぎます。

    ultra-fine painting

    超精細なペインティングスタイルを作成します。

    mutated

    変異を防ぎます。

    sharp focus

    シャープなピントにします。

    extra limb

    余分な手足を防ぎます。

    physically-based rendering

    物理ベースレンダリングを適用します。

    ugly

    見苦しい結果を防ぎます。

    extreme detail description

    極めて詳細なディテールを描画します。

    poorly drawn hands

    下手な手の描写を防ぎます。

    vivid colors

    画像の色を鮮やかにします。

    missing limb

    手足の欠損を防ぎます。

    (EOS R8, 50 mm, F1.2, 8K, RAW photo:1.2)

    プロの写真撮影のような効果を加えます。

    floating limbs

    浮遊する手足を防ぎます。

    ボケ

    背景をぼかして被写体を強調します。

    disconnected limbs

    切断された手足を防ぎます。

    スケッチ

    スケッチ風のスタイルにします。

    malformed hands

    奇形の手を防ぎます。

    ペインティング

    絵画調のスタイルにします。

    out of focus

    ピンボケを防ぎます。

    -

    -

    long neck

    長い首を防ぎます。

    -

    -

    long body

    長い胴体を防ぎます。

例

  • シンプルなプロンプト:それぞれのフィールドにポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します。より詳細なプロンプトを記述すると、意図をより正確に反映した画像を生成できます。

    Web UI では、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトの入力ボックスはインターフェイスの上部にあり、その右側に [生成] ボタンがあります。プロンプトが入力されていない場合、両方の入力ボックスは空です。

    例えば、シンプルなプロンプト 「cat」 を入力して [生成] をクリックすると、サンプリングメソッド Euler a、サンプリングステップ 20、画像サイズ 512×512、CFG スケール 7 の設定で猫の画像が生成されます。

  • 複雑なプロンプト:

    • ポジティブプロンプト: 8k portrait of beautiful cyborg with brown hair, intricate, elegant, highly detailed, majestic, digital photography, art by artgerm and ruan jia and greg rutkowski surreal painting gold butterfly filigree, broken glass, (masterpiece, sidelighting, finely detailed beautiful eyes: 1.2), hdr

    • ネガティブプロンプト: canvas frame, cartoon, 3d, ((disfigured)), ((bad art)), ((deformed)),((extra limbs)),((close up)),((b&w)), wired colors, blurry, (((duplicate))), ((morbid)), ((mutilated)), [out of frame], extra fingers, mutated hands, ((poorly drawn hands)), ((poorly drawn face)), (((mutation))), (((deformed))), ((ugly)), blurry, ((bad anatomy)), (((bad proportions))), ((extra limbs)), cloned face, (((disfigured))), out of frame, ugly, extra limbs, (bad anatomy), gross proportions, (malformed limbs), ((missing arms)), ((missing legs)), (((extra arms))), (((extra legs))), mutated hands, (fused fingers), (too many fingers), (((long neck))), Photoshop, video game, ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, mutation, mutated, extra limbs, extra legs, extra arms, disfigured, deformed, cross-eye, body out of frame, blurry, bad art, bad anatomy, 3d render

    • プロンプトのソース: Civitai をご参照ください。

      説明

      このリンクにアクセスできない場合は、プロキシを設定してから再度お試しください。

    • プロンプトの先頭にあるキーワードほど、重く重み付けされます。必要に応じてキーワードを配置できます。例:被写体、媒体、スタイル、アーティスト、Web サイト、解像度、追加の詳細、色、照明。プロンプトでは、これらすべてのグループのキーワードを使用する必要はありません。必要に応じてキーワードを選択し、順序を決めてください。ベースモデルに加えて、事前学習済みモデルには、状況に応じて特定のスタイルを自動的にトリガーしたり、プロンプトの一部を破棄したりする隠し設定が含まれていることがよくあります。

