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![【Openpose Editor】ControlNetと連携して棒人間をリアルタイム編集できる拡張機能!【Stable Diffusion】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86dbb30c301e1d2b23f33263a5895a8904d144f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fyuuyuublog.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F06%2F00001-2182261090-breakdomainanime_A0440-1747-1274-0368-1536-1024.jpg)
毎日アプデが来てるんじゃないかってぐらいアプデが来てるControl Net。 Control Netの機能であるopen poseを使う上で欠かせないのがopenpose-editor。 新しいopenpose-editor従来のopenpose-editor(https://github.com/fkunn1326/openpose-editor) では、顔や、手をいじることはできませんでしたが、新しいopenpose-editorで対応しました。 それがGitHub - huchenlei/sd-webui-openpose-editor: Openpose editor for ControlNet. https://github.com/huchenlei/sd-webui-openpose-editorをurlからインストール 再起動の後、使えます。 (使うときの注意点) st
runtime error failed to create containerd task: failed to create shim task: context canceled: unknown: Error on reading termination message from logs: failed to try resolving symlinks in path "/var/log/pods/spaces-v2_r-jonigata-posemaker2-2ea22f5349be1200-56ccd-m5hjm_851365c4-67e4-498a-aa0c-23fc136852aa/spaces/0.log": lstat /var/log/pods/spaces-v2_r-jonigata-posemaker2-2ea22f5349be1200-56ccd-m5hjm
動画データをAI化したい Stable Diffusionは画像をいれてAIに再描画させることができるが、基本的には1枚ずつとなる。 バッチ処理もあるのだが、結局複数の静止画データ(png等)を用意する必要があり面倒。 そこで、動画ファイルをそのまま放り込む方法を紹介する。 ControlNet必須 前提条件としてStable DiffusionにControlNetのExtensionがインストールされている必要がある。 これは別記事に譲るので、まだ入れていない人は入れておこう。 またControlNetの基本的な使い方だけは知っておく必要があるので注意。 ControlNetの詳しい解説!輪郭やポーズから思い通りの絵を書かせる【Stable Diffusion】 | 謎の技術研究部 開発元 今回ご紹介するのは、抹茶もなかさんが開発されているControlNet向けのスクリプトである。
Stable DiffusionのWebUIのControlNetのm2m(movie to movie)を使ってショート動画を作ってみました。ちょっとまだ精度に問題はありますが、動きのあるアニメーションも簡単に作れてしまうのは感動です。 WebUIで動画から動きを取り込むには WebUIで動画から動きを取り込むにはControlNetのm2mのスクリプトを使います。動画のコマごとの動きをControlNetのopenposeなどで取り込み、それをベースにStable Diffusionで画像生成します。 今回は、元のサンプル動画としてpixabayの女性がダンスをしているCGを使って、そのCGから新たにStable Diffusionでダンス動画を作成してみます。 前準備 今回はまずStalbe Diffusion WebUIとControlNet拡張機能の環境を準備します。WebUIと
「ControlNetで顔の表情を制御したい」 「ControlNet 1.1を利用するには?」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、ControlNetにより顔の表情を制御する方法を解説しています。 本記事の内容 顔ランドマーク対応とは?AUTOMATIC1111版web UIにおける顔ランドマーク対応顔ランドマーク対応の動作検証 それでは、上記に沿って解説していきます。 顔ランドマーク対応とは? 顔ランドマークとは、顔認識や顔の特徴抽出において重要なポイントを指します。 一般的には、以下がランドマークとして含まれます。 眉の始点と終点目の両端鼻の先端鼻の両側口の両端顎の先端 これらは、顔認識を行う上では重要な特徴になります。 そして、顔のランドマークは次のタスクにおいても利用されます。 表情認識顔の向き推定顔の形状復元年齢推定 実は、OpenPoseは顔
人物の姿勢推定(Human pose stimation)は、人の頭部の検出だけでなく、肩、肘、手、腰、膝、足を検出し、人がどのような姿勢を取っているかを推定する技術です。数年前まではDeformable part modelなどの技術が用いられていましたが、近年Deep Learningが用いられるようになり飛躍的に性能が向上しました。最も注目を集めたのが、カーネギーメロン大学のZhe CaoらによってCVPR2017で発表された「Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields」1)が実装されたライブラリであるOpenPoseです。すでにご存知の方も多いと思いますが、知っておくべき技術ですので本連載でも紹介したいと思います。 OpenPoseは、動画像を入力するだけで、画像内の複数人物のポーズをほぼリ
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