Stable Diffusionで追加のマップを使用して画像生成をガイドする方法

このStable Diffusionサブレディットの投稿では、RGB画像に加えて、詳細なセグメンテーション、深度、法線マップを組み込むことで、画像生成の制御を強化する方法を探求しています。ユーザーは、ControlNetを活用してシーンレイアウトを正確に定義し、複雑な構成に対するCLIPベースのテキスト記述の制限を克服することを目指しています。Automatic1111に精通しているユーザーは、3090 GPUでの効率的な処理のためにComfyUIまたはその他のツールの使用に関するガイダンスを求めています。中心的な課題は、セグメンテーションマップからの構造化されたシーンデータを効果的な生成プロンプトに変換し、従来のテキストプロンプトよりも詳細なレベルの制御を提供することにあります。このアプローチは、特に正確なオブジェクトの配置と関係を必要とするシナリオにおいて、AI生成画像の忠実度と精度を大幅に向上させる可能性があります。

• •画像生成制御を強化するためのセグメンテーション、深度、法線マップの使用を検討。
• •詳細なシーンレイアウトに基づいて画像生成をガイドするためにControlNetを活用。
• •3090 GPUでの処理のための効率的なツールとワークフローを模索。