Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E 3 生成画像相互比較（2）

　皆さん、こんにちは。Browncatです。
　Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E 3 生成画像を相互比較する記事の後編です。
　前編は下記のリンク先をご覧ください。

事例2：液体金属に浮いて寝そべっている女性

　前編ではテスト向けの比較的生成が簡単な衣装・背景プロンプトを用意しました。
　後編では、液体金属に浮いて寝そべっているという、現実には存在しない映像で比較します。
　背景の「液体金属」は、Nick St. Pierreさんの以下のテクスチャプロンプトを利用させていただきました。

　さらに衣装に関するプロンプトを付け加え、全体としてはこうなります（Midjourney V6の例）。

　それでは、各プラットフォームの生成例を確認します。

Stable Diffusion

　Stable Diffusion 1.5（Yayoi_mix V2.8b）での生成結果は、以下の通りです。
　なお、SD（Stable Diffusion）系では、液体金属に関するプロンプトに1.4程度の重みをかけます。すなわち

　またSDXLでの生成結果は、以下の通りです。生成の仕方は前編と同じで、dreamshaperXLとfuduki_mixを併用しています。

　今回のプロンプトはもともとはMidjourneyを前提としたものですが、以上のように、SD系にも応用できることがわかりました。

Midjourney

　SD系と同じ衣装・背景プロンプトを用いて、Midjourney V6で生成します。上述のように、このプロンプトはもともとはMidjourney V6を前提に書かれたものです。
　今回はまず（V6でなく）V5.2の結果を示します。

続いてV6で生成してみます。

　V5.2よりV6のほうが生成しやすいことがわかりました。
　V6のパラメータセットに「stylize」というのがありますが、この値が小さいほど、人物の金属への一体度が増します。

DALL-E 3

　続いて、同じ衣装・背景プロンプトを用いて、OpenAIの画像生成AI「DALL-E 3」で生成します。
　今回も「ChatGPT 4」と「Bing Image Creator」と両方生成します。
　まずはChatGPT 4の適用結果です。

　続いてBing Image Creatorによる生成結果です。

　このようにChatGPT 4とBing Image Creatorでは、大きな違いは見当たりませんでした。

結論（後編）

　後編の例では、Midjourney V6以外ではまともに再現できないと思っていましたが、実際にはどのプラットフォームでも、共通のプロンプトで同一の効果を得ることができました。
　もちろん、プラットフォームによって絵柄が異なり、同一プラットフォームでもバージョンやプロバイダが違うと、やはり絵柄が変わります。

　以上、最後までお付き合いくださり、ありがとうございました。