今回はStable Diffusionで使えるおすすめの学習済みモデルを紹介します。
Stable Diffusionでは、同じプロンプトを入力しても、モデルを入れ替えることで出力されるイラストの雰囲気がカラリと変わります。
今回おすすめするアニメ調モデルはどれもクオリティの高いものばかりですので、ぜひお気に入りのモデルを探してみてください。
リアル系イラストを生成できるモデルについては、以下の記事で解説しています。
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目次
Stable Diffusionとは
Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）は2022年8月に無償公開された描画AIです。ユーザーがテキストでキーワードを指定することで、それに応じた画像が自動生成される仕組みとなっています。
NVIDIAのGPUを搭載していれば、ユーザ自身でStable Diffusionをインストールし、ローカル環境で実行することも可能です。
（出典：wikipedia）
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モデルの変更方法
モデルの設定方法
ダウンロードしたモデルをStable Diffusionのディレクトリに配置します。
実行環境により配置方法が異なりますので、ご利用の環境の項目を参考にしてください。
ローカル環境
ローカル環境で使用する場合は、ローカルPCの以下のディレクトリにモデルファイルを配置してください。
（Stable Diffusionをインストールしたディレクトリ）/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
Google Colaboratory
Google Colaboratoryでモデルファイルを配置するディレクトリは以下となります。
/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
Google Colaboratoryの場合は毎回モデルをダウンロードする必要がありますので、自動でダウンロードされるよう以下のコマンドを追加します。
!wget https://civitai.com/api/download/models/15980 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/museV1_v1.safetensors
詳細な追加方法については以下の記事で解説しています。
Paperspace
Paperspaceで使用する場合は、Paperspaceの仮想マシンの以下のディレクトリにモデルファイルを配置してください。
/notebooks/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
モデルの選択方法
モデルファイルを配置したら、WebUIのを起動します。
WebUIの画面左上のStable Diffusion checkpointと書かれている項目が、画像生成に使用されるモデルを指定する項目となります。
Stable Diffusion checkpointのドロップダウンリストをクリックすると、先ほどのモデルファイルを配置したディレクトリにあるファイルが一覧で表示されますので、使用したいモデルを選択してください。
以上でモデルの設定は完了です。
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VAEの変更方法
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どのVAEを使用するかは、各モデルの配布ページを参照してください。
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モデル紹介 2023年8月
ここからは実際におすすめのモデルと入手先について解説します。
ライセンスについては、各モデルのダウンロードページを参照してください。
BreakDomainXL
2023年8月現在、Stability AIの最新公式モデルであるSDXL 1.0をベースとしたBDさんのモデルBreakDomainXLです。
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BlazingDrive _V03
BDさんが公開しているアニメ調モデルBlazingDrive _V03です。ダイナミックな動きのあるイラストに強いモデルです。推奨VAEはvae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckptとなります。
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Shungiku-Mix
Vすき焼きさんが公開されているモデル、Shungiku-Mixです。
高いキャラクタの安定感と、繊細な背景を高次元で両立できる非常にクオリティの高いモデルです。私も2次元の中では最も使用頻度が高いです。
しばらく公開中止されていましたが、現在はCivitaiで再び公開されています。
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モデル紹介 2023年7月
HimawariMix-v8
みんさんのHimawariMix最新モデルです。
手や顔の破綻に対する対策がアップデートさせれています。
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natsusakiyomi/HimawariMixs at main
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BreakTheDarknessV07
NAI騒動以降のBDさん最新モデルがリリースされました。
公式SD1.5モデルをベースに追加学習を行ったモデルのみで作成したマージモデルです。
作者のBDさんがトレーニングされたモデル以外をマージしていませんので、完全NAIフリーです。
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Break the Darkness – V7 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
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ShiratakiMix
2023年7月現在、Vすき焼きさんのダウンロード可能なモデルの中では最新のShiratakiMixです。
キャラクタの安定感と背景のクオリティが非常に高いモデルです。
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モデル紹介 2023年4月
SakuraMix-V2
みんさんが公開されているモデルSakuraMix-V2です。
可愛いキャラを安定して生成したい方におすすめです。
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SukiAni-mix
SukiyakiMix作者、Vすき焼きさんの新作モデルです。
精細な背景とアニメ風の人物を同時に出力できるようマージされたモデルです。
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モデル紹介 2023年3月
OsukiniMix
SukiyakiMix作者、Vすき焼きさんの新作モデルです。
キャラクターの安定感はもちろん、背景の描画についても精細なディティールで完成度が高いです。
今回のモデルは商用利用不可となりますのでご注意ください。ライセンスの詳細は配布サイトを参照してください。
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SE_V1_A
miPhaV4をベースにした改良モデルです。
DeyoyoyoV1のでょさんのリポジトリで公開されています（作成者は別の方です）
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HimawariMix-V2.0（公開終了）
みんさんが公開されているHimawariMix-V2.0です。
V1より背景の描写が高精度化されています。VAEなしで使用できます。
silicon28-negzero
