NMDK StableDiffusion GUIの使い方 Ver1.7.0 22/11/13更新

AI

以前NMDK StaleDifusion GUIを紹介しましたが、改善が頻繁に行われるため使い方の記事を分けることにしました。

導入はこちら

ver1.7.0の使い方

使い方の説明画面

1から順に説明していきます

1.プロンプト入力欄

欲しい画像のキーワードを入力します。
入力は英語なのでDeepLなどの翻訳を使いましょう。
NMKD特有の仕組みとして改行によって複数のプロンプトを一度の「Generate」で自動実行できます。

この場合は3つのプロンプトがそれぞれ実行される

長いプロンプトだからと改行するとそこで分割されてしまうので注意して下さい。
一行で書くことを忘れないようにしましょう。

ポジティブプロンプトの設定

{} ()を使用して囲まれた単語の印象を操作する事ができます。

(example){example} 囲まれた単語の印象を強める・弱める

()で囲まれた物は印象を強く、{}で囲まれた物は印象を弱めます。
また、複数使用することでより効果を強めることが出来ます。

例:hatsunemiku (((((greenhair)))))

(緑の髪)の印象を強めたので髪の色が濃ゆい緑になっています。

例:hatsunemiku {{{{{greenhair}}}}}

{緑の髪}の印象を弱めたので青に近い色になります。

使用したモデルWaifuDiffusion1.3です

2.ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトを入力する場所

ネガティブプロンプトは除外する要素を入力する欄です。

不要な要素をネガティブプロンプトに入力することによって、生成される画像のクオリティを上げること等ができます。

ツイッターや掲示板ではネガティブプロンプトのテンプレが流れているので探してみてください。

例:hatsunemiku ネガティブプロンプト:greenhair

髪が青色

この例では緑の髪を除外しているので髪の色が青色になっています。

3.Load Image

画像を元にAIが画像を生成します。

「Load Image(s)」をクリックして画像を読み込む事が可能です。
複数の画像を一度に入力する事もできます。
インプットすると以下のような物が表示されますが通常は「Use as Initialization Image」をクリックして下さい。

「Use as Initialization Image」をクリック

クリックすると以下のような設定が可能になります。

Init Image Strength(Influence)

「Init Image Strength(influence)」では生成される画像にどれくらい似せるかを調整します。
数字が大きいほど元画像が強く反映されます。
0.050~0.950の間で反映できます。

実際に試してみる

今回はWaifuDiffusionで「anime kawaii」とだけ入力しImage Strengthの値を変更しました。
元画像はStableDiffusionが出力した画像になります。

元画像
Image Strength 0.050
Image Strength 0.500
Image Strength 0.950

このように最大値だとほぼ変わらない画像が出力されます。
実際に作成する際は細かく調整しながら作成していくことになると思います。

Masked Inpainting

チェックを付けてから「Generate」ボタンを押すと以下のように黒く塗ることが出来ます。

これは黒く塗った部分のみAIが変更を加える事ができ、画像の一部を書き換えたい時に役に立ちます。

4.Amount Of Images~

一度に何枚の画像を生成するか調整します。
複数のプロンプトを改行で実行すると、設定した枚数を排出した後に次のプロンプトを実行します。

5.Generation Steps

画像生成時に行うStep数を調整できます。
極端に増やすと逆に汚くなる時もあるので注意しましょう。
数字が大きほど1枚作成する処理に時間がかかるようになります。

6.Prompt Guidance(CFG Scale)

どの程度プロンプトの指示を反映するか調整します。
数字が大きいほどプロンプトの指示が強く画像に反映され、小さくするとAIが独自に考えた画像になります。

7.Seed

空白だとランダムな数値を当てはめます。
「Use Previous」をクリックすると前回生成時に使用したseedを入力できるので、同じような画像を作れる場合もあります。

