CN-anytest（ControlNet Anytest）は、Stable Diffusionで使用されるControlNet拡張機能の一つです。
ControlNetはAIによる画像生成をより細かく制御するためのツールであり、CN-anytestはSDXLで利用できるものとして特に汎用性が高いものとして注目されています。今回はその使い方をわかりやすく解説！
機能例
実際に作者さんのツイートから機能を紹介していきます。
スタイル変換
シルエット指定
線画指定
どれもイラストを制御するのにありがたい機能がそろっていますね。今回はこのAnytestを利用するチュートリアルと基本的なワークフローを紹介していきます。
Anytestを実際に利用する
まずはスタイル変換から。といっても、今回は画風ではなく容姿ですが。変化を加える画像はとりあえずこれで。
- Positive
- Negative
1girl, solo, long hair, looking at viewer, open mouth, shirt, skirt, long sleeves, hair ornament, thighhighs, holding, very long hair, white shirt, outdoors, boots, miniskirt, cape, white thighhighs, floating hair, garter straps, feathers, outstretched arm, staff, holding staff, owl, close up, masterpiece, best quality, amazing quality
bad quality, worst quality, worst detail, sketch, text, watermark
今回使うワークフローはこちら。
①ワークフローの準備
AnytestはSDXLモデル用なのでここではWAI-NSFW-illustrious-SDXLを使用していきます。
Load Imageにはお好きな画像でどうぞ。Load ControlNet Modelはanytestのモデルを読み込みます、そのままで大丈夫です。
②プロンプトを入力する
この健全な絵が、一瞬にしてNSFWになると知ったら……どうしますか？よし、やってやりましょう。
ポジティブに”devil, nipples, panties“と入力。元のプロンプトからごっそりそぎ落とされていますが、危険性としては元画像の要素を無視、よくいえば変化が生まれやすくなるかと。これについては後述するApply ControlNetでも制御できます。
ネガティブには元画像と同じものを入れました。とりあえず、このまま生成してみるとどうでしょうか？
結果はおっぱいを出した悪魔風の女の子になり、代償としてフクロウが犠牲になりました。Apply ControlNetが一つの敗因なので、修正しましょう。
③Control Netを調整する
調整個所はstrength, start_persent, end_persentの3つ。
strength
Control Netの強さ、ここでは元画像にどれだけ忠実かどうか。1以上も指定可能でそれだけ元画像の面影を強く残す結果になりますが、やりすぎると色味がおかしくなります。またシルエット指定の場合、全く変化がなくなることにもなりかねません。まずは1で様子を見ましょう。
start_persent
ステップ数に対してControl Netをどこから始めるか。これは0でいいでしょう。
end_persent
ステップ数に対してControl Netをどこまで適用するか。strengthを強めにしつつend_persentを0.3~0.7くらいにしておけば、構図を残しつつも変化にとんだメリハリのある仕上がりになるはずです。
シルエットから生成する
次はシルエット画像から生成してみたいと思います。はたして、これでなんとかなるんでしょうか？
なりました。1girl, dancingとだけ生成した結果です。構図がキープできていますね。
シルエットから生成して全然違うものができた場合はプロンプトの情報不足、strengthが弱いなどを疑ってみましょう。
なお色は特に関係ないようなので、お好きな色のシルエットを使っていただけたらと思います。たとえ青く塗ったって、赤いリンゴは生まれますから。
イラストにシルエットで要素を追加する
次はイラストにシルエットを追加してアイテムを増やしてみましょう。
最初に提示した画像にピンク色で書き込みました。ここに入れたいものを含んだプロンプトで生成してみると？
- Positive
- Negative
slime, 1girl, solo, long hair, looking at viewer, open mouth, shirt, skirt, long sleeves, hair ornament, thighhighs, holding, very long hair, white shirt, outdoors, boots, miniskirt, cape, white thighhighs, floating hair, garter straps, feathers, outstretched arm, staff, holding staff, owl, close up, masterpiece, best quality, amazing quality
bad quality, worst quality, worst detail, sketch, text, watermark
元々のプロンプトにslimeを追加してみた結果です。キャラクターも2Pカラーのようになっていますが、ピンク色の部分にはちゃんと欲しかったスライムがいますね。よく背景になじんでいると思います。
他の部分を変えないで済む方法としてはマスクを使うが挙げられます。画像では
Empty Latent Image→VAE Encode (for Inpainting)
に置き換えてtext-to-Image(t2i)からimage-to-image(i2i)にしてAnytestを利用し、マスク範囲だけ書き込ませることができています。
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まとめ
この記事では、CN-anytestの基本的な機能と使い方、そしていくつかの応用例を紹介しました。
Stable diffusion1.5時代のころは線画や深度、落書きなど役割ごとにいくつも分岐していましたが一個で色々できるオールインワンなツールです。「このイラストがこうだったら」をぜひ形にしてみてください！
