2-2 Img2Img

画像を変換する準備はできましたか？Img2Imgへの世界に踏み込み、そのパラメータとワークフローを学びましょう。

AIペインティングの実際の応用では、モデルによって生成される初期画像の不確実性のため、出力画像の実際のコントロール性は高くありません。そこで、「Image to Image」機能を使用して、画像を希望する方向に修正し、生成画像のコントロール性を向上させることができます。

Img2Imgとは何ですか？

「Image to Image」機能は、既存の画像とテキストの説明を組み合わせて新しい画像を生成するAIベースの画像生成技術です。この技術は、ユーザーの特定のニーズに応じて画像とテキストのプロンプトを混合することで、新しい視覚コンテンツを作成できるため重要です。

簡単に言えば、プロンプトワードと参照画像の情報を考慮しながら描画するプロセスが、Image to Imageを構成します。

Img2Imgへのパラメータの分析

スマート分析

提供された画像に基づいて、適合するプロンプトおよび画像に合ったモデルを自動的に推測します。ただし、インテリジェント分析によって生成されたプロンプトには誤ったプロンプトが含まれている可能性があるため、手動で再度スクリーニングすることをお勧めします。この機能は主にプロンプトワードの記述の参考として役立ちます。

Img2Imgへのワークフロー

ワークフロー：参照画像のアップロード - モデルプロンプトの設定 - パラメータの設定 - 生成

• 参照画像をアップロードした後、インテリジェント分析を開き、プロンプト、モデル、画像サイズを自動的に入力します。実際のニーズに応じてプロンプトを再調整することをお勧めします。パラメータ設定は初期画像の生成と同じです。最後に画像を生成するをクリックすると、AIが参照画像とユーザーの指示に基づいて新しい画像を作成します。

*再描画の範囲が大きいほど、元の画像との違いが大きくなります。通常、0.4〜0.8の間に設定します。

ノイズ除去強度：このパラメータは、元の画像に基づく再描画プロセスにおける分岐の程度を制御します。値が高いほど、モデルは再描画プロセスで自由度が高くなり、描画結果と元の参照画像の違いが大きくなります。

ノイズ除去強度が高すぎると、描かれた画像の内容を元の画像と関連付けることが難しくなるため、再描画の範囲の値は通常0.4〜0.8に保ちます。

部分的な再描画

部分的な再描画は、画像内の特定の領域を修正および調整することを可能にします。この機能は特にローカルなディテールを微調整するのに適しています。修正内容を誘導するためにプロンプトの追加も必要です。画像の大部分の内容に満足しているが、いくつかの詳細要素を調整する必要がある場合に使用します。

画像をアップロードした後、右側のブラシをクリックして部分的な再描画エリアに入ります。次に、画像を塗りつぶすことができます。塗りつぶした後、プロンプトボックスに塗りつぶしたエリアのプロンプトを入力します。

部分的な再描画を使用した後、選択したエリアのみが再描画され、他のエリアは変更されません。