8.Resolusion

画像の解像度を決める部分です。
基本的に正方形じゃないと表示が崩れたり人物が二人表示されます。

因みに、現在モニターや動画で主流の16:9をどうしても作りたい場合はW1024×H576になります。

1024×576で作った画像※環境によって圧縮されてます※

High-Resolusion Fix

高解像度を設定するとチェックボタンが表示されます。

チェックすると高解像度での生成物がより良くなる場合があります

9.Smapler

どのサンプラーを使うのか設定できます。

デフォルトの「Euler Ancestral」は低ステップで高クオリティを表示してくれるサンプラーです。

ステップ数は多くても60程度、大体20~40で高クオリティになると説明されています。
基本的にサンプラーは変えなくて大丈夫です。

10.Generate Seamless

チェックして画像を生成するとシームレスに繋げられるようになります。

例えばこのような要求をDeepLで変換してプロンプトに貼り付け、チェックを付けた状態で生成します。

それで生成されたのがこちら。
この画像はループさせても自然と繋がるので素材として使えるようになります。

元画像
3×3に繋げた画像

現在は以下の設定が可能です。

All Sides

上下左右に画像を繋げられる用に生成されます(例として出した画像のような感じ)
基本はこれで良いでしょう。

Left/Right Edges

左右に画像を繋げられるように画像が生成されます。

Top/Bottom Edges

上下に画像を繋げられるようになります。

11.その他のメニュー

アップスケール・顔補正

このソフトにはアップスケール機能と顔補正(実写系の画像のみ)が標準でついています。

画像の部分をクリックすると設定できます。

青い部分

以下の設定が可能です。

Upscaling

画像を何倍にアプコンするか選択できます。

2倍,3倍,4倍から選択可能です。
設定すると画像が生成された際に自動でアプコンされます。

Strengthで掛かり方の強さを調整します。

Face Restoration

顔を補正する機能です。
ただ、アニメ系の画像では効果がなくリアルな人の顔が修正されます。

Developer Tools

画面のこの部分をクリックするとツールが表示されます。

青い部分をクリック

Open Stable Diffusion CLI・Open CMD in Conda Environment

CUIで本ソフトを動かす機能です。
基本的に開発者や詳しい人向けの機能になります。

Merge Models

モデルのckptファイルを混ぜて新しい物を作ることが可能です。

比率を選ぶ事もできます。
場合によってはGPUのメモリエラーが起きるかもしれません。

2つのモデルを混ぜることで、これまでとは違う画像やお互いの利点を組み合わせる事も可能です。

Prune Models

モデルの不要な部分を削除する事によりモデルファイルを軽くすることができます。

View Log In Realtime

画像生成時やMerge Models時にログを見ることができます。
エラーが起きる時はここを見れば解決手段が分かるかもしれません。

Train DreamBooth Model

特定の画像をモデルに覚えさせるトレーニングが出来ます。

ただ、現時点ではGPURAM20GBが必要なので大半の人は出来ないと思います。

設定

画面右上の歯車を選択すると詳細設定が表示されます。

オレンジ色の部分をクリック

主要な部分だけ解説します。

1.LowMemoryMode

GPUメモリが6GB以下の場合はチェックを入れると動くようになります。

2.Use Full Precision

GTX1600シリーズはStableDiffusionと相性が悪く、エラーが起こりやすいです。
この部分にチェックを入れると上手く動くようになる可能性があります

基本的にチェックは不要です。

3.StableDiffusion Model File

使用するモデルをここで選択できます。
モデルの入れ方は後述します。

4.Stable Diffusion VAE

VAEと呼ばれる拡張モデルを設定します。

最近はこれを設定して更にクオリティを上げる事が当たり前になっています。

モデルの入れ方は後述します。

5.CUDA Device

使用するデバイスを選択できます。
基本的には弄らなくでいいですが、CPUを選択することも可能です。

6.Image Output Folder

画像が保存される場所を変更することが可能です。

デフォルトは最初に解凍したフォルダの中に入ります。

Advanced Mode

チェックすると解像度やStepの数値を大幅に大きくする事ができます。

画像生成後の使い方

