#stable diffusion #顔を固定する方法
Stable Diffusionを使ってが画像を生成する際に顔を固定する方法はいくつかあります。
Seed値を固定して該当プロンプトを変更する方法
Seed値は、Stable Diffusionで画像を生成する際に設定される特定の番号です。デフォルトでは、画像生成ごとに異なるSeed値が設定されるため、同じプロンプトでも異なる顔の人物が生成されます。しかし、Seed値を固定することでランダム性が制御され、AIは同じ顔を学習し、異なるポーズをとらせることが可能になります。また、過去に生成した画像のSeed値は「PNG info」を使って確認できます。
画像生成:
プロンプトとネガティブプロンプトを設定し、人物の画像を生成。
Seed値の固定:
生成した画像のパラメーター情報からSeed値をコピーし、Stable DiffusionのSeed値入力欄にペースト。
Seed値入力欄の右側にあるリサイクルアイコンをクリックすると、Seed値が自動的にコピー＆ペーストされます。
ポーズの追加:
元の画像のプロンプトにポーズに該当するプロンプトを追加。
既存のプロンプトを別のポーズに該当するプロンプトに変更することも可能。
これにより、同じ顔で異なるポーズの画像を生成することができます。詳細な手順や設定方法は元の画像のパラメーター情報を参考に行ってください。
reference_onlyを使う方法
上記参考
Reference-only ControlNetの詳細な設定方法
Reference-only ControlNetとは: ControlNet1.153以降に追加されたPreprocessorで、顔や画風を維持しながら画像を生成できます。追加学習のLoRAを使わずに差分画像を生成するのに便利です。
1. インストールと準備
Extensionsタブに移動し、「install from URL」を選択。
インストール完了後、Web UIを再起動し、ControlNetタブが表示されることを確認。
2. モデルの追加
Hugging Faceから必要なモデル（例：「Tile」）をダウンロード。
3. ControlNetの設定
Enable・Pixel Perfectをチェック。
Preprocessorに「reference_only」を選択。
Control Weightを設定（初期設定は1推奨）。
Style Fidelityを0.5に設定（推奨値）。
ControlModeを「Balanced」に設定。
4. 画像生成のプロセス
お気に入りの画像を生成：
低画質で生成し、お気に入りの画像が出るまで繰り返します。
差分画像の生成：
reference_onlyで、お気に入りの画像を元に異なるポーズや服装の差分画像を生成。
Inpaintで修正：
生成された画像の不自然な部分を修正。
アップスケール：
最後に高画質化します。
この手順を通じて、安定して高品質な画像を生成することが可能です。
IP-Adapter FaceIDを使う方法
contorol netの設定:
画面下部のコントロールネットタブを開く。
顔の写真をドロップし、EnableとPixel Perfectをクリック。
コントロールタイプをIP Adapterに設定。
Preprocessorでip-adapter_face_plusを選択し、右側はplusv2を選択。SD1.5を用いる場合はsd15を選択しています。ここで間違えると画像生成エラーが起きるケースがあります。
Seed値の設定:
生成した画像のSeed値をコピーし、Seed入力欄にペースト。リサイクルアイコンをクリックして固定。
プロンプトにポーズを追加し、異なるポーズの画像を生成。
Loraの適用:
Loraタブを開き、適用するLoraを選択。（ip-adapter-daceid-plusv2_sd15_lora）
Lora値を0.3に設定し、コントロールウェイトを調整。
結果の調整:
コントロールウェイトとLoraの値を変更して理想の画像を生成。loraの数値を強めて、control weightの値も大きくすると元画像に類似した顔で生成されます。
違う服装や背景もプロンプトを変更するだけで簡単に作成可能。
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