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【リポストで無料】夢のAI漫画ツール爆誕!Anifusionの全貌と驚異の機能を完全解説

割引あり

更新履歴

  • 2024/08/15 Anifusionの大幅アップデートを適用

    • UIを中心にAnifusionが大幅にアップデートされたので、UIに合わせて内容を刷新

  • 2024/08/09 以下の機能の説明を追加

    • パネル内にさらにパネルを追加する機能の説明を追加

    • モデルにAnimagineXL 3.0を追加

はじめに

Stable DiffusionやMidjourneyが現れてから、いつかAIで漫画を作成したいと思いつつも、AIで漫画を描くハードルが思ったよりも高く、中々手がつけられませんでした。
そんな中、とうとうAIで漫画を作成できるサービスが誕生しました!その名もAnifusion

「いつかAIで漫画を作りたい」

そんな夢が、ついに現実となりました。AI技術を駆使した画期的な漫画制作ツール「Anifusion」の登場により、プロ顔負けの漫画制作が、誰にでも可能になったのです。

Anifusionは、単なる画像生成AIではありません。コマ割り、パネル配置、ポーズ制御、顔の詳細化など、漫画制作に特化した機能が満載。さらに、直感的なインターフェースで、AIに不慣れな方でも簡単に操作できます。

例えば、こんなことが可能になります:

  • テキストプロンプトだけで、アニメ調のキャラクターを瞬時に生成

  • キャラクターのポーズを自由自在に操り、ダイナミックなシーンを演出

  • AIによる自動背景除去で、キャラクターを立体的に表現

  • 簡単にコマ割りを作成し、ストーリーに従い画像を自動生成

そして、これらはAnifusionの機能のほんの一部に過ぎません。

本記事では、Anifusionの全機能を徹底解説。基本的な使い方から、プロも唸るような高度なテクニックまで、順を追って詳しく説明していきます

AIで漫画制作に挑戦したい方、クリエイティブな表現の新しい可能性を探っている方、必見の内容です。


1. Anifusionとは

Anifusionは、AI技術を活用してアニメスタイルの漫画やイラストを作成するためのオンラインツールです。主な特徴は以下の通りです。

  • ブラウザベース: ウェブブラウザ上で動作し、特別なソフトウェアのインストールが不要です。

  • AI画像生成: テキストプロンプトから画像を生成する機能を備えています。

  • 漫画制作特化: コマ割りやパネル配置など、漫画制作に特化した機能を提供しています。

  • 多機能: インペイント、顔の改善、ポーズコントロールなど、様々な編集機能があります。

  • 使いやすさ: シンプルなユーザーインターフェースで、初心者でも扱いやすいデザインになっています。

  • 料金体系: 基本的な機能は無料で利用可能ですが、全機能へのアクセスには月額20ドルの有料プランが必要です。

Anifusionは、AIを活用して簡単に漫画やイラストを作成したい人々、特にアニメスタイルの作品を制作したいクリエイターにとって有用なツールとなっています。ただし、現時点では一部の機能が制限されているため、今後の開発や機能追加が期待されています。

2. 対応モデル

モデルは、コントロールパネルの上部にあるModelから選択できます。新たに追加することはできないようなので、ここで選択できるものだけになります。

選択可能なモデル一覧

以下に各モデルの特徴とサンプル画像を掲載します。サンプル画像は、全て以下のタグで生成しました。

1girl, blue hair, upper body

AnimagineXL 3.0

AnimagineXL 3.0は、Cagliostro Research Labが開発した高品質なアニメ画像生成AIモデルです。Stable Diffusion XLをベースにしており、アニメスタイルの画像生成に特化しています。このモデルは、詳細で高解像度のアニメスタイル画像を生成でき、従来のAIモデルで課題となっていた手の解剖学的な表現が向上しています。また、プロンプトのタグ順序が最適化され、より効果的な画像生成が可能となり、多様なアニメキャラクターを追加のLoRAなしで再現できる点も特徴です。さらに、30ステップ未満の低サンプリングステップでも高品質な画像を生成できます。
後継バージョンであるAnimagineXL 3.1との画風に関する違いは、目の形状や頬の色がやや抑えられ、露出度が低減され、線が細く、はっきりとした印象になり、より平面的な印象が強まっています。

