「web UIのRegion Promptは使い勝手が悪い・・・」
「Region Promptをもっと直観的に行いたい」
このような場合には、この記事の内容が参考になります。
この記事では、直観的な操作によるRegion Promptを説明します。
本記事の内容
- ENFUGUEのRegion Prompt
- 直観的な操作によるRegion Prompt
- 「-inpaintingモデル」自動生成の検証
それでは、上記に沿って解説していきます。
ENFUGUEのRegion Prompt
ENFUGUEとは、直観的な操作を目指したStable Diffusionのツールです。
ENFUGUEのインストールは、次の記事で説明しています。
Region Promptが、デフォルトで対応されています。
Region Promptを使えば、領域毎にプロンプトを指定できます。
これは、web UIの拡張機能でも対応可能です。
例えば、Regional PrompterでRegion Promptを利用する方法があります。
他には、Tiled DiffusionのRegional Prompt Controlでも対応可能です。
ただし、これらを使いやすいとは言えません。
その点、ENFUGUEでは直観的な操作でRegion Promptに対応しています。
それぞれの範囲をマウスで移動したり、サイズを変更したりできます。
以上、ENFUGUEのRegion Promptを説明しました。
次は、直観的な操作によるRegion Promptを説明します。
直観的な操作によるRegion Prompt
ENFUGUEのRegion Promptを使って画像を生成します。
直観的な操作によるRegion Promptであることを確認できるはずです。
まず、生成する画像のサイズを決めます。
今回は、768 x 512のサイズで画像を生成しましょう。
次に、「Region Prompt」のアイコンをクリックします。
そうすると、768 x 512のエリア上に次のようなポップアップが生成されます。
このポップアップには、続きがあります。
これらを見逃さないように注意しましょう。
とりあえず、以下の設定を行います。
- ネガティブプロンプトの入力（共通できるモノ）
- 「Remove Background」にチェック
チェックを入れることにより、対象を自動でトリミングします。
トリミングしないと、全体背景と同化しないような画像が生成されます。
まあ、それはそれでありな時もあるでしょうけどね。
今回は、個別の背景は除去します。
設定できたら、これをコピーします。
コピーのアイコンをクリック。
それぞれのポップアップを次のように移動させます。
あとは、それぞれの範囲で表示したい対象のプロンプトを入力します。
入力できたら、全体を対象にしたプロンプトも入力しておきましょう。
入力できたら、「ENFUGUE」ボタンをクリック。
クリックすると、処理が始まります。
その処理の過程を動画にしています。
生成された画像は、以下となります。
なお、選択したモデルを初めて利用する場合は非常に時間がかかります。
例えば、次のモデルを選択しているとします。
その場合、「-inpainting」モデルを自動で生成しているようです。
「meinamix_meinaV10-inpainting.safetensors」というモデルは、私が設置したモノではありません。
MeinaMixの公式ページでも、そのようなモデルは公開されていません。
おそらく、ENFUGUEが「meinamix_meinaV10.safetensors」をベースに生成していると思われます。
だから、初回（-inpaintingモデルがない）は非常に時間がかかるのでしょう。
（※モデルの自動生成は「-inpaintingモデル」自動生成の検証」を参照してください）
以上、直観的な操作によるRegion Promptを説明しました。
最後は、「-inpaintingモデル」自動生成の検証を説明しています。
「-inpaintingモデル」自動生成の検証
このことを検証する意味で、初めから次の2ファイルを設置してみました。
epiCRealismには、「-inpaintingモデル」が公開されています。
それをダウンロードして、設置しているということです。
epiCRealismについては、次の記事で説明しています。
「-inpaintingモデル」を自分で設置した場合、非常に時間がかかることはありませんでした。
モデルの読み込みで時間がかかるという程度の待ち時間です。
このことにより、検証はできているはずです。
より確かめるには、自動生成された「-inpaintingモデル」を削除してみることですかね。
興味のある方は、「-inpaintingモデル」を削除してみてください。
おそらく、再度長時間待たされるはずです。
以上、「-inpaintingモデル」自動生成の検証を説明しました。