画像が生成されると作成された画像をその場で閲覧できます。

旧バージョンの画像ですが同じです。

1.画像を選択

<>をクリックする事で画像を切り替える事が出来ます。

2.アウトプットフォルダを開く

クリックすると画像が保存されているフォルダを選択できます。

3.画像を削除

クリックすると選択中の画像を消すか、作成した画像を全て消すか選択できます。
全て消すを選択した場合は直前に作成した画像群のみが消去されます。
フォルダ内全ての画像が消される訳ではありません。

画像をクリックしたときの挙動について

画像をクリックするとフルスクリーンで表示したり、同じ画像がシームレスに繋がるか確認できます。

右クリックでメニューが表示されます。

別のモデルを使用する

現在StableDiffusionから派生したモデルは沢山ありますが、今回はWaifuDiffusionとTrinartを紹介します。

WaifuDiffusion

Haru氏が開発しているオープンソースの2次元特化のモデルです。

現在1.4の開発が始まっていますが、今回は安定バージョンの1.3とVAEを導入します。

hakurei/waifu-diffusion-v1-3 at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

上記サイトへアクセスして一番下にある「wd-v1-3-float16.ckpt」の横にある「↓」をクリックしてダウンロードします。

青く囲った部分をクリック

これは「モデルフォルダ」に入れます。

次に下記サイトに行き「kl-f8-anime.ckpt」をダウンロードします。

hakurei/waifu-diffusion-v1-4 at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

こちらは「VAEフォルダ」に入れます。

TrinArt

AIのべりすとを開発している株式会社Bit192が公開した2次元特化のモデルです。

naclbit/trinart_characters_19.2m_stable_diffusion_v1 at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

上記サイトにアクセスして「trinart_characters_it4_v1.ckpt」、「autoencoder_fix_kl-f8-trinart_characters.ckpt」をダウンロードします。

下線2つをダウンロード

「trinart_characters~」の方を「モデルフォルダ」に「autoencoder_fix~」の方を「VAEフォルダ」に入れます。

ダウンロードしたファイルをフォルダへ移動させる

モデルファイルの移動

ダウンロードした「モデル用のckptファイル」を移動させます。

歯車から設定を開き「StableDiffusionModel」にある「OpenFolder」をクリックします。

(Data/models)にカーソルを合わせて右上のフォルダマークをクリックします。

すると、エクスプローラーが開くので先程ダウンロードしたモデルを移動させます。

移動させたら横にある「Reflesh List」をクリックします。

すると「StableDiffusionModelFile」でckptファイルが選択できるようになります。

先程いれたファイルが選択できるようになる。

VAE用ファイルの移動

「Stable Diffusion VAE」にあるOpen Folderをクリックして先ほどと同じように開き、VAE用のckptファイルを入れます。

選択してフォルダアイコンをクリックします
フォルダに入れた状態

先程と同じように「Reflesh List」を押します。

モデルを選ぶ

オレンジ色の部分

最後にオレンジ色の部分を選択して使用するモデルを選択します。

「Stable Diffusion VAE」は別のモデル(Waifuの物をTrinArtで使用)でも使えるほか、外す事もできるので色々と試してみて下さい。

設定後、プロンプトを入力し生成を始めると自動でモデルを読み込んでくれます。

注意点

このソフトではckptファイルをフォルダー入れると簡単にモデルが使えます。

ただ、ckptファイルはPythonをそのまま実行してしまう性質があります。

面白そうなモデルだからとそこら辺に落ちているckptファイルを使用すると、有害なプログラムが埋め込まれている可能性もあるので注意しましょう。

終わりに

これで、このソフトをある程度自由に使えると思います。

更新頻度が高いので古くなる場合がありますが、なるべく更新できたらいいなぁと思います。

それでは!

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