AnimagineXL 3.0のサンプル画像

AnimagineXL 3.1

AnimagineXL 3.1は、Stable Diffusion XLをベースにしたアニメスタイルの画像生成モデルです。約210万枚の画像データで学習し、幅広いアニメキャラクターやシリーズに対応しています。新しい美的タグの導入や年代タグの調整により、より精密な画質管理が可能になりました。また、手の描写や照明表現が改善され、線が細くはっきりとした描写が特徴です。これらの改良により、より高品質で多様なアニメスタイルの画像生成が可能になっています。

AnimagineXL 3.1のサンプル画像

FLUX.1 Schnell

FLUX.1 Schnellは、Stable Diffusionの開発者たちが新たに立ち上げたBlack Forest Labsが発表した最新の画像生成AIモデルの1つです。FLUX.1シリーズの中で最速かつ最も軽量なモデルとして位置付けられています。
FLUX.1 Schnellは、高速な画像生成を実現するために最適化されており、1〜4ステップという非常に少ない反復回数で高品質な画像を生成できることが特徴です。これは、ステップ蒸留と呼ばれる技術により、画像生成プロセスのステップ数を大幅に削減することで実現しています。
FLUX.1 Schnellは、プロンプトへの忠実性や画像の品質面でも高い性能を発揮ています。特に、人間の手の描写など、従来のAIモデルで課題とされていた部分が改善されています。

FLUX.1 Schnellのサンプル画像

FLUX.1については、以下の記事も参考にしてください。

Holodayo XL 2.1

Holodayo XL 2.1は、アニメスタイルの画像生成に特化したオープンソースモデルです。Animagine XL V3をベースに構築され、Virtual Youtuber(VTuber)のビジュアルスタイルと美学を正確に表現することに焦点を当てて最適化されています。
このモデルは、VTuberコミュニティのクリエイターやビジネスにとって特に有用なツールとなっています。

Holodayo XL 2.1のサンプル画像

Kivotos XL 2.0

Kivotos XL 2.0は、Animagine XL V3をベースにした最新のオープンソースモデルです。このモデルは、高品質なアニメスタイルのアートワーク生成に特化しており、特にブルーアーカイブフランチャイズの視覚的スタイルと美学を正確に表現することに焦点を当てています。
このモデルは、ブルーアーカイブの世界観に沿った独自のアートワーク制作や、アニメスタイルのイラスト生成に興味のあるクリエイターにとって有用なツールとなっています。

Kivotos XL 2.0のサンプル画像

PonnyDiffusion V6 XL

Pony Diffusion V6 XLは、アニメやカートゥーンスタイルの画像生成に特化したStable Diffusion XLベースのモデルです。
このモデルは、幅広いアニメスタイルの画像生成に適しており、特にMy Little Ponyのようなコンテンツから始まり、より広範なアニメやカートゥーンスタイルへと進化しています。

PonnyDiffusion V6 XLのサンプル画像

Stable Diffusion XL

Stable Diffusion XL (SDXL)は、Stability AI社が開発した最新の画像生成AIモデルです。これまでに述べた他のモデルは、SDXLをベースに追加学習されて作成されたモデルになります。
サンプル画像を見る通り、単純なタグだと、かなり絵柄がばらつきます。ベースとなるモデルなので、リアル系からアニメ絵まで、様々なデータを使って作成されているためです。他のモデルは、アニメ絵を生成するための追加学習をされているため、単純なタグでもアニメ絵が出力されます。

Stable Diffusion XLのサンプル画像

Stable Diffusion XL Anime Final

Stable Diffusion XL Anime Finalは、アニメ風画像生成に特化したモデルで、Animagine XL 3.1をベースに改良されています。よりアニメ調の彩色を実現しつつ、ロリ系やイラスト調の表現、3D表現やハイライトの使用が抑えられています。このモデルは、アニメ風の高品質な画像生成を目指す人々に適しています。

Stable Diffusion XL Anime Finalのサンプル画像

T-PonyNAI3

T-PonyNAI3は、Stable Diffusion XLをベースにしたアニメスタイルの画像生成モデルです。このモデルは、Pony DiffusionとNovel AIの長所を組み合わせ、アニメやカートゥーンスタイルの画像生成に特化しています。継続的な改善が行われており、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れています。

T-PonyNAI3のサンプル画像

3. 画面構成

Anifusionの画面は、大きく分けて4つのコンポーネントで構成されています。

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