      上記のプロンプトから生成された画像は、茶色の髪と金色の蝶の線条細工を持つ美しいサイボーグの8Kポートレートで、高いディテールとHDR効果が特徴です。

パラメーター

  • ① サンプリング方法

    拡散デノイズアルゴリズムのサンプリングモードです。サンプリング方法が異なると、生成される効果も異なります。サンプラー Euler a(一般的)、DPM++ 2S a、DPM++ 2S a Karras は、類似した全体的な構図を生成します。サンプラー Euler、DPM++ 2m、DPM++ 2M Karras も類似した構図を生成します。DDIM の構図スタイルはかなり異なります。

    image

  • ② サンプリングステップ

    各サンプリングステップで、AI はプロンプトと現在の画像を比較して調整を行います。ステップ数が多いほど、より多くの時間とコンピューティングリソースを消費しますが、必ずしもより良い結果が得られるとは限りません。

    実際には、サンプリングステップ数が増加するにつれて、生成される画像は通常、より詳細になります。これはサンプリングモードと密接に関連しています。例えば、Euler a サンプラーを使用する場合、画像の詳細は約 30 から 40 ステップで安定する傾向があります。サンプリングステップをさらに増やしても、新しい詳細は追加されません。

    image

    image

  • ③ Hires. fix

    2 段階のプロセスを使用します。最初に低解像度で画像を作成し、次にアップスケールして、構図を変更せずに詳細を改善します。このオプションを選択する場合は、Hires steps やノイズ除去強度などのパラメーターを設定する必要があります。

    詳細については、「PAI ArtLab を使用して画像をアップスケールする 3 つの方法」をご参照ください。

  • ④ [幅]と高さ: 画像のサイズと解像度です。解像度が高いほど、より多くの GPU メモリを消費し、より多くの詳細が生成されます。これらの値を高く設定しすぎないことを推奨します。デフォルト値の 512x512 は、ほとんどの場合に十分です。

  • ⑤ バッチカウント

    異なるバッチで生成された画像は、詳細が異なる場合があります。値を大きくすると、計算時間が増加します。

  • ⑥ バッチサイズ

    各バッチで同時に生成される画像の数です。これは大量の GPU メモリを消費します。

    バッチサイズを 1 に設定すると、一度に 1 つの画像が生成されます。

    バッチサイズを 4 に設定すると、4 つの画像が同時に生成され、2×2 のグリッドに配置されます。

  • ⑦ CFG Scale

    値が高いほど、出力はよりプロンプトに忠実になります。値が低いほど、AI の創造的な自由度が高まります。

  • ⑧ シード

    -1 の値は、各生成がランダムであることを示します。他の数値(負の数や小数を含む)に設定すると、同じシード、パラメーター、モデル、GPU を使用して同じ画像を生成できます。

  • ⑨ プロンプトまたは最後に生成された画像から生成パラメーターを読み取ります。

  • ⑩ プロンプトの内容をクリアします。

Img2img

img2img 機能は、テキストプロンプトに基づいて画像を別の画像に変換します。たとえば、実写写真をアニメキャラクターに変換したり、線画に色を付けたりできます。また、パラメーター調整とインペインティングにも対応しており、特定の領域を修正または描き直すことも可能です。

生成された画像はイテレーションしたり、一部を編集したりでき、他の機能でも使用できます。2 つの AI モデルが、入力画像からプロンプト用語を自動的に生成できます。CLIP (リアルなスタイル向け) と DeepBooru (アニメスタイル向け) です。

以下の各セクションで、この機能の使用方法を説明します。

Img2img

  1. ボックスをクリックして画像をアップロードします。画像のアスペクト比は、指定した幅と高さの比率に一致させる必要があります。たとえば、512×512 の画像は、アスペクト比が 1:1 になっている必要があります。

  1. [Interrogate CLIP] または [Interrogate DeepBooru] を使用してプロンプトを生成するか、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを手動で入力します。次に、生成 をクリックして、アップロードした画像から新しい画像を生成します。

    左側にはアップロードした元のアニメの少女の画像、右側にはそこから生成された新しい画像が表示されます。基本的な構図とキャラクターの特徴は維持されたまま、新しい詳細やバリエーションが追加されます。

