

Stable Diffusion 3.5 ControlNets
紹介 :
Stable Diffusion 3.5 ControlNetsは、Stability AIが提供するテキストから画像を生成するAIモデルです。Cannyエッジ検出、深度マップ、高解像度アップサンプリングなど、複数の制御ネットワーク(ControlNets)に対応しています。このモデルは、テキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成でき、イラスト、建築レンダリング、3Dアセットテクスチャなどの用途に特に適しています。精細な画像制御機能を提供し、生成画像の品質とディテールを向上させることが重要です。製品背景情報としては、学術界での引用(arxiv:2302.05543)と、Stability Community Licenseへの準拠があります。価格については、非商業利用、年収100万ドル以下の商業利用は無料です。それ以上の場合は、企業ライセンスについてお問い合わせください。
ターゲットユーザー :
イラストレーター、3Dモデラー、ゲーム開発者、建築家、研究者など、高品質な画像生成を必要とする専門家を対象としています。精細な画像制御機能を提供することで、ニーズに合った画像を迅速に生成し、作業効率の向上とコスト削減を支援します。
使用シナリオ
イラストレーターがCanny制御ネットワークを使用して、特定のスタイルと構造を持つイラストを生成します。
建築家が深度マップ制御ネットワークを利用して、建築レンダリング図を生成します。
ゲーム開発者が高解像度アップサンプリング機能を使用して、ゲーム内アセットの解像度を向上させます。
製品特徴
- Cannyエッジ検出制御ネットワークに対応し、生成画像の構造をガイドします。
- DepthFMで生成された深度マップ制御ネットワークに対応し、建築レンダリングや3Dアセットテクスチャに適しています。
- 高解像度アップサンプリングに対応し、画像をブロック処理することで解像度を向上させます。
- Stable Diffusion 3.5 Largeモデルと互換性があり、今後さらに多くの制御ネットワークモデルを追加予定です。
- Stability Community Licenseに準拠し、非商業利用と商業利用における無料利用条件を明確にしています。
- 詳細な使用方法とコード例を提供し、ユーザーが迅速に使い始めることができるようになっています。
- 安全性と適切な使用を強調し、虚偽情報の生成や悪用を防止しています。
使用チュートリアル
1. gitやPythonなどの必要なソフトウェア環境をインストールします。
2. Stable Diffusion 3.5のコードリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
3. 必要なモデルファイルとサンプル画像をダウンロードします。
4. 必要に応じて制御ネットワークの種類を選択し、入力画像を前処理します。
5. コマンドラインツールを使用して画像生成を実行し、制御ネットワークモデルのパスと条件画像のパスを入力します。
6. 最適な結果を得るために、ControlNet強度やその他のparametersを調整します。
7. 生成された画像を確認し、必要に応じて後処理を行います。
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