各項目解説 -StableDiffusion-

各項目の役割について解説まとめ

ここでは基本的にtxt2imgでデフォルトで表示される項目のまとめとなります

拡張機能で導入した項目はまた改めて

Prompt/Negative prompt

通称「呪文」

Prompt

AIに描いてほしい内容を記載します

英語での記述となりますが文章でも単語でもOK

一般的に最初の方の項目の影響が強いと言われています

詳細に書けばよいと言うものではなくAIが混乱しないよう簡明に書いた方が良い結果につながる場合もありますし、順番を入れ替えるだけでも生成結果が大きく異なります

品質呪文もここに記載します

(masterpiece, best quality:1.2),1girl, smile, upper body, brown hair, school_uniform

記載例

()や「:1.2」などはAIに特定の呪文を強調したいときに使用します

((()))など重ねることも可能です。

Negative prompt

反対に描いてほしくない内容を記載します

低品質回避や奇形を避ける呪文のほか、エロ系の表現を避けたい時などに使います

worst quality , bad anatomy, nipples

記載例

Generate

画像の生成を開始します。生成中はInterrupt(中断)ボタンに変わります

プロンプトが空の場合、前回の設定を呼びだします

起動直後に使用すると便利です

また、Prompt欄に全ての生成データを入れてから↙ボタンを押すとseed値などを適切な場所に振り分けてくれるといった機能もあります

🗑 Clear prompt

Prompt欄を削除して空にします

下部の設定項目はそのままです

🎴 Show/hide extra networks

導入済のLoraやEasyNegativeなどの項目を表示/非表示に切り替えます

いったんPromptに入れてしまえば適用されますので邪魔であれば選んだあとは非表示にして構いません

💾 Save style

Promptを入力した状態で押すとpromptがスタイルとして保存されテンプレートとして利用できます

保存したスタイルは下のstyles一覧からプルダウンで選べます

📋 Apply selected styles to current prompt

スタイルを選んだ状態でこのボタンを押すとPrompt欄に保存したPromptが追加されます

Sampling method

通称サンプラー

画像生成時にノイズを除去していくアルゴリズムの方式

クオリティや生成の速さ、ステップ数による画像の変化傾向に影響します

DPM++ 2M Karras,DDIM,Eulerあたりがよく使われている印象です

ざっくりした傾向

  • 名前に a が入っているものはsampling step数しだいで画像が変わる(収束しない)
  • karrasは同名のサンプラーの改良版でノイズが減ってシャープになる傾向
  • +や++は改良版らしいがkarrasとの違いが分からなかった 迷ったら+が多く付いてる方
  • 速度を優先したい場合はDDIMやEuler系

最終的には好みの問題かと

なお使わないサンプラーがある場合は非表示にすることもできます

Settings → Sampler parameters → Hide samplers in user interface

表示したくないサンプラーにチェックをいれる

Sampling steps

通称ステップ数

画像の生成時に改善処理を何回繰り返すか

改善処理と聞くと多い方が良さそうですが頭打ちになります

生成時間が長くなりますし、a系のサンプラーでは画像が変化していくので多いほどよいというわけではありません

20前後で使用されることが多いようです

Restore faces

画像の顔に補正処理を行うオプションみたいですが、あまり期待できないようです

特に二次元イラストについては使わない方が良いという評価です

Tiling

画像をtiling、つまり並べてキレイにつながるように作るオプション

模様などを作るときに使用するそうですが人物画では使用しませんのでチェックしないようにしましょう

Hires. fix

大きい画像を出力したいときにチェックを入れます

ここを選ぶと追加項目が出現しますので改めてまとめます

生成に時間がかかるので気に入った画像を作れるまではチェックを外しておきます

Width/Height/⇅

横の大きさ、縦の大きさを設定できます ⇅で縦横の数値の入れ替えができます

値が大きいほどグラフィックスメモリ(VRAM)が必要となり生成時間がかかります

また、AIは学習済モデルと比較して大きすぎる画像が苦手のため、細部や構図が崩壊しがちになります

512*512など比較的小さいサイズで生成して、気に入ったものがあれば別の機能で大きくしていくのが一般的です

Batch count/Batch size

生成を繰り返す回数と同時に生成する枚数

1×1だと1枚、3×2だと6枚生成されます

Batch count

生成を繰り返す回数

2以上の場合、1枚生成してから次の生成を行いますので、VRAMの使用量は変わりません

時間は単純に増加していきます

Batch size

同時に生成する枚数

複数枚生成させる場合は、VRAMの使用量が増加します

VRAMに余裕があればBatch countよりBatch sizeを上げたほうが処理が早いですが、私の環境(RTX3060 12GB)では体感としてあまり変わりませんでした

CFG Scale

AIがPromptにどの程度従うのか設定する数値となります

上げすぎると指示の矛盾や奇形などで画像が崩壊しやすくなります

下げすぎるとAIの裁量が大きくなり指示に従わなくなりますが結果として良い画像が生成されることもあります

デフォルトが7であり、5~9.5の範囲で作者の好みで使われている印象です

Seed

生成時に使用される乱数

-1はランダムを意味します(生成毎に毎回変わります)

🎲️ Set seed to -1

Seed値を-1に戻します

♻️ Reuse seed from last generation

最後のSeed値を呼び出してSeed値に入力させます

気に入った画像が出来た時に拡大や微調整する際、-1のままだと別の画像が生成されますのでこのボタンで呼び出して乱数を固定します

Batch count/Batch size機能で複数枚生成した場合は画像を選んでから押せばその画像のSeed値が呼び出せます

Extra

ここにチェックを入れると生成した画像を微修正して生成できます

Seedは乱数

Variation strengthの値は小さいほど元画像に近くなり、大きいほど別の画像になりやすくなります

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