【Stable Diffusion】ドット絵が生成できるおすすめのLORAモデルとPixelizationの使い方について解説
TLDRこの動画では、ドット絵を生成するおすすめのLORAモデル「m_pixel」と「Pixel Art Grid」の使い方、またPixelizationツールの導入方法について解説しています。m_pixelはドット絵を綺麗に生成でき、Pixel Art Gridは背景に適したドット絵を生成します。Pixelizationは既存の画像をドット絵に変換できるツールで、画像サイズやドットの大きさを調整可能です。全ての方法を試して、高品質のドット絵を創造しましょう。
Takeaways
- 😀 ドット絵を生成するには、LORAモデルやPixelizationツールを使用することが推奨されます。
- 🔍 m_pixelはドット絵を生成するおすすめのLORAモデルの一つで、civitaiからダウンロード可能です。
- 💻 Google Colab上でm_pixelモデルを使用する際の参照コードが提供されています。
- 🎨 Stable Diffusion Web UIを通じてm_pixelモデルを利用し、ドット絵の生成が可能になります。
- ⚙️ LORAモデルの影響度は0.5から1.4まで調整可能で、影響を弱くする場合は低い値、強くする場合は高い値を設定します。
- 🖼️ Pixel art gridもまた、civitaiから入手可能な別のLORAモデルで、ドット絵を生成することができます。
- 🛠️ Pixelizationは画像をドット絵に変換するためのツールで、インストール方法が2通り提示されています。
- 📚 Google Colab上でPixelizationを使用するには、特定のモデルのダウンロードURLをコピーし、コードに追加する必要があります。
- 🖌️ Pixelizationで画像をドット絵に変換する際には、画像サイズやドットサイズを調整することで元画像と同じサイズで生成することが可能です。
- 🌟 ドット絵を生成するLORAモデルはm_pixelとpixel art gridの2つが推奨されており、Pixelizationツールも高品質なドット絵生成に役立ちます。
Q & A
ドット絵を生成するために推奨されるLORAモデルはどれですか？
-ドット絵を生成するために推奨されるLORAモデルはm_pixelとpixel art gridの2つです。
m_pixelモデルはどこからダウンロードできますか？
-m_pixelモデルはCivitaiからダウンロードできます。リンクは動画の概要欄に貼ってあります。
Pixelizationとはどのようなツールですか？
-Pixelizationはドット絵ではない画像をドット絵に変換させるツールです。
Pixelizationをインストールするにはどうすればいいですか？
-Pixelizationをインストールするには、拡張機能からinstall from urlを選択し、提供されているURLを入力してインストールします。
ドット絵を生成する際のプロンプトにはどのような単語を推奨されますか？
-プロンプトには「masterpiece, top quality, best quality, chibi character, pixel art, girl, full body」などの単語を推奨します。
LORAモデルの影響度をどのように設定すればいいですか？
-LORAモデルの影響度は0.5が一般的に良い結果につながると言われていますが、個人の好みや生成したい画像の質に応じて調整してください。
ドット絵を生成する際にネガティブプロンプトとは何ですか？
-ネガティブプロンプトは生成した画像から排除したい特徴や品質を指定する言葉です。例えば「easy negative, worst quality, low quality, normal quality」などが使えます。
Pixelizationを使用して画像をドット絵に変換する際の画像サイズはどのようになりますか？
-Pixelizationを使用して画像をドット絵に変換する際、keep resolutionオプションを有効にすることで元画像と同じサイズで生成できます。
Pixel sizeとは何ですか？また、どのように設定すればいいですか？
-Pixel sizeはドット絵のドットの大きさを指定する設定です。数値を大きくするとドットが大きくなり、横512縦768の画像なら4から8に設定すると綺麗に生成されます。
ドット絵を生成する際に使用するモデルファイルの拡張子は通常は何ですか？
-ドット絵を生成する際に使用するモデルファイルの拡張子は通常は.safetensorsですが、Pixelizationを使用する場合は.pthの拡張子が使われます。
Outlines
🎨 Creating Pixel Art with lora Models and Tools
This paragraph introduces methods for generating pixel art using lora models and a tool called pixelization. It explains that while some models may require specific inputs to generate pixel art, others might not be able to create it with just a prompt. Two main approaches are discussed: using a lora model that has been trained to create pixel art, or employing the pixelization tool. The paragraph suggests using the m_pixel model from civitai or the pixel art grid model, both available for download with links provided in the video description. It also guides viewers to a video tutorial for detailed instructions on setting up and using these models. The tutorial covers how to use the m_pixel model in Google Colab and adjusting the influence of the lora model with a recommended value of 1.4 or lower to avoid quality degradation. Additionally, it explains how to input prompts and negative prompts for generating pixel art, with examples provided.
🛠️ Installing and Using Pixelization for Pixel Art Conversion
The second paragraph delves into the installation and usage of the pixelization tool, which can convert non-pixel art images into pixel art. It outlines two methods for installing pixelization: one through the extensions feature by entering a URL, and another by searching for and installing it from a list of available extensions. After installation, the paragraph instructs on downloading three specific models from a provided URL, which can be accessed through Google Colab. It also details how to add these models into the Google Colab code, with a note to ensure the correct file extension (.pth) is used. The paragraph concludes with instructions on how to set up pixelization within the stable diffusion web UI, including uploading an image, enabling pixelization, and adjusting pixel size to achieve the desired pixel art effect. It also addresses how to maintain the original image resolution during the conversion process.
Mindmap
Keywords
ドット絵
LORAモデル
Pixelization
プロンプト
ネガティブプロンプト
影響度
Google Colab
checkpointモデル
Pixel art grid
Stable Diffusion
Highlights
ドット絵を生成する方法について解説します。
特定のモデルでは呪文だけでドット絵を生成できない場合があります。
ドット絵を学習させられているloraモデルを使用する方法が一つです。
pixelizationツールを使用する方法がもう一つです。
loraモデルの導入方法や使い方についての解説動画があります。
おすすめのloraモデルとしてm_pixelが紹介されています。
m_pixelはcivitaiからダウンロード可能です。
m_pixelモデルの使い方とgoogle colabでの参照コードが提供されています。
loraモデルの影響度は0.5が適しています。
プロンプトには「ドット絵」「ピクセルアート」などのキーワードを入力します。
ネガティブプロンプトには「低い品質」などの反対のキーワードを入力します。
m_pixelとcheckpointモデルany loraを組み合わせることで綺麗なドット絵が生成できます。
checkpointモデルをanything v5に変えると、m_pixelモデルでドット絵が生成できることが示されています。
pixel art gridという別のloraモデルが紹介されています。
pixel art gridは背景でドット絵感を出しやすいとされています。
pixelizationは画像をドット絵に変換するツールです。
pixelizationをインストールする方法が2通り紹介されています。
google colabでpixelizationを使用してドット絵を生成する方法が説明されています。
pixelizationを使用すると元画像と同じサイズでドット絵を生成できます。
pixel sizeの調整でドットの大きさを制御できます。
ドット絵を生成するおすすめのloraモデルやpixelizationの使い方を総括しています。