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【画像生成AI】Stable Diffusion webUI と ComfyUI どちらを使う？ 登場から比較してみよう！ はじめにこんにちは、きまま / Easygoing です。 今回は、いろいろな画像生成AI ツールをその登場から比較してみます。 Stable Diffusion webUI と ComfyUI今日の画像生成AI ツールで普及しているのは、Stable Diffusion webUI と ComfyUI です。 ComfyUI と Stable Diffusion webUI の検索数 |GoogleTrendsローカルで画像生成をはじめるとき、どのツールを使うのか迷いますが、それぞれのツールが 登場した時期 とその 背景 を見ながら、分かりやすく比較してみます。画像生成AI ツールの歴史まずは、主な画像生成AI ツールの登場時期を見てみます。 上の
これは便利！「Stable Diffusion」が超簡単に始められる「Stability Matrix」 複数のUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能に画像生成AI「Stable Diffusion」をブラウザーで使うために必要なのがUI環境。筆者が入門したときは「Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111版）」しか選択肢がなかったが、現在は「ComfyUI」「Fooocus」「Stable Diffusion WebUI Forge」など様々な種類が出ている。 これらは基本的に別のアプリケーションなので、それぞれ環境設定・インストールをする必要があり、パソコンの中に複数の環境が乱立しがちだ。 さらに、これらのUIで利用するモデル（Checkpoint）やVAE（高画質化ツール）、LoRA（追加学習モデル）などもUIごとに必要になる。シンボリックリ
アニメ・美少女イラストに特化した画像生成AIサービス「NovelAI Diffusion」（NovelAI）を提供する米Anlatanは3月1日（日本時間）、新しい画像生成AIモデル「NovelAI Diffusion V4 Full」の提供を始めた。新たに最大6キャラクターの同時生成や、キャラ同士の位置を指定し、構図を細かく制御できる機能などを搭載した。 2024年12月に公開した早期アクセス版「NovelAI Diffusion V4 Curated Preview」のフルバージョン。米NVIDIAのGPU「H100」を使い、約23万時間かけてデータセットを学習させた。データセットもCurated Previewから拡充したという。 1つの画像に最大6人のキャラクターを配置し、個別にプロンプトを入力できる機能機能「マルチキャラクタープロンプト」、グリッド型のUIでキャラの位置関係を制御
DeepLearning系の将棋AIがRyzenのiGPUで簡単に動いた、の続報で今回はふかうら王についてである。ふかうら王はやねうらお氏によって作られたdlshogi互換エンジンである。 ふかうら王の導入手順Windows版実行ファイルは下記のページから辿っていき、ふかうら王の実行ファイル詰め合わせYaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-deep-windows.zipをダウンロードする。 yaneuraou.yaneu.com ふかうら王の導入手順は下記のページを見てほしい。 ふかうら王のインストール手順 · yaneurao/YaneuraOu Wiki ·GitHub 上記ページに説明があるが、実行ファイル詰め合わせには以下の種類のふかうら王が含まれている。私が導入したのはORT-CPUとORT-DMLである。 ORT-CPU onnxruntime
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 「はじめてでもここまでできる」の本書タイトル通り、読んで3時間ほどでStable Diffusionの画像生成を思い通りにできるようになりました！ Stable Diffusionでどんなことができるのかは知っていましたが、実際に自分のPCにセットアップし、プロンプトによる画像生成をはじめ、色塗り指定や画風指定、キャラをAIに学習させての画像生成までできました。Stable Diffusion初心者の人にお勧めの解説書を紹介します。 また、少しやってみたけどTextual InversionやControlNetやLoRAなどがうまく使えない、そんな人にもかなりお勧めです。本書は「はじめてでもここまでできる」というタイトル通り、初心者向けの解説書です。そして「本格活用」とあるように、ただ使えるようになるだけでなく、塗りの書き込み感、色塗
2020年世代以降で対応しているStable-Diffusion関係のDraw Thingsで遊んでみました。現時点ではNPUでコスパ最強画像生成AIスマホです。たった3GBのメモリでちゃんと1024x1024〜まで動くのは面白いです。なおLLMはちょっとメモリ不足
AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門【2024年夏最新版】A1111、Forge対応 こんにちは、2022年10月からAIイラストの技術解説記事をweb連載してます、賢木イオです。この記事は、これまでFANBOXで検証してきた120本（約70万文字）を超える記事をもとに、2024年春現在、画像生成を今から最短距離で学ぶための必要情報をまとめたメインコンテンツです。 これから画像生成を学びたい初心者の方や、手描きイラストにAI技術を取り入れてみたい方が最初に読む記事として、必要知識が網羅的に備わるよう解説しています。素敵なイラストを思い通りに生成するために覚えるべきことを紹介しつつ、つまずきやすいポイントや参照すべき過去記事、やってはいけないことなどを紹介していますので、最初にこの記事から読んでいただくとスムーズに理解できるはずです。 解説役は更木ミナちゃんです。よろし
Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel（イリヤスベル）さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL（SDXL）が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablityAIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな
Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224CPUでStable diffusionが３分ちょっとかかるので、ラズパイ4も対応しているFastSDCPUを入れたら50秒になったw OpenVINOとか入っているらしい。AMDのCPUだけどw ターミナル画面左側が普通のSD、右側がFastSDCPU これだけ速度差があるとありがたいgithub.com/rupeshs/fastsd… pic.twitter.com/zflPRbldt4 2024-01-20 21:08:00 Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆生成AI＆電子工作大好き @kapper1224 FastSDCPUをノートパソコンに電源を繋いでAMD 8コアCPUターボブーストでフルスピードで計算させたらトータルでわずか19.36秒という高速っぷりw 標準
10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3（ダリ３）」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける！ なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です
今回はそれだけでは面白く無いので、元画像を絵柄そのまま高精細なフルHDにアップスケールしたい、もしくはそのまま使って絵を変えたい、構図やポーズをある程度固定したい、Photoshopのジェネレーティブ塗りつぶし的な機能は？…と言った、もう少しStable Diffusionっぽい使い方を順に説明する。 image-2-image / UpscalePromptから画像を得る方法を一般的にText-2-Imageと呼んでいる(txt2imgやt2iとも)。文字通りテキストから画像を…と言う意味だ。 Stable Diffusionでは、加えて画像から画像を得る方法があり、これをImage-2-Imageと呼んでいる(img2imgやi2iとも)。言葉よりも画像の方がより多くの情報を持っているので、それを使おうと言う意図だ。 これまで生成した画像の解像度は、832✕1,216や1,024✕1,
どういうハードウェア構成でなんのOS使ってるのかとか知りたい。GPUはNVIDIAでやるとして、OSはCUIだけでVRAM使わないようにするとかそういう工夫してるのかな。 俺はAMDのGPUでやってんだけど、やっぱNVIDIA使ったほうが色々と性能とかVRAM消費量とか効率的なんだろうか。 なんでAMDかっていうと、GPU買ったタイミングとStable Diffusion入れたタイミングが違うからだ。いやー苦労したわ。 でかい画像作ろうとするとすぐにメモリ足りなくてコケるし、果たして今作ってる画像サイズにかかる時間が適切なのかとか知りたいことは山ほどあるんだよな。 ＊＊＊ 追記 なんかたくさんブコメとかレスとかついてて驚いた、ありがとう。 今買うならNVIDIAの40番台というのがいいんだな。昔GeForceとか言って売ってた頃の知識しかないからイマイチ型番とかよくわからないおっさんでし
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