概要

StableDiffusionなどのAI絵を使用していると、どうしても手がうまく描けないので困ってしまう。
そういった時に手をうまく修正する、Depth map library and poserを用いて手を修正しよう。

controllnetのダウンロード

Depth map library and poserを使うためには、controllnetが必要なので、以下手順でダウンロードする。

拡張機能から、sd-webui-controlnetを探して、インストールを押す。

インストール中だと、画面が薄くなり、proccesingが進む。

その後、Installedに、sd-webui-controlnetが出てくるのを確認する。

その後、stablediffusionを再起動すると、Controllnetがimgtotxt,imgtoimgで選択できるようになる。

モデルのダウンロード

ControlNetは専用のモデルが必要なので、以下リンクからダウンロードする。

しかい、ここを見るとたくさんモデルがありすぎる。。

以下リンク先より、モデルの説明を抜粋。

ip2p：プロンプトで画像を修正する「Instruct Pix2Pix」を使うモデル。
shuffle：画像をシャッフルし、再構成することで画像を生成するモデル。
depth：深度情報を元に画像を生成するモデル。
canny：画像の輪郭を抽出してそれを元に画像を生成するモデル。シンプルで分かりやすいのが特徴。
inpaint：画像の一部を修正する「Inpainting」を使うモデル。
lineart：線画を作成し、それを元に画像を生成するモデル。
lineart_anime：上記のlineartモデルのイラスト向け版。
mlsd：直線的な線を抽出して画像を生成するモデル。建物や部屋など構造物の画像を生成するときに便利。
normalbae：法線マップ（ノーマルマップ）を使って画像を生成するモデル。
openpose：人物のポーズを検出し、それをもとに棒人間を生成してポーズを制御するモデル。
scribble：落書きからリアルな画像を生成できるモデル。
seg：「セマンティックセグメンテーション」という手法を使うモデル。
softedge：ソフトな輪郭を使って画像を生成するモデル。ディテールを維持するのが得意で、色変更等に活用するとよい。
tile：高解像度の画像を生成するためのモデル

今回は、参考元の記事から、おすすめと書いてある

・　cannyモデル
・　openposeモデル

と、以後の手の修正で使用する

・　ontrol_v11f1p_sd15_depth.pth

をダウンロードする。
ダウンロードしたモデルを、stable-diffusion-webui\models\ControlNetの中に移動させる。

Controllnetの細かい使い方はもっと他にもあるのだろうが、ここでは割愛する。

Depth map library and poserのダウンロード

今回使う拡張機能の公式ページは以下。

これを使うことで、手や指などを綺麗にすることができるらしい。

拡張機能のインストールは、拡張機能/Install from URL / URL for extension's git repositoryに以下のurlを入力し、インストールする。

https://github.com/jexom/sd-webui-depth-lib.git

以下のようにinstalledときたら、stablediffusion,を再起動する。

すると、DepthLibralyという新しいタブが表示されるようになる。

ちなみに、Handsをみると、さまざまな形の手の絵が記載されている。

実際に修正する。

Add backgroundsから、修正したい内容の絵を選択する。

そして、画像のサイズと、Depthlibraryでのサイズを合わせる。ここでは1024x640だった。わからなかったらpinginfoとかで確認すること。

そして、Handsの中から、指定したい指を選択し、Addを押すと、右側で手が出てくる。

この手をうまいこと元の絵と合わせて、それっぽい形にする。なお、修正用の手は左しかないので、右手の場合は必ず反転させること。（拡大縮小、反転、角度変更ができる。）

その後、save pingを押すと、手の部分だけの画像が出てくる。

その後、元の修正する画像をping info から、txt to txtに送る。

そして、同じプロンプトやサンプラー、Seedなどを設定する。

txt2imgタブにあるControlNetの項目を開きEnableにチェックを入れる
Imageのタブに上の項で生成した手のPNG画像をドラッグアンドドロップする。
PreprocessorをNone、Modelをcontrol_depthに設定する。
Control WeightとStarting Control Stepを変更する。
- Starting Control Stepの値を0から上げることで、AIイラストの生成にControlNetが作用するタイミングを遅らせることができる。（参考記事：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/pull/393）
- Control Weightは0.9～1.2付近
- Starting Control Stepは、サンプリングステップの数が20なら0.19、30なら0.3あたりがいいらしい。

だが、これで出力すると、手を写すというか、そもそも手を映さない構図に変更された。
何が悪いのかはよくわからないですが、とりあえず手の部分が変なふうに見えることを回避させるらしい。

参考サイト