Xynon Xynonさんが公開されているモデルです。
アニメ映画に登場するような壮大な背景を描くことができます。Silicon28をベースとしたマージモデルです。
配布先
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モデル紹介 2023年2月
DeyoyoyoV1
私の好きなAIイラストレータでょさんが配布されているモデルです。
アニメ調の女の子のキャラの安定感が非常に高く、背景も綺麗です。
配布先
配布サイトは以下となります。
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Deyo/Deyoyoyo · Hugging Face
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pastel-mix
モデル名の通り、淡い色彩のイラストが生成できます。
pastel-mixはDiffusersでも実装されています。
配布先
配布サイトは以下となります。
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404 – Hugging Face
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SukiyakiMixV1
Vすき焼きさんが公開されているモデルです。先ほどのpastel-mixをベースとし、AbyssOrangeMix2をマージしたモデルとなります。
私も愛用させて頂いており、最も使用頻度が高いモデルです。
配布先
配布サイトは以下となります。
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404 – Hugging Face
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7th_Layer
Twitterで公開されている方のアカウントが見つかりませんでしたので、おそらく海外の方が作られたモデルかと思われます。
こちらもアニメ調のクオリティの高いキャラが生成できます。
配布先
配布サイトは以下となります。
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syaimu/7th_Layer · Hugging Face
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MORIMORImix
SukiyakiMixV1並みのキャラクターのクオリティを実現しつつ、背景もかなり精細に描画することができるモデルです。
配布先
配布サイトは以下となります。
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morit-00/MORIMORImix · Hugging Face
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Defmix-v2
Defpointさんが公開されているDefmixです。
使いこなすには少しテクニックが必要で私はまだあまり使いこなせていませんが、奥行きのある立体感の風景を描かせると最強のモデルではないかと思われます。武器を持たせたときの指なども綺麗に生成できるようチューニングされているようです。
配布先
配布サイトは以下となります。
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404 – Hugging Face
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イラストのクオリティを向上させるためのテクニック
Stable DiffusionのWebUIであるControlNetの拡張機能を使用することで、生成するイラストのクオリティを大幅に向上させることができます。
ControlNet
手を修正する
画像AIでイラスト生成の一番の失敗要因となるは手の描画です。この失敗した手の描画を、ControlNetのDepthライブラリを使用することで修正することができます。
Depthライブラリの使い方は以下の記事で解説しています。
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キャラクターのポーズを指定する
AUTOMATIC1111 WebUIの拡張機能として使用できるOpenopse Editorをしようすることで、GUI上で簡単にキャラクターのポーズを指定して画像を生成できます。
Openopse Editorの使い方は、以下のサイトで解説しています。
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アップスケール
画像全体をアップスケールする
AUTOMATIC1111 WebUIの機能、hires.fixを使用することで画像全体をアップスケールして高精細化することができます。
hires.fixの使い方を以下の記事で解説しています。
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画像の一部だけをアップスケールする
AUTOMATIC1111 WebUIの拡張機能として使用できる、LLuL – Local Latent upscaLerを使用することで画像の一部だけをアップスケールすることが可能です。背景や服のみ高精細化したいといったようなケースで有効です。
LLuL – Local Latent upscaLerの使い方は以下のサイトで解説しています。
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Stable Diffusionのテクニックを効率よく学ぶには？
Stable Diffusionを使ってみたいけど、ネットで調べた情報を試してもうまくいかない…
そんな時は、操作方法の説明が動画で見られるUdemyがおすすめだよ！
動画学習プラットフォームUdemyでは、画像生成AIで高品質なイラストを生成する方法や、AIの内部で使われているアルゴリズムについて学べる講座が用意されています。
Udemyは講座単体で購入できるため安価で（セール時1500円くらいから購入できます）、PCが無くてもスマホでいつでもどこでも手軽に学習できます。
Stable Diffusionに特化して学ぶ
Stable Diffusionに特化し、クラウドコンピューティングサービスPaperspaceでの環境構築方法から、モデルのマージ方法、ControlNetを使った構図のコントロールなど、中級者以上のレベルを目指したい方に最適な講座です。
ジェネレーティブAI（画像生成AI）入門【Stable Diffusion】-プロンプトでハイクオリティな画像制作が可能
画像生成AIの仕組みを学ぶ
画像生成AIの仕組みについて学びたい方には、以下の講座がおすすめです。
画像生成AIで使用される変分オートエンコーダやGANのアーキテクチャを理解することで、よりクオリティの高いイラストを生成することができます。
AIによる画像生成を学ぼう！【VAE / GAN】 -Google ColabとPyTorchで基礎から学ぶ生成モデル-
まとめ
今回はStable Diffusionで使えるおすすめのカスタムモデルについて解説しました。各モデルともSamplerとの組み合わせによってもかなりイラストの雰囲気が変わりますので、色々パラメータを変更して試してみてください。
当ブログのStable Diffusionに関するモデルを以下の記事でまとめていますので、あわせてご覧ください。
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スキルアップや副業にぜひ活用してみてください。
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スクールではなく、自分でPythonを習得したい方には、いつでもどこでも学べる動画学習プラットフォームのUdemyがおすすめです。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
著:クロノス・クラウン, 著:柳井政和
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カピパラのエンジニア
猫のエンジニア
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