3Dモデルから画像生成？Stable Diffusionで実現する新しい表現方法3DモデルとAIの融合とは!!?

💡 Stable Diffusionで、3Dモデルから画像生成が可能になりました。

💡 3Dモデルのポーズやアングルを自由に調整して、画像生成できます。

💡 ControlNetなどの拡張機能を活用することで、より精度の高い画像生成が実現できます。

✅ 3D Model & Pose Loaderは、Stable Diffusionの拡張機能で、3Dモデルを読み込んでControlNetで元の画像として利用できる機能です。これにより、呪文(プロンプト)を打ち込む必要がなく、簡単に3Dモデルに基づいた画像を生成できます。

✅ インストールには、事前にControlNetをインストールする必要があります。ControlNetと3D Model & Pose Loaderをインストールした後、Stable Diffusion Web UIを再起動します。

✅ 3D Model & Pose Loaderの使い方としては、まず生成したい3Dモデルをダウンロードし、Stable Diffusion Web UIに読み込みます。その後、モデルのポーズを調整し、ControlNetに転送することで画像生成が行われます。

✅ 「3D Model&Pose Loader」は、Stable Diffusion web UIのControlNet拡張機能に3Dモデルを読み込ませて、ControlNetの元画像として使えるようにする拡張機能です。

✅ obj、stl、fbx、vrmなど、様々な3Dモデル形式に対応しており、3Dアニメーションの任意のフレームをキャプチャしてControlNetに転送することもできます。

✅ Stable Diffusion web UIとControlNetをインストールした上で、拡張機能一覧から「3D Model&Pose Loader」をインストールすれば、簡単に利用できます。

✅ この記事は、クリスタを使って3Dポーズをイラスト向きに変換する方法を紹介しています。

✅ 具体的には、3Dモデルを線画に変換した後、顔や指先などの部分を修正する手順を解説しています。

✅ 記事には、3Dモデルの変換から線画の修正まで、具体的な操作手順が画像と共に示されています。

✅ ControlNetとは、Stable Diffusion の Extension で、画像生成をユーザーがコントロールできるようになる技術です。入力画像から線画やポーズを推定して別画像を生成し、例えば、元の画像の輪郭を維持したまま塗り替えたり、ポーズだけを抽出して別の画像に適用したりすることができます。

✅ ControlNet のインストールは、Stable Diffusion の Web-UI の Extension を使用します。GitHub リポジトリの URL を貼り付けることでインストールできます。なお、Google Colab にインストールする場合、 Web-UI からインストールするとエラーになる場合があり、extensions フォルダで git clone する必要があります。

✅ ControlNet を使用するためには、輪郭、ポーズ、奥行きなどの推定を行うために、別途 pth ファイルをダウンロードする必要があります。これらの pth ファイルは、ControlNet の GitHub リポジトリから入手できます。使用するアルゴリズムに対応した pth ファイルだけをダウンロードすればよく、DL する前に記事を熟読することを推奨します。pth ファイルは、Stable Diffusion Web-UI の extensions フォルダにある model フォルダに保存します。

✅ ControlNet Depthは、Stable Diffusionの拡張機能の一つであり、元画像から奥行きや構図を抽出して別の画像を生成することができます。

✅ ControlNet Depthのインストールは、Stable Diffusion Web UIの拡張機能であるContorlNetをインストールし、ControlNet Depthのモデルを設定することで行います。

✅ ControlNet Depthの使い方としては、Stable Diffusion Web UIのtxt2imgタブを開き、元画像をアップロードし、ControlNetメニューからDepthを選択して、Preprocessorをdepth_midas、Modelをcontrol_v11f1p_sd15_depth_fp16に設定し、💥アイコンをクリックして特徴抽出を行い、生成パラメータを設定してGenerateボタンをクリックします。

💡 Stable Diffusion は、3D モデルを活用した画像生成を可能にする画期的な技術です。

💡 ControlNet などの拡張機能を使用することで、画像生成をより高度にコントロールできます。

💡 3D モデルと AI の融合は、新たな表現方法を生み出す可能性を秘めています。