Stable Diffusionの拡張機能、ControlNetのモデルの一つTileモデル。元画像の形状や世界観をHires.fixやimg2imgよりも保ちながら高品質化してくれるというものです。
今回はTileの特性や使い方を実際に生成したアウトプットを形成しながら解説して行きたいと思います。
ControlNetの導入について
ControlNetは、Stable Diffusionの拡張機能の一つで、様々なモデルデータと組み合わせて活用することで思い通りの生成結果を導くことができるツールです。
ControlNetのインストールやモデルデータのダウンロードなどについては、「ControlNetをStable Diffusion web uiへインストール」をご覧ください。
ControlNetの「Tile」の特徴
「Tile」は、「resample」「colorfix」「colorfix+sharp」と3つのプリプロセッサが用意されていますが、それぞれで微妙に利用した際の、塗りや品質が異なります。今回はHires.fixやimg2imgとも比べながら、アウトプットをご紹介していきます。
Hires.fix・img2img・Tileのアウトプットの比較
Tileを利用せず「Hires.fix」で出力
tileを利用せず「img2img」で出力
「resample」で出力
「colorfix」で出力
「colorfix+sharp」で出力
ControlNetの「Tile」の活用方法
Hires.fixやimg2imgとTileのアウトプットを比べてみると、明らかにTileの方が元の画像を保てていることが分かります。パラメーターで書き込み量などもコントロールできますので、良いアウトプットができたけど、世界観を保ったまま高品質化したいという時には便利に使えそうですね。
「Tile」の特性まとめ
・TileはControlNetで利用可能なモデル
・プロセッサーは3つ有り、微妙に品質が異なる、色味も保ちたい場合はcolorfixもしくはcolorfix+sharp
・Hires.fixやimg2imgよりも元絵を保って高品質に
