必修!stable diffusionのアップスケール① Multi Diffusionの使い方 #ai画像生成 #stablediffusion #ai技術
TLDR今日の動画では、会津院ワンダーランドのアリスが解説し、Stable Diffusionを使った画像生成の際に解像度を上げる方法について学びます。特にマルチディフュージョンアップスケーラーフォートマティックイレブンという拡張機能の活用を紹介し、画像を4K、8Kまでアップスケールするプロセスを実演します。また、STウェブUIar拡張機能のインストール方法や、ネガティブプロンプトの使い方、バッチサイズとバッチカウントの意味、デノイジングストレングスの調整など、詳細なテクニックを共有。最後に、生成された画像の比較を行い、解像度が高まるほど綺麗になる様子を確認します。
Takeaways
- 😀 ステーブルディフュージョンを使用して画像を生成する際、解像度を上げるためにマルチディフュージョンアップスケーラーフォートマティックイレブンという拡張機能が必須です。
- 🔍 STウェブUI拡張機能は、画面のアスペクト比を教えてくれるため、便利です。
- 🛠️ 拡張機能をインストールするには、インストールフロムURLからサイトURLをコピーしてインストールを押すか、アウェイラブルからロードフロムを押して検索します。
- 🎨 今回のデモでは、エンシングv4.5を使用して画像を生成し、様々なローラを組み合わせて画像を作成しました。
- ⚠️ ネガティブプロンプトを多用すると画像が悪くなることがあるので、シンプルなネガティブエンベッティングを1つだけ使用することをお勧めします。
- 🖼️ バッチサイズは一度に生成する画像の枚数、バッチカウントはその生成を何回繰り返すかを示します。
- 🌟 画像生成の際には、解像度を4Kまで上げ、8Kまでアップスケールを試みます。
- 🔧 画像のアップスケール時に重要なのはデノイジングストレングスで、画像のノイズを抑えながら詳細を保つことができます。
- 📊 XYZプロットを使用してデノイジングストレングスを調整し、最適な値を見つけることができます。
- 🚀 8Kまでのアップスケールにはマルチディフュージョンアップスケーラーのオートマティックイレブン機能が有効で、VRAMの消費を抑えながらも高解像度画像を生成できます。
Q & A
Stable Diffusionで画像を生成する際に解像度を上げるために重要な拡張機能は何ですか?
-解像度を上げるために重要な拡張機能はマルチディフュージョンアップスケーラーフォートマティックイレブンです。これは必須の拡張機能で、画像の解像度を高めるために使います。
STウェブUIARとは何ですか?
-STウェブUIARは画面のアスペクト比を教えてくれる拡張機能で、便利なので入れると良いと提案されています。
拡張機能をインストールする方法はどのようにしますか?
-拡張機能をインストールするには、インストールフロムURLにサイトのURLをコピーしてインストールを押す、またはアウェイラブルからロードフロムを押して検索し、項目をチェックアップデートしてUIをリスタートします。
ネガティブプロンプトを使いすぎるとどのような問題が起こる可能性がありますか?
-ネガティブプロンプトを使いすぎると画像が悪くなることがあります。基本的にはシンプルなネガティブエンベッティングを一つ入れることをお勧めしています。
バッチサイズとバッチカウントとはどのような違いがありますか?
-バッチサイズは一度に生成する画像の枚数を指し、バッチカウントはその生成を何回繰り返すかを表します。例えばバッチサイズが8でバッチカウントが10であれば、80枚の画像が生成されます。
画像をアップスケールする際にデノイジングストレングスはどのように設定しますか?
-デノイジングストレングスはゼロから1まで調節でき、0は画像をそのまま拡大するだけですが、0.5など少し高い値を設定することで画像のディテールが良くなります。ただし、値を高めると画像が壊れてしまう可能性もあります。
画像を4Kまでアップスケールしたければどのようなステップが必要ですか?
-まず画像のシード値を固定し、ハイレゾフィックスのアップスケーラーを選択して、デノイジングストレングスを適切な値に設定して画像を生成します。その後、画像サイズが4Kに近ければ成功です。
マルチディフュージョンアップスケーラー4オートマティックイレブンの機能は何ですか?
-マルチディフュージョンアップスケーラー4オートマティックイレブンは、VRAMの消費量を抑えながら画像を4倍の解像度までアップスケールできる機能です。
チャイルドvaeとは何ですか?
-チャイルドvaeはマルチディフュージョンアップスケーラーで使用される機能で、VRAMの消費を抑えるために画像をタイルに分けてアップスケールします。
画像を8Kまでアップスケールする際の重要なポイントは何ですか?
