はじめに
ControlNet 1.1で、考察してみました。
- Lineart
- Shuffle
- Inpaint
- Tile
- Depth
- Normal
- Canny
- Scribble
- Soft Edge
- MLSD
- Segmentation
- Openpose
Lineart
入力画像を一旦線画に変換し、それを元に画像生成を行うモデル
| 入力 | lineart | 生成 |
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Shuffle
入力画像をシャッフルして再構成するモデル。
今回は、呪文に「1boy」で生成してみました。
| 入力 | Shuffle | 生成 |
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Inpaint
画像の一部を修正するモデル。
顔のみ塗りつぶしました。
| 入力 | Inpaint | 生成 |
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Tile
高解像度の画像を生成する際にディテールをうまく補完するためのモデル。
| 入力 | Tile(512px) | 生成(900px) |
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Depth
入力画像の深度情報を元に画像生成を行うモデル
| 入力 | Depth | 生成 |
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Normal
入力画像の凸凹情報を元に画像生成を行うモデル
| 入力 | Normal | 生成 |
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Canny
入力画像の輪郭を抽出して画像生成を行うモデル
| 入力 | Canny | 生成 |
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Scribble
落書きを元に画像生成を行うモデル
| 入力 | Scribble | 生成 |
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Soft Edge
やわらかい輪郭線を生成し、それを元に画像生成を行うモデル
| 入力 | softedge | 生成 |
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MLSD
入力画像の直線を抽出して画像生成を行うモデル
| 入力 | mlsd | 生成 |
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Segmentation
入力画像を物体ごとに識別・分割し、それを元に画像生成を行うモデル
| 入力 | Segmentation | 生成 |
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Openpose
被写体のポーズを認識し、棒人間を生成してそれを元に画像生成を行うモデル
| 入力 | Openpose | 生成 |
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考察
動画を制作する際などに、大活躍しそうです。
一部修正する際にも、使用できそうです。
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