はじめに
Stable Diffusion XL と IP-Adapterを組み合わせると、1枚のロゴ画像をベースに「質感」を差し替える遊びができます。
今回は、同じシンプルな家マークのロゴを使い、金属・木目・布の3種類に変化させてみました。
実験結果
🔩 金属
・光沢と反射のグラデーションが出て、銀色プレート風に。
・硬質な雰囲気がしっかり出ており、金属の質感としては成功。
🌳 木目
・木目を強くすると形が崩れ、弱めだと白ロゴのまま。
・「木材ロゴ」はAIにとって難しい例だった。
🧵布
・ロゴ全体が刺繍風になり、糸のギザギザが見える。
・ワッペンや刺繍ロゴをイメージさせる表現ができた。
【考察】
・形は残るが文字は崩れる → 文字部分は後から画像編集ソフトで加えるのが実務的。
・金属は成功率が高い（光沢や反射が出やすい）。
・木目と布は強度調整が重要 → strength を0.6前後にして形保持しつつ質感を乗せるのがベスト。
【おすすめ用途】
・ロゴやアイコンを「素材サンプル化」して提案資料に載せる
・ゲームやブランドの世界観演出（木札版ロゴ、金属プレート版ロゴなど）
・ワッペンやグッズ試作のイメージ生成
手順
環境セットアップ（Colab）
# ライブラリ
!pip -q install diffusers==0.30.0 transformers accelerate safetensors pillow
import torch, os
from PIL import Image
print("Torch:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
1) SDXL + IP-Adapter をロード
import torch
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
# SDXL ベース
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# ★ IP-Adapter を追加（ロードし忘れると AttributeError になります）
pipe.load_ip_adapter(
"h94/IP-Adapter",
subfolder="sdxl_models",
weight_name="ip-adapter_sdxl.bin"
)
# 省メモリ（必要なら）
# pipe.enable_model_cpu_offload()
2) ロゴ画像をアップロード → 形状保持（ベース生成）
# アップロード
from google.colab import files
uploaded = files.upload() # 例: logo.png を選択
list(uploaded.keys())[:1]
3) img2img で「金属・木目・布」に変換
共通：img2img パイプライン
from diffusers import AutoPipelineForImage2Image
from PIL import Image
pipe_img2img = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
base_logo = Image.open("logo_clean.png").convert("RGB")
3-1) 金属（Metal）
prompt_metal = (
"embossed logo on brushed silver metal plate, metallic surface, "
"specular highlights, subtle reflections, anisotropic fine scratches, studio lighting, photorealistic"
)
neg_metal = "wood, fabric, grain, fibers, matte, blurry"
metal = pipe_img2img(
prompt=prompt_metal,
negative_prompt=neg_metal,
image=base_logo,
strength=0.75, # ← 質感強め（0.7〜0.8）
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=35
).images[0]
metal.save("logo_metal.png")
metal
3-2) 木目（Wood）
prompt_wood = (
"engraved logo carved into oak wood, detailed oak woodgrain, "
"visible fibers and pores, varnished oak finish, warm diffuse lighting, photorealistic, macro texture"
)
# 形崩れを抑えるために建築ワードをネガティブへ
neg_wood = "metal, chrome, plastic, architecture, building, house, roof, temple"
wood = pipe_img2img(
prompt=prompt_wood,
negative_prompt=neg_wood,
image=base_logo,
strength=0.60, # ← 形保持寄り（0.55〜0.65）
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=40
).images[0]
wood.save("logo_wood.png")
wood
3-3) 布（Fabric / 刺繍）
prompt_fabric = (
"embroidered logo on cotton fabric, stitched threads, textile embroidery, "
"woven cloth texture, detailed fibers, photorealistic macro, soft diffuse lighting"
)
neg_fabric = "metal, wood, chrome, glossy plastic, painting, smooth surface"
fabric = pipe_img2img(
prompt=prompt_fabric,
negative_prompt=neg_fabric,
image=base_logo,
strength=0.70, # ← 繊維を出す（0.65〜0.75）
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=40
).images[0]
fabric.save("logo_fabric.png")
fabric
まとめ
IP-Adapterとimg2imgを組み合わせることで、同じロゴが 金属・木目・布 というまったく違う素材感に変身しました。「文字は崩れるけれど形は保持できる」という特性を理解すれば、デザインの試作や遊びに活かせます。
素材が変わるだけでロゴの印象も大きく変化するのは、とても面白い実験でした。
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