スケッチ

  • 通常の画像のアップロード

    アップロードした画像に描き込み、プロンプトの一部を修正します。再生成された画像には、描き込んだ要素が含まれます。

    左側には紫色の蝶を描き込んだ元画像が表示され、右側には生成画像が表示されます。描き込んだ蝶がシーンに自然に統合されています。

  • 線画のアップロード

    線画に色を付け、プロンプトを使用してさまざまなスタイルの画像を生成できます。

    左側には色ブロックを含むラフな線画が表示され、右側には線画とプロンプトに基づいて AI が生成した、完全に彩色されたアニメキャラクターが表示されます。

    スケッチ機能を使用すると、高度な描画スキルがなくても、ラフなアイデアを高品質な画像に変換できます。

インペイント

変更したいエリアをペイントして元の画像にマスクを追加し、マスクされた領域またはマスクされていない領域をインペイントします。

  • マスク領域のインペイント

    変更したい内容をプロンプトに追加し、生成 をクリックします。例えば、元のプロンプトに「wears sweater」を追加します。

    左側には、キャラクターの服にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、インペイント後の結果が表示され、マスクされた服がセーターに置き換えられています。

  • マスク外領域のインペイント

    変更したい内容をプロンプトに追加し、生成 をクリックします。例えば、元のプロンプトに「classroom」を追加します。

    左側には、キャラクターにマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、インペイント後の結果が表示され、マスクされていない背景が教室のシーンに変更されています。

インペイントスケッチ

この機能は、インペインティングにカラーパレットを追加し、生成プロセスがスケッチの色を参照できるようにします。

左側には、カラーパレットを使用して青いスケッチを描き込んだ元の画像が表示され、右側には生成結果が表示されます。スケッチの色が画像に自然になじんでいます。

インペイントアップロード

Photoshop などの外部ツールで作成したマスクをアップロードする機能です。高精度のマスクが必要なユーザーに便利です。この機能を使用するには、事前に作成したマスクファイルをマスクアップロードエリアにアップロードします。

インターフェイスの上部には元の画像が表示され、下部には [ここに画像をドロップ] または [クリックしてアップロード] というプロンプトが表示されるマスクアップロードエリアと、[マスク] ボタンがあります。

バッチ

img2img の画像をバッチ処理するには、入力ディレクトリ、出力ディレクトリ、インペインティング用の インペイントバッチマスクディレクトリ の 3 つのフォルダーを設定します。

  1. 変更する画像を 入力ディレクトリ に配置します。AI が生成した画像は 出力ディレクトリ に保存されます。

  2. インペインティングでマスクを使用する場合は、インペイントバッチマスクディレクトリ のパスを設定します。設定しない場合は、画像全体がインペインティングされます。

  3. 元の画像とマスクに同じファイル名を付けることで、マスクを元の画像に対応付けできます。たとえば、元の画像のファイル名が ali_sd.png の場合、対応するマスクのファイル名も ali_sd.png にする必要があります。

  4. 元の画像に対応するマスクがない場合は、インペイントバッチマスクディレクトリ内の最初のマスクがインペインティングに使用されます。そのため、最初のマスクを白一色の画像に設定すると、画像全体のインペインティングを実行できます。画像全体のインペインティングが不要な場合は、最も頻繁に使用するマスクをディレクトリの最初のファイルとして配置します。

    バッチ処理のインターフェイスには、入力ディレクトリ (元の画像用)、出力ディレクトリ (生成結果用)、インペイントバッチマスクディレクトリ (マスクファイル用) の 3 つのディレクトリ入力フィールドがあります。

