画像生成AIの苦手な部分に手や指の生成があります。
通常のプロンプト指示だけでは生成の成功率が低いため、Stable Diffusionでは「指や手の指示」に特化した機能があります。
その中でもよく使われる「bad-hands-5」について、今回は導入の仕方から、使ってみた参考画像を基にを説明します。
bad-hands-5とは何か
「bad-hands-5」とはStable DiffusionのEmbeddingのひとつです。
指や手の生成に関するネガティブプロンプトになります。
手を綺麗に生成するEmbeddingはいくつかありますが、「bad-hands-5」はEmbedding必須ツールとして多く利用されています。
bad-hands-5の導入方法
「bad-hands-5」はHugging Faceとからダウンロードすることができます。
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Hugging Face
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「bad-hands-5.pt」というファイルがあるので、その行にある「↓」をクリックするとダウンロードができます。
ダウンロードしたファイルはStable Diffusionをインストールしたフォルダ内「embeddings」のフォルダに入れます。
bad-hands-5の使い方
「bad-hands-5」はネガティブプロンプトの入力欄に挿入することになります。
embeddingsは省略されたワードがそれぞれにあり、それを入力するだけで使用することができます。
Stable Diffusionのプロンプト入力欄下にあるタブから、「Textual Inversion」を開きます。
Stable Diffusion web UIのアップデートで「花札」のアイコンはなくなりました
「Textual Inversion」を開くと、ダウンロードしたembeddingsが表示されます。
「bad-hands-5」が表示されない場合は、ダウンロードファイルが所定のフォルダに入っているが確認してください。
ネガティブプロンプトの入力欄を選択した状態で「bad-hands-5」をクリックします。
すると、ネガティブプロンプトの欄に「bad-hands-5」という文字が挿入されます。
これで適応されるので、プロンプト、ネガティブプロンプトを入力して生成します。
Textual Inversionを開かなくても直接「bad-hands-5」を入力しても使えます。
bad-hands-5を使ってみた
「bad-hands-5」の使用比較画像を作成しました。
モデルは「dreamshaper_8」を使用しています。
プロンプトは以下の通り
masterpiece, best quality, detailed,woman,holding a peace sign in front of her face
ネガティブプロンプトはケースごとに変更します。
「bad-hands-5」を使わない
worst quality,bokeh,ugly,error,lowres,face covered,making it difficult to see her expression
「bad-hands-5」も使わず、プロンプトで指に関する指示は入れない状態で生成した結果です。
これよりも酷い状態のものが生成されるので、若干ホラーです。
左の写真は上手くいっているようで、親指の長さなどがよくありません。
「bad-hands-5」を使う
bad-hands-5,bad hands,worst quality,bokeh,ugly,error,lowres,face covered,making it difficult to see her expression
「bad-hands-5」だけでは、成果を得られなかったので「bad hands」という文章も追記して生成してみました。
指の本数に関しては未使用より確率は良くなりましたが、爪の位置など「bad-hands-5」だけでは効率が悪い印象。
ここまで目立たない位置の手でしたら、「bad-hands-5」だけでもだいぶ改善はできるかもしれません。
「bad-hands-5」と他のembeddingsを使う
EasyNegative,bad-hands-5,worst quality,bokeh,ugly,error,lowres,face covered,making it difficult to see her expression
次に「bad-hands-5」だけでなく、「EasyNegative」というクオリティをアップするためのembeddingsも使ってみました。
今までの中では生成の確率が良くなりました。
「EasyNegative」の導入方法は「bad-hands-5」と同じ要領で行えます。
まとめ
「bad-hands-5」を導入してから確率は良くなりましたが、何度か生成回数は必要でした。
手や指の生成は他のembeddingsや、プロンプトの作りもしっかり考えることが必要です。
またモデルによっても違いが出るかもしれませんので、色々試して最適なやり方を探していきましょう。
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