こんにちは!悠です! 「Stable Diffusion」で一度生成された画像は、「~\webui\outputs」フォルダ内に自動保存されますよね。 ただWebUIを起動しながらエクスプローラーを開いて、その都度このフォルダ内を確認するのは面倒です。 そこで今回は、outputsフォルダに保存された画像をWebUI上で簡単に確認・検索・削除できる拡張機能「stable-diffusion-webui-images-browser(Image Browser)」を紹介していきます。
こんにちは!悠です! 今回は「Stable Diffusion WebUI」におけるプロンプトエディットの使い勝手を、信じられないレベルで楽にする最強の入力補助ツール「Prompt All in One」に関して紹介していきます。 プロンプトの自動翻訳 ChatGPTとの連携 プロンプトのドラッグアンドドロップ プロンプトの比重や強調表現の簡単編集 プロンプトの履歴機能追加 LoRA・LyCORISの簡単検索 Tag Autocompleteとの連携 など便利機能の大バーゲンセールになっています。 個人的に導入必須級の拡張機能だったので、この記事を読んでくださった方はぜひ試してみて下さい!気に入ること間違いなしです! アイキャッチ画像はモデルに「lametta_v1504」、LoRAに「flat2」を使用しています。 「Prompt All in One」の導入方法 GitHub - Ph
こんにちは!悠です! 今回は「Stable Diffusion WebUI」で、画像の生成速度を格段に速くできる拡張機能「ToMe(a1111-sd-webui-tome)」の導入方法を紹介していきます。 環境によっては生成速度が1.5倍になることもあるそうです。 ただ生成速度と引き換えに、画像のディテールをある程度犠牲にするというデメリットもあります。 そのあたりも比較していきますので、ぜひ参考にしてください! アイキャッチ画像はモデルに「MomijiMix」、LoRAに「flat2」を使って生成しています。 「ToMe」とは? GitHub - dbolya/tomesd: Speed up Stable Diffusion with this one simple trick!Speed up Stable Diffusion with this one simple trick!
こんにちは!悠です! 少し前、Redditでかなり有名になった下の動画をご存知でしょうか? I transform real person dancing to animation using stable diffusion and multiControlNet by u/neilwong2012 in StableDiffusion 女性が踊っている実写の動画を素材にして、アニメイラスト風の女の子が踊っている動画に変換していますよね。 これは、今回紹介する動画を素材にして別の動画を生成する拡張機能「Mov2Mov」とMulti ControlNet(下の記事で紹介)の組み合わせで実現しています。 【Stable Diffusion】Multi ControlNetを使って複数のモデルを組み合わせ、複雑な画像の構図を制御するやり方!「Stable Diffusion」の拡張機能「Con
こんにちは!悠です! 今回は下記のRedditの記事で紹介されていた、「Stable Diffusion WebUI」のimg2imgを使って生成したAIイラストを簡単に高画質化できる拡張機能「Loopback_scaler」の使い方について紹介していきます。 Another way of upscaling in Auto1111 by u/Bra2ha in StableDiffusion 私が一番おすすめしている高画質化専用の拡張機能「MultiDiffusion」に匹敵するクオリティだったので、より大きい画像サイズを生成したい方やイラストのディティールを精細にしたい方はぜひ試してみてください!
モデルデータに関するFAQモデルデータを使う際によくありそうな疑問をまとめていきます。 モデルデータってどこからダウンロードするの?基本的にCivitaiかHugging Faceの2択です。 これ以外の場所で入手できるモデルデータは、公式のものではないことがほとんどなので注意してください。 色々種類があるけど、どれをダウンロードすればいいの?基本的には1番バージョンが新しく、最も容量が大きいものをダウンロードしておけばOKです。 prunedとモデルデータの名前についているものは、元のモデルデータから不必要と思われる部分を削ってファイルサイズを小さくしているものです。 fp32は単精度浮動小数点演算、fp16は半精度浮動小数点演算を意味していて、学習の際に使われた手法が異なるようです。ただfp32の方が基本的に容量が大きく、モデルによっては2倍程度の差があります。
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