以下のセクションでは、パラメーターについて説明します。

Img2img とスケッチのパラメーター

  • CLIP 解析と DeepBooru 解析

    • アップロードした画像からプロンプト用の語句を生成します。

    • CLIP は、人間が話すような自然言語で説明を生成します。

    • DeepBooru は、「beautiful woman, river, afternoon...」のようなタグを使用します。

    • CLIP と比較して、DeepBooru の説明は一般的に、より詳細です。

  • リサイズモード: リサイズモードによって変換結果も異なります。

  • 単純リサイズ: このモードは、画像をターゲットサイズにスケーリングします。変換された画像は引き伸ばされたり圧縮されたりする可能性があり、ディテールが失われたり、歪みが生じたりする場合があります。

    image.png

  • クロップしてリサイズ: このモードは、元の画像をターゲットの縦横比にクロップしてからリサイズします。これにより、歪みを減らし、より多くのディテールを保持できます。ただし、クロップにより画像の一部が削除されるため、最終結果では一部のディテールが失われる可能性があります。

    image.pngimage.png

  • リサイズして塗りつぶす: 縦横比を維持したまま、ターゲットの寸法内に収まるように画像をリサイズし、空いたスペースを塗りつぶします。色やパターンで塗りつぶすことができます。この方法は縦横比とディテールを保持しますが、塗りつぶされた部分が見た目に影響を与える可能性があります。

    image.png

    outpainting mk2 スクリプトを使用できます。必要に応じてノイズ除去強度を調整してください。

    Outpainting mk2 のパラメーターは、[拡張するピクセル数] を 128、[マスクのぼかし] を 23、[Outpainting の方向] (上、下、左、右のいずれか)、[Fall-off exponent] を 0.73、[Color variation] を 0.04 に設定します。

    image.png

  • 単純リサイズ (潜在的アップスケール): このモードは、順方向パス中にのみリサイズします。入力が小さいため高速で安定していますが、元の画像のディテールを正確に復元できない場合があります。

    image.png

  • ノイズ除去強度: 元の画像がどの程度変更されるかを制御します。値が高いほど、元の画像由来のディテールが少ない滑らかな出力となり、値が低いほど、元の画像のディテールがより多く保持されます。望ましい結果が得られるようにこの値を調整してください。

    以下の画像は、元の画像に対してノイズ除去強度を調整した結果を示しています。

    image.png

インペイント のパラメーター

  • [マスクのぼかし]

    マスクのぼかしは、マスクされた領域の周囲のピクセルをぼかして硬いエッジを減らし、インペイント結果をより自然にする画像処理技術です。値が高いほど、エッジの境界がより滑らかになります。

    以下の例は、マスクのぼかし値 0、20、40、60 の比較を示しています。

    image.pngimage.pngimage.pngimage.png

  • [マスクモード]

    [マスクモード] には、[マスク領域をインペイント] (マスクで覆われた領域のみを再描画) と [マスク領域以外をインペイント] (マスクの外側の領域のみを再描画) の 2 つのオプションがあります。

  • [マスクした部分の処理]

  • [塗りつぶし]: 周囲のピクセルに基づいてマスクされた領域を塗りつぶします。これは、画像から不要な部分を削除するためによく使用されます。この例では、元の画像にいくつかの木の幹が含まれています。

    左側には、木の幹にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、塗りつぶし処理後の結果が表示されており、マスクされた領域の木の幹が削除され、自然に塗りつぶされています。

  • [元画像]: 元のコンテンツにノイズ除去と再描画を適用したバージョンで、マスク領域を塗りつぶします。これは、欠陥を修正したり、既存の要素を変更したりするためによく使用されます。この例では、木の幹が花に置き換えられています。

    左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、元画像モードでの処理後の結果が表示されており、マスクされた領域の木の幹が花に置き換えられています。

  • [潜在ノイズ]: ノイズ除去プロセスの前に、マスクされた領域をランダムノイズで塗りつぶします。通常、特定の領域でアーティスティックな処理を行い、新しいコンテンツを生成するために使用されます。

    • 低ノイズ除去強度:

    左側には、マスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、低ノイズ除去強度での結果が表示されており、マスクされた領域は元のディテールの多くを保持し、わずかなノイズ効果が見られるのみです。

    • 高ノイズ除去強度:

      左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、高ノイズ除去強度での結果が表示されており、マスクされた領域は大幅に変化し、元の画像とは大きく異なる新しいコンテンツが生成されています。

