2023/04/21の勉強会で発表されたものです。

1. 画像生成AI
stable diffusionの紹介2
４月21日 頭文字K

2. 目次
• 前回のおさらい
• パラメータを触ってみよう
• 感想

3. 前回のおさらい
stable diffusion
stable diffusion web ui
(^^;)
ローカル環境
AI

4. 前回のおさらい
•t2iで画像を生成してみました。

5. パラメータを触ってみよう

6. サンプリング方法

7. サンプリング方法

8. サンプリングステップ数
•サンプリングステップ数が高いほど、鮮明に絵を描いてくれます。
(使用モデルによっては高すぎると絵が破綻したりする)

9. 比較
サンプリングステップ数 20 サンプリングステップ数 150

10. 画像サイズ
•画像サイズの変更ができます。(単位はピクセル)

11. 参考
768×512
512×768

12. 画像サイズ変更時の注意点
• 幅のピクセル数が高いと上半身のイラストを生成しやすい
• 高さのピクセル数が高いと全身のイラストを生成しやすい
• 画像サイズが大きいほど鮮明にイラストを書いてくれる。
ただし時間がかかる上にメモリ使用量も増えます。

13. バッチ回数
•イラストを生成する処理を指定した回数行なう

14. バッチ回数4

15. バッチサイズ
•一度の処理で指定した枚数イラストを生成する

16. •バッチサイズ４

17. CFGスケール
•プロンプトの強さ

18. 比較
CGFスケール1 CGFスケール30

19. シード値
•生成される画像を制御するためのもの

20. •プロンプトが全く一緒でも違うイラストが毎回生成される

21. 何故か？
AI
生成アルゴリズム
乱数生成部分
↑
ここの値が毎回違う

22. シード値を指定して生成

23. シード値を指定して生成

24. 比較
CFGスケール７ CFGスケール６

25. 感想
• モデルなどによって適正な値が変わるため正解の値は無い。
• お手軽と思ったら以外と難しい。
• これでまだ一部分なのでまだまだ色々できそう