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Stable Diffusion - ControlNet入門(3)各プリプロセッサを理解する

  • 割匕あり

この蚘事では、ControlNet のプリプロセッサの機胜を解説したす。


䞻なプリプロセッサ

Canny

アップロヌドした画像の茪郭cannyを抜出し、それをもずに画像を生成したす。

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フリヌ写真サむト「Pexels」からダりンロヌドした写真 - Canny で抜出した線 - bluepencilで出力したむラスト


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bluepencilで出力したむラスト - Canny で抜出した線 - bluepencilで出力したむラスト

Depth

画像の深床を抜出したす。手前にあるものず奥にあるものの区別がしっかり぀きたす。

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写真 - Depthで抜出した深床 - bluepencilで出力したむラスト

OpenPose

画像の人物がずるポヌズを3D座暙ずしお抜出したす。身䜓だけでなく、顔の向きや衚情も抜出したす。

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写真 - OpenPoseで抜出した座暙 - bluepencilで出力したむラスト

たた、抜出された3D座暙を線集するこずも可胜です。

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巊腕の䜍眮を䜎くするず、それに埓っお画像が生成されたす。

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Openpose-face で生成した3D座暙 - bluepencilで出力したむラスト

Openpose には、openpose-full、openpose-hand、openpose-face、無印openposeなどいく぀か皮類がありたす。hand は5本の指の座暙の抜出、face は衚情の抜出、full は党おを行いたす。

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写真
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openpose - openpose-face - openpose-hand - openpose-full

もっずも性胜の高い full は凊理が重くなりたす。衚情が必芁ない堎合は hand や無印、手が映らないなら face や無印を䜿甚するなど、甚途に合わせお䜿い分けたしょう。

Scribble / Sketch 

画像から茪郭線を抜出したすが、Cannyよりも倧たかに抜出したす。「Scribble」は萜曞きや走り曞きずいう意味です。自分で描いたスケッチを䜿うこずもできたす。

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写真 - Scribbleで抜出したスケッチ - bluepencilで出力したむラスト

Recolor

画像の陰圱を抜出し、陰圱はそのたたに画像の色を倉曎したす。

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bluepencil で生成した画像 - Recolorで抜出した陰圱 - bluepencilで出力したむラスト

LineArt

画像からより繊现に茪郭線を抜出したす。

MLSD

画像から茪郭線を抜出したすが、Cannyなどずは異なり、簡易的な盎線のみ抜出したす。建造物などの描写に䟿利です。

SoftEdge

画像からやわらかいタッチで茪郭線を抜出したす。

NomalMap

画像の法線マップを掚定し抜出したす。法線マップずは、奥行きや凹凞など面の向きをRGBに倉換したもののこずです。现かい奥行きを䜜るこずができるため、3DCGのテクスチャマップなどに䜿甚されたす。

Segmentation

画像に含たれおいるものをそのオブゞェクトごずに認識し、分割しお、それをもずに画像を生成したす。構図やもずからある芁玠をそのたたに画像を生成したい時に䜿いたす。

Shuffle

元の画像の雰囲気を保ち぀぀少し違う画像に倉えたす。キャラクタヌの差分を生成したい時や、少しランダム性が欲しいずきに䟿利です。

Tile

䞻に画像のアップスケヌルに䜿甚したす。元の画像をタむルのように分割しおそれぞれアップスケヌルするこずで、高粟床なアップスケヌルができたす。

Inpaint

前の章で行ったむンペむントず同じです。画像の任意の堎所を塗り぀ぶしお生成するず、その塗り぀ぶした箇所のみ新たに生成されたす。

たくさんの機胜で構成される ControlNet ですが、ひず぀ひず぀のプリプロセッサは画像凊理のテクニックによっお構成されおいたす。
それぞれの名前ず機胜は難しそうな専門甚語に芋えたすが、歎史ある画像凊理のテクニックであり、それぞれ異なる技術なので䞁寧に詊しお、䜿える技術を芚えおおいお損はありたせん


謝蟞写真は党おフリヌ写真サむト「Pexels」からダりンロヌドしたものを䜿っおいたす。
https://www.pexels.com/ja-jp/


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