  • [潜在的無]: マスクされた領域を、ニュートラルな潜在表現で塗りつぶします。これは通常、余白を作成したり、全体的な美観を保つために境界線を追加したりするために使用されます。

    • 低ノイズ除去強度:

      左側には、マスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、低ノイズ除去強度での結果が表示されており、マスクされた領域はほとんど変化せず、元の画像に近い状態を維持しています。

    • 高ノイズ除去強度:

      左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、高ノイズ除去強度での結果が表示されており、マスクされた領域は元の画像とは異なる新しい要素で再生成されています。

  • [全体像] (ノイズ除去強度 0 と 0.6 での塗りつぶしと元画像の比較)

    • [塗りつぶし]

      • ノイズ除去強度 0

        左側には、顔にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0 での結果が表示されており、顔の領域がぼやけてディテールが認識できません。

      • ノイズ除去強度 0.6

        左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0.6 での結果が表示されており、マスクされた領域に新しい顔の特徴が生成されています。

    • [元画像]

      • ノイズ除去強度 0

        左側には、顔にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0 での結果が表示されており、顔は滑らかなままですが、大きな変化はありません。

      • ノイズ除去強度 0.6

        左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0.6 での結果が表示されており、新しい顔の特徴が生成されています。

  • [マスク領域のみ] (ノイズ除去強度 0 と 0.6 での塗りつぶしと元画像の比較)

    • [塗りつぶし]

      • ノイズ除去強度 0

        左側には、顔にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0 での結果が表示されており、顔の領域は元の状態のままです。

      • ノイズ除去強度 0.6

        左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0.6 での結果が表示されており、マスクされた領域に新しい顔の特徴が生成されています。

    • [元画像]

      • ノイズ除去強度 0

        左側には、顔にマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0 での結果が表示されており、顔の領域は元の状態のままです。

      • ノイズ除去強度 0.6

        左側には、同じマスクがかけられた元の画像が表示されます。右側には、ノイズ除去強度 0.6 での結果が表示されており、マスクされた領域に新しい顔の特徴が生成されています。

  • マスク領域のみのパディング、ピクセル数: このパラメーターは、「マスク領域のみ」が選択されている場合にのみ調整可能で、「全体像」モードには影響しません。顔の復元には、元画像 がより安定しており、潜在ノイズ はよりアーティスティックな効果が得られます。

インペイント (スケッチ) のパラメーター

[マスクの透明度]

以下の例は、マスクの透明度の値 0、30、60、90 の比較を示しています。値の範囲は 0 から 100 です。値が高いほど、マスクの下にある元の輪郭がより見やすくなり、インペインティングの強度にも影響します。

image.pngimage.pngimage.pngimage.png

画像情報

Stable Diffusion で生成された画像をアップロードすると、その作成に使用されたプロンプトとパラメーターを確認できます。

[画像情報] ページでは、アップロードした AI 生成画像が左側に、その完全な生成パラメーターが右側に表示されます。これには、ポジティブプロンプト、ネガティブプロンプト、サンプリングメソッド (Euler a)、サンプリングステップ (20)、CFG Scale (7)、シード値、モデル名などの情報が含まれます。下部には、[txt2img に送信] などのショートカットボタンがあります。

生成情報は、スクリーンショットや、他のアプリケーション経由で転送された画像からは読み取れません。

このような画像をアップロードすると、システムは画像から生成パラメーターを解析できないため、右側の [パラメーター] ペインは空になります。

ControlNet プラグイン

説明

PAI-ArtLab では、TheMisto.ai の MistoLine-SDXL-ControlNet プラグインが、Stable Diffusion WebUI および ComfyUI のさまざまなバージョンで利用できます。

