AI画像生成『Stable diffusion web UI』controlnet 1.1😍新プリプロセッサ③種類実装‼魅力満載の活用できる新機能！百聞は一見に如かず💕👍
155🔶NEW！新プリプロセッサ『reference-only（参照のみ）』実装『ControlNet 1.1.153』以降。
新プリプロセッサ『refernce_adain』と『refernce_adain+attn』を追加『ControlNet 1.1.171』以降。
✅この動画のブログ記事【比較画像を公開中】↓↓
『ControlNet 1.1』新バージョン公開＆アプデに伴い随時更新中😃💕
🔶SD-WebUI 拡張機能コントロールネット＆オープンポーズエディターの使い方
▶️ http://kozi001.com/2023/04/16/howto-use-sd-webui-extension-control-net-open-pose-editor/
✅本動画は『Stable diffusion web UI』のおすすめ拡張機能『ControlNet 1.1』バージョンアップによる新機能実装に伴い、新たに追加された新プリプロセッサ『reference-only（参照のみ）』『refernce_adain』『refernce_adain+attn』３種類の使い方について解説しています。
加えて、本機能を使用し、マルチコントロールネットを併用した実用的な活用方法（活用術）などを、サンプル画像を交えて解説しています。
✅新プリプロセッサ『reference-only（参照のみ）』の基本的な使い方。
任意の独立した元画像をコントロールネット内の画面にドロップ（挿入）し（必要に応じて）プロンプトを入力後に「画像生成」する事で、元画像のイメージ（外観）を可能な限り受け継ぎ（引き継ぎ）出力画像に反映する事が出来ます。
※『refernce_adain』『refernce_adain+attn』も同様の使い方をしますが出力結果が違います。
🟠AdaIn (Adaptive Instance Normalization) に関する文献：コーネル大学（Cornell University）
➡ https://arxiv.org/abs/1703.06868
（全米屈指の名門校）
✨SD-WEB-UI用『ControlNet 1.1』で追加されたモデル全6種類の機能概要✨
①ラインアート（Lineart）線画
➡ 線画をより安定させて制御し、画像 (線画および線画コース) から手動で描かれた（手書き風）の「詳細な線画（又は粗い線画）」を生成できます。
②アニメ・ラインアート（Anime Lineart）アニメ線画
➡線画をより安定させて制御し、画像 (線画および線画コース) から手動で描かれた（手書き風）の「詳細な線画（又は粗い線画）」を生成できます。
③シャッフル（Shuffle）＝混ぜ合わせる
➡目標とする全体的な雰囲気（主な趣旨）を残しつつ、画像の構成（形や配置など）を絶妙に変化させる事が可能なモデル。
④Pix2Pix（写真 ➡ 写真）/（画像 ➡ 画像）
➡命令又は断定的な指示を加える事で、元画像に新しい追加要素を加える事が出来るモデル。
⑤Inpaint（インペイント）
➡img2img に有る「インペイント」と同等以上の機能を持つ拡張機能『ControlNet』の安定版。
⑥タイル（Tile）
➡元画像の詳細（ぼやけ等）を無視して、新しい詳細を生成する事が出来るモデル。
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🔶NEW！『ControlNet 1.1』【拡張機能＆モデル】 インストール用アドレス①②
✅①GitHub『sd-webui-controlnet v1.1』sd-web ui 用のコントロールネット
（インストール用アドレス取得用アドレス）
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
⭐️この拡張機能『sd-webui-controlnet』は『Stable Diffusion web UI』用で「Stable Diffusion」モデルに「ControlNet」を追加して画像生成する事が出来ます。
✨手順：「拡張機能」タブを開き ➡ 「URLからインストール」を選択後に「拡張機能リストのURL」の窓の所へ「Ctrl」+「V」キーで（先ほどのアドレスを）貼付け（ペースト）後にインストール。
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✅②【🤗Hugging Face】学習済み「事前トレーニング済みモデル」ファイル・ダウンロード
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main
１４種類のファイルが全て必要です。
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🔶前回のコントロールネット動画（初版 v1.0）🔶
画像生成AI『Stable diffusion web UI』😍超おすすめ拡張機能コントロールネット＆オープンポーズエディター💕インストール方法＆実用的な使い方💕AI究極ファッション！？
https://youtu.be/DTE1O511sds
➡ 基本的な使い方（作業の流れ）は、この動画で分かります。
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🔶『ControlNet用初版モデル』＆拡張機能『openpose-editor』 インストール用アドレス①②
✅①【🤗Hugging Face】学習済み「事前トレーニング済みモデル」ファイル・ダウンロード
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
⭐️ファイル内容：①「Canny」②「depth」③「hed」④「mlsd」⑤「normal」⑥「openpose」⑦「scribble」⑧「seg」※全8種類
①輪郭検出（キャニー）Canny
②深度マップ検出（デプス）Depth
③キャニーよりノイズが少ない（ＨＥＤ）Holistically Nested Edge Detection
