拡張したい画像をドロップし、予想される比率を選択して、「生成」をクリックします。

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アウトペインティングとは何ですか?

アウトペインティングは、画像を元の境界を超えて拡張する手法であり、元の画像を維持しながら画像内の視覚要素を追加、置換、または変更することができます。インペインティングに似ていますが、画像を外側に拡張することに重点を置いています。

アウトペインティングの方法

アウトペインティングにはいくつかのアプローチがあります。

  1. インペインティングモデルの使用
  2. ControlNetの活用
  3. 差分拡散の採用

ディフューザーイメージアウトペイントの使用例は何ですか?

提供された検索結果に基づいて、画像アウトペインティングの主な使用例をいくつか示します。

既存のイメージの拡張

  1. 画像に新しい要素を追加する:
    • ユーザーは画像をアップロードし、DALL·Eに元の境界を超えて継続するよう依頼することができます。 
    • これにより、任意のアスペクト比で大規模な画像を作成できます。 
  1. 視覚的な物語の拡張:
    • アーティストは既存の画像を基に、より長い物語を語ったり、より複雑な構成を作成したりすることができます。 
    • この技術により、階層化され相互接続されたビジュアル コンテンツの作成が可能になります。

アートワークの強化

  1. 有名な芸術作品の欠けている部分を埋める:
    • DALL·Eはピカソなどの歴史的絵画の失われた部分を再現するのに使用できます。 
    • この技法は、さまざまな芸術スタイルや時代に適用できます。
  1. 特定の要素の変更:
    • ユーザーは、髪型や背景を変えるなど、画像の特定の側面に焦点を当てることができます。 
    • これにより、全体的な外観を大幅に変更することなく、既存の画像に微妙な変更を加えることができます。

シュールな風景を創る

  1. 想像力豊かな環境の創出:
    • シンプルな要素(目など)から始めて、ユーザーは徐々に精巧なシュールな風景を構築することができます。 
    • この技術は、人間の想像力と AI が生成したコンテンツを組み合わせます。
  1. 夢のようなシナリオを探る:
    • イメージを繰り返し構築するプロセスは、興味深く、しばしば奇妙な視覚的創造につながる可能性がある。 

ストーリーテリングと世界構築

  1. 架空の世界の開発:
    • ユーザーは小さな要素から始めて、徐々に大きなシーンや環境に拡張することができます。 
    • この技術により、豊かで詳細な架空の設定を作成できます。
  1. キャラクターと家族の視覚化:
    • 小さな要素(目など)から始めて、ユーザーは顔全体、人物、さらには家族を生成できる。 
    • このアプローチにより、キャラクターデザインとストーリー要素を迅速に開発できるようになります。

芸術的探求

  1. AI生成コンテンツの実験:
    • アウトペインティングは、AI画像生成ツールの機能を探索するユニークな方法を提供します。 
    • アーティストはこれらのモデル内で可能なことの限界を押し広げることができます。
  1. 人間の創造性と AI を組み合わせる:
    • ユーザーはコンセプトやスケッチから始めて、AIにそれを拡張させ、人間と機械の創造性の興味深いハイブリッドを作成することができます。 

よくある質問

A: アウトペインティングとは、画像を元の境界を超えて拡張し、元の画像を維持しながら画像内の視覚要素を追加、置換、または変更できるようにする手法です。 

A: 主な方法としては 3 つあります。

  1. インペインティングモデルの使用
  2. ControlNetの活用
  3. 差分拡散の採用

A: 塗装する前に、次のことを行う必要があります。

  1. BRIA-RMBG-1.4のようなツールを使用して背景を削除します。
  2. 画像のサイズを1024×1024ピクセルに変更します
  3. 透明な背景を白い背景に置き換える
  4. ZoeDepth推定器を使用して、生成中に追加のガイダンスを提供します。

A: 推奨されるワークフローは次のとおりです。

  1. 必要なライブラリとモデルの読み込み
  2. 入力画像の準備
  3. インペインティングまたはControlNetメソッドを使用して初期のアウトペイント画像を生成する
  4. より高品質なモデル(例:RealVisXL)を使用して、ペイントされた画像を改良する
  5. マスクを適用して、元の領域と塗りつぶされた領域の間の移行をスムーズにする
  6. 品質を向上させた最終的なアウトペイント画像を生成する

A: 言及されているモデルには次のようなものがあります:

  • 安定拡散XL差分画像2画像パイプライン
  • StableDiffusion XL ベースモデル
  • RealVisXL モデル

A: はい、もう1つの方法としてBrushNetが挙げられますが、これはアウトペインティングに効果的であると報告されています。 

A: 一部のユーザーから次のような問題が報告されています:

  • 物体、特に人間の体や顔の構造を維持する
  • 大きな塗り替えエリアの取り扱い
  • 塗りつぶした部分を元の画像と滑らかに繋げる
  • 画像全体にわたって一貫した品質を実現

A: より良い結果を得るには、次の点を考慮してください。

  1. RealVisXLのような高品質モデルの使用
  2. スムーズなトランジションのための適切なマスキング技術の実装
  3. さまざまなプロンプトと否定的なプロンプトを試してみる
  4. 塗り残し部分のより正確な制御のためにControlNetの使用を検討中
  5. プロセス中にGPUの使用を最適化し、メモリを効率的に管理する