パラメーター

パラメーター

説明

有効

このチェックボックスを選択して ControlNet を有効にします。

低 VRAM

デバイスの VRAM が 4 GB 未満の場合は、これを選択します。

プリプロセッサ

プリプロセッサが異なると、生成される効果も異なります。各プリプロセッサは、対応するモデルと一緒に使用する必要があります。

モデル

選択したプリプロセッサに対応するモデルです。モデルを手動でダウンロードし、対応する OSS ディレクトリにアップロードする必要があります。

制御の重み

生成画像に対する ControlNet の影響の重みを指定します。img2img プロセスでは、低いノイズ除去強度と高い制御の重みを組み合わせると、フィルターとスタイルを変更しながら画像の詳細が保持されます。逆に、高いノイズ除去強度と低い制御の重みを組み合わせると、画像の詳細が変更されます。

制御の開始ステップ

0 から 1 の値で、総サンプリングステップのパーセンテージとして ControlNet ガイダンスの開始を指定します。値が 0 の場合、ガイダンスは最初のステップから開始され、1 の場合は最後のステップで開始されます。値が高いほど、ControlNet が最終画像に与える影響は小さくなります。

例えば、サンプリングステップを 20 に設定し、制御の開始ステップを 0.3 に設定すると、ControlNet はステップ 6 (20 × 0.3) からガイダンスを開始します。

制御の終了ステップ

0 から 1 の値で、総サンプリングステップのパーセンテージとして ControlNet ガイダンスの終了を指定します。

コントロールタイプ

  • Canny (ハードエッジ):ハードエッジを抽出して線画を作成します。輪郭、ポーズ、服のしわ、表情などの詳細な線を検出できます。ただし、生成される画像の創造性は低く、背景の影響を受けやすくなります。このタイプは、背景が複雑な画像や、被写体が背景と大きく交差する画像には適していません。通常、control_sd15_canny モデルと一緒に使用されます。

  • Depth:入力画像からデプスマップを生成して、オブジェクトの空間配置を制御します。明るい領域はオブジェクトが近いことを示し、暗い領域は遠いことを示します。このプロセスでは細かい詳細が保持されない場合があり、大きな画像の場合、表情などの内部詳細が失われる可能性があります。通常、control_sd15_depth モデルと一緒に使用されます。

  • NormalMap:3D モデリングソフトウェアからではなく、入力画像から法線マップを生成します。赤、緑、青の色チャンネルを使用して表面の方向とテクスチャを定義し、高レベルの詳細を保持するのに役立ちます。複雑な詳細、輪郭、深度の処理に効果的であり、キャラクターモデリングに適しています。通常、control_sd15_normal モデルと一緒に使用されます。

  • OpenPose (ポーズ):画像内の人物のポーズから基本的な骨格マップを生成します。骨格マップには複数の関節が含まれており、同じ被写体のポーズで一貫して画像を生成できます。通常、control_sd15_openpose モデルと一緒に使用されます。

  • MLSD (直線):直線を検出して硬い輪郭を作成します。主に建築物に使用され、非剛体または曲線のあるオブジェクトには適していません。通常、control_sd15_mlsd モデルと一緒に使用されます。

  • Scribble/Sketch:シンプルな線画やスケッチから画像を生成します。スケッチ画像を直接アップロードすることもできます。入力画像が白い背景に黒い線で構成されている場合は、[入力色を反転] オプションを選択する必要があります。通常、control_sd15_scribble モデルと一緒に使用されます。

  • Segmentation:アップロードされた画像を領域に分割することで、セマンティックセグメンテーションを実行します。これにより、PAI-ArtLab がオブジェクトのカテゴリをより簡単に識別できるようになります。通常、control_sd15_seg モデルと一緒に使用されます。

ControlNet の使用例

三面図

  • 推奨モデル: チェックポイント、LoRA

  • プロンプト設定

    • ポジティブプロンプト: JinxLol,mature female,1girl, solo,looking at viewer, navel, gloves, fingerless gloves, character name, midriff, bare shoulders, looking at viewer, gun, crop top, belt,outdoors

    • ネガティブプロンプト: (low quality, worst quality:1.3), (lowres), blurry,text,watermark,signature,artist name,letterboxed, female pubic hair,realism

  • パラメーター設定

    [サンプリング方法 (サンプラー)] を [DPM++2M Karras] に設定します。その他のパラメーターはデフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • ControlNet パラメーター設定

