【Stable Diffusion】ControlNetのLineartの使い方について解説

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Lineartって何?
使ったらどうなるの?

ControlNetにあるLineartを使用することで、元画像の線画を抽出してから新しく似たような画像生成をすることが出来ます。

塗り方が変わったりするので、上手く活用することでクオリティを上げることが出来ます。

この記事では、Lineartの使い方と比較検証してどのように変わるのかについて解説します。

Google Colabを使っている人でControlNetの導入方法が分からない人は、以下の記事で解説しているので読んでみてください。

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Lineartの設定方法

ControlNetの右側にある逆三角形の部分をクリックして開いてください。

「Single Image」内をクリックしてから画像をアップロードしてください。


「Enable」にチェックを入れてControlNetを有効にしてください。


Preprocessor項目をクリックしてから「lineart_anime」「lineart_anime_denoise」「lineart_coarse」「lineart_realistic」「lineart_standard」の5つの中から1つ選択してください。


Model項目内をクリックすると「lineart」か「lineart_anime」の2つがあるので、その中から1つ選択してください。


設定が完了して画像生成すると、以下の画像の左側にあるlineartを使用した画像と、真ん中と右側にあるPreprocessorの2つが生成されます。


以下の画像は、「アップロードした元画像」「Preprocessor」「Lineart」を比較した結果になります。

処理方法として、アップロードした元画像から真ん中にあるPreprocessor画像のように一旦線だけを抽出します。

その後に、Preprocessor画像を元にして再度画像生成をしています。

ですから、Lineartでは新しく塗り方を変えたい時に使用するといいでしょう。

Lineartの比較検証

Preprocessor内にある5つのlineartをそれぞれ生成してみて、どう変化するのかを比較してみます。


以下の画像では、「lineart_anime」「lineart_anime_denoise」「lineart_course」「lineart_realistic」「lineart_standard」を比較した結果になります。

Model項目では「lineart」にしています。

それぞれで塗り方が違っていたり、彩度や明度が違ったりしています。
背景なども少し変わったりしています。

このようにPreprocessor項目にある5つのlineartでは、塗り方がそれぞれ変わったりするので、全て試して良い結果になった方を選択するといいでしょう。


以下の画像では、Preprocessorで比較した結果になります。

線の抽出方法がそれぞれで変わっています。

Preprocessorの方法が変わることによって、5つのlineartの生成結果が変わっているわけです。


次は、Model項目内で「lineart_anime」を選択して比較してみます。


以下は画像生成した結果になります。

先ほどよりも塗り方が荒くなっていたり、少し汚れた感じになりました。

画像によって変わるかもしれませんが、以下の例では左上にある「lineart_anime」以外はクオリティが全て劣化しているので、Modelでは「lineart」の方がいいと思います。

このようにModelによってクオリティが変化するので参考にしてみてください。

Control Weightについて

Lineartの影響力を調整する場合は、Control Weightの数値を設定することで可能になります。


以下の画像は、アップロードした元画像とControl Weightの数値を「0」「1」「2」で生成して比較した結果になります。

Control Weightの数値によっても、色の塗り方や彩度・明度が変わったりするので最適な数値を探してみてください。



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まとめ

以上でLineartの使い方と比較検証について解説しました。

Lineartを使用することで、新しく塗り方を変えてクオリティを高くすることが出来るので是非使用してみてください。

Lineartと同じように、線を抽出してから違った塗り方にさせる方法として「Canny」があります。

Cannyの使い方について、以下の記事で解説しているので良ければ読んでみてください。

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この記事を書いた人

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