-画像を8Kまでアップスケールする際には、デノイジングストレングスを低く設定することが重要です。また、画像が大きくなるほどメモリーの消費が増えるので、適切なタイルサイズとオーバーラップを設定する必要があります。
Outlines
🖼️ Image Resolution Enhancement Techniques
The assistant Alice introduces the importance of increasing image resolution when using stable diffusion to generate images. She discusses the necessity of using an extension called 'Multi Diffusion Upscaler Fortmatmatic Ilevn' to enhance resolution and another extension, 'ST Web UI AR', which helps with aspect ratio visualization. The process of installing these extensions is explained, including copying the URL and loading it through the UI. The video then transitions into a live demonstration of image generation using a specific aspect ratio of 16:9, aiming to upscale the image to 8K resolution. The assistant emphasizes the use of simple negative prompts to avoid image degradation and explains the difference between batch size and batch count, illustrating how they affect the image generation process.
🔍 Fine-Tuning Image Upscaling Parameters
The script details the process of fixing the seed value for an image to ensure consistency and then explores various upscaling techniques. The assistant discusses the use of 'HighResFix' for different image types, such as anime or live-action, and the importance of adjusting the 'denoising strength' parameter. A demonstration is provided where the assistant experiments with different denoising strengths, from 0.1 to 0.7, to find the optimal balance between image quality and detail preservation. The assistant also mentions the use of an XYZ plot to determine the best denoising strength and the impact of batch size on image quality and generation time.
🚀 Scaling to 4K and Beyond with AI Image Generation
The assistant demonstrates the process of upscaling an image to 4K resolution using the 'HighResFix' extension with a denoising strength of 0.5. Despite the high VRAM consumption, the assistant successfully generates a 4K image with the assistant's RTX 4090 GPU. The script then introduces the 'Multi Diffusion Upscaler 4 Automatic Ilevn' extension, which allows for 4K upscaling even on systems with lower VRAM. The assistant discusses the use of 'Child Diffusion' and 'Child VAE' to manage VRAM usage effectively and mentions the automatic adjustment of the 'encoder output size' based on GPU capabilities.
🎨 Achieving 8K Resolution with Advanced Image Upscaling
The script describes an attempt to upscale an image to 8K resolution. The assistant explains the settings for 'Child Diffusion', including tile size, overlap, and batch size, which are crucial for managing VRAM usage and maintaining image coherence across tiles. The assistant sets the denoising strength to 0.5 for the initial 8K attempt but encounters an out-of-memory error. After adjusting the denoising strength to 0.1, the assistant successfully generates an 8K image with improved detail and quality. The assistant concludes that very low denoising strength is recommended for upscaling to higher resolutions without image degradation.
🌟 Wrapping Up the Image Upscaling Journey
In the final part of the script, the assistant summarizes the video by comparing images upscaled at different resolutions, from 2K to 8K. The assistant highlights the clarity and detail of the upscaled images and emphasizes the potential of the 'Child Diffusion' extension for various image manipulation tasks. The assistant expresses a desire to explore more features in future videos and invites viewers to subscribe and like the video for more content. The script concludes with a farewell note, indicating the end of the video.
Mindmap
Keywords
Stable Diffusion
アップスケール
Multi Diffusion
STウェブUI
アスペクト比
ネガティブプロンプト
バッチサイズとバッチカウント
デノイジング
XYZプロット
チャイルドディフュージョン
Highlights
Stable Diffusionで画像を生成する際に解像度を上げる方法について説明。
マルチディフュージョンアップスケーラーフォートマティックイレブンという拡張機能の必須性。
STウェブuiar拡張機能がアスペクト比を教えることの便利さ。
拡張機能をインストールする方法の説明。
ネガティブプロンプトの適切な使用法のアドバイス。
バッチサイズとバッチカウントの意味と違い。
画像生成のための構図の選び方とその重要性。
画像のアップスケール時に使用するデノイジングストレングスの調整方法。
XYZプロットを使用してデノイジングをテストするプロセス。
4K画像の生成に成功した例とそのプロセス。
マルチディフュージョンアップスケーラーの機能とその効果。
チャイルドvaeの機能とそのインストール方法。
画像を8Kまでアップスケールする際の注意点。
デノイジングストレングスの調整が画像生成に与える影響。
画像生成の時間とリソース消費の関係。
最終的な8K画像の結果とその評価。
アップスケールプロセスの全体的な振り返りと今後の展望。