    キャラクターを様々な角度から見た線画画像をアップロードします。[コントロールタイプ] を [Canny (ハードエッジ)] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • 生成例

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    image

屋外の建物

  • 推奨モデル: チェックポイント、LoRA

  • プロンプト設定

    • ポジティブプロンプト: XSWB,architecture,autumn,bench, blue_sky, building,cloudy_sky, day, fence,forest, garden, grass, house, mountain, nature, no_humans, outdoors, palm_tree, path, pavement, plant, road, scenery, sky,tree, water,wooden_fence,triangular top,masterpiece,ultra-fine painting,sharp focus,HDR,UHD,8K,4K <lora:xsarchitectural3aerial_xsarchitectural3:0.9>

    • ネガティブプロンプト: soft line,Distorted, fuzzy

  • パラメーター設定

    [サンプリング方法] [(サンプラー)] を [Euler a] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • ControlNet パラメーター

    建物の線画イメージをアップロードし、[コントロールタイプ] を [MLSD (直線)] に設定します。その他のパラメーターはデフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • 生成例

    image

インテリアデザイン

  • 推奨モデル:

    ベースモデル v1-5-pruned-emaonly.safetensors、LoRA

  • プロンプト設定

    ポジティブプロンプト: Interior advanced Design<lora:xsarchitectural9advanced_xsarchitectural:1>

  • パラメーター設定

    [サンプリング方法 (サンプラー)] を [Euler a] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整してください。

  • ControlNet パラメーター

    家具のない部屋の画像をアップロードし、[コントロールタイプ] を [MLSD (直線)] に、[バッチサイズ] を 4 に設定することで、一度に 4 枚の画像を生成できます。他のパラメーターはデフォルト値を使用するか、必要に応じて調整してください。

  • 生成例

    image.png

アニメアバター

  • プロンプト設定

    • ポジティブプロンプト: best quality, masterpiece, (realistic:1.2), 1 girl, brown hair, brown eyes,Front, detailed face, beautiful eyes <lora:hanfu_v29 Lora:1>

    • ネガティブプロンプト: (low quality, worst quality:1.4),nsfw

  • パラメーター設定

    [サンプリング方法 (サンプラー)] を [Euler a] に設定します。その他のパラメーターにはデフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • ControlNet パラメーター

    顔画像をアップロードし、[コントロールタイプ] を [Canny (ハードエッジ)] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • 生成例

    image

    image

服装の変更

  • 推奨モデル: Civitai のモデル

  • プロンプト設定

    • ポジティブプロンプト: close up of a european woman, ginger hair, winter forest, natural skin texture, 24mm, 4k textures, soft cinematic light, RAW photo, photorealism, photorealistic, intricate, elegant, highly detailed, sharp focus, ((((cinematic look)))), soothing tones, insane details, intricate details, hyperdetailed, low contrast, soft cinematic light, dim colors, exposure blend, hdr, faded

    • ネガティブプロンプト: (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation,nsfw

  • パラメーター設定

    [サンプリング方法 (サンプラー)] を [Euler a] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • ControlNet パラメーター

    人物の画像をアップロードします。[コントロールタイプ] を [OpenPose (ポーズ)] に設定します。その他のパラメーターは、デフォルト値を使用するか、必要に応じて調整します。

  • 生成例

    image

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髪の色の変更

  • プロンプト設定

    black hair などのタグを追加できます。

  • パラメーター設定

    img2img インペイント機能を使用して髪の色を変更します。手動でマスクを描画し、[デノイズ強度] を 0.6 に設定し、その他のパラメーターはデフォルト値のままにします。

  • 生成例

    image.pngimage.png

背景のインペイント

  • プロンプト設定

    タグを追加し、括弧を使用してその重みを増やします。例: green trees,((beach)),((sea)),((blue sky)),black hair

  • パラメーター設定

    手動でマスクを描画し、必要に応じてマスクモードやノイズ除去強度などのパラメーターを調整します。

  • 生成例

    image.pngimage.png