→ 全体的にネストされたエッジ（輪郭）検出
④高速直線検出器（Ｍ-ＬＳＤ）Mobile Line Segment Detection
⑤ノーマルマップ（法線マップ）Normal map
⑥オープンポーズ（人間ポーズ検出）Open pose
⑦スクリブル（落書きから画像生成）Scribble ＝ 落書き
⑧セグメンテーション（色の割当て）Segmentation ＝ 区分・区分け
✨手順：➡️ ダウンロードしたファイルを8個全て、sd-web ui フォルダ内に収納
例： \stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models 内
✨＝セット導入おすすめ＝✨
✅②GitHub『openpose-editor』オープンポーズエディター（インストール用アドレス取得）
https://github.com/fkunn1326/openpose-editor
✨手順：➡️ コチラの動画をご覧ください。(｡ᵕᴗᵕ｡)ペコリ♡
https://youtu.be/DTE1O511sds
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0:00 イントロ（序章）
0:57 マルチコントロールネットの設定方法（手順）
1:36 新プリプロセッサ『reference-only（参照のみ）』の使い方
3:12 『reference-only』『refernce_adain』『refernce_adain+attn』の違いと活用方法
4:46 新プリプロセッサとマルチコントロールネットを使用した画像の比較画像の内容解説
新プリプロセッサの使い方のポイント解説、及び実用的な活用術。
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✅『Stable diffusion web UI』お勧め拡張機能『Image Browser』インストール方法と基本的な使い方💕ブログ記事 公開中！😃
▶️ http://kozi001.com/2023/03/05/howto-use-install-stable-diffusion-web-ui-extentions-image-browser/
◆上記↑の記事概要は、画像生成AIツール『Stable diffusion web UI』のおすすめ拡張機能（Extensions）『Image Browser（画像ブラウザ）』のインストール方法と基本的な使い方を写真付きで解説しています。
加えて『イメージブラウザ』を使用する事で可能になる便利機能＆メリットや「ガチャ要素」でボディーパーツ等が一度「生成破綻」した画像を再度ユーザーが望む構図で再生成する方法、「サンプリングアルゴリズム」の違い（全19種類）による画像の比較検証結果＆サンプラー・プリセットの意味なども一緒に解説しています。
https://youtu.be/cvHeC6xOBkI
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🔰『Stable diffusion web UI』インストールがまだの方はコチラから🔰↓
✅画像生成AIツール『Stable diffusion web UI』インストール手順まとめ【保存版】ブログ記事💕
▶️ http://kozi001.com/2023/03/01/stable-diffusion-web-ui-installation-summary/
✅【2分で語る】画像生成AIツール『Stable diffusion web UI』インストール手順＆使い方まとめ😃サクっと解説💕
https://youtu.be/rdblueGVtAU
✅😍画像生成AI『Stable diffusion web UI』プロンプトの基本的な書き方【4W1H+A】＆年齢と性別を制御する💕超おすすめ大文字「AND」の使い方😃
https://youtu.be/a-MQYoM2874
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① Python 3.10.9（パイソン）ダウンロード:
https://www.python.org/downloads/release/python-3109/
② Git for windows ダウンロード：
https://gitforwindows.org/
③ AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui ダウンロード：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
④ 『Hugging Face』モデルダウンロード：
https://huggingface.co/models
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【私のPC環境】参考です😳
グラフィックボード（GPU）：TUF-RTX3080TI-O12G-GAMING [PCIExp 12GB]
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プロセッサ（CPU）：Intel Core i9-10900K
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メモリ（RAM）：DDR4 32GB×4枚（合計128GB）CORSAIR DDR4-3200MHz
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マザーボード：ASUS TUF Gaming B460-PLUS
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※上記製品リンクURLはAmazonアソシエイトのリンクを使用しています。
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😃ご視聴ありがとうございます💕Thank you for watching 💕(｡ᵕᴗᵕ｡)ペコリ♡
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