【Stable Diffusion】生成した画像の手をADetailerとdepth_hand_refinerで修正する方法

桜の木のまえで手を振る日本の鎧を着た女性のAIイラスト

はじめに

Stable Diffusionで生成した画像の手を、txt2imgで修正する方法を解説します。

今回はADetailerとdepth_hand_refinerを使って修正してみます。

ADetailerは手や顔などを自動で認識して補正してくれる拡張機能で、depth_hand_refinerを使えば高精度の修正が可能です。

この記事で理解できること
  • ADetailer depth_hand_refinerのメリット・デメリット
  • ADetailerとControlNet depth_hand_refinerのインストール手順
  • ADetailer depth_hand_refinerを使った手の修正方法
目次

ControlNet depth_hand_refinerとは?

depth_hand_refinerは、ControlNet ver1.1.427で搭載された新しいプロセッサーです。

深度データを解析するため、既存のADetailerを使った手の修正と比べて、精度の高い修正が可能です。

メリット
  • 精度の高い手の修正が可能
デメリット
  • ADetailerとControlNetのインストールが必要
  • 画像生成時間が長くなる
  • 深度データを使用するため、手が交差(重なっている)している場合には修正が困難

ADetailerでdepth_hand_refinerを使用すると、画像生成時間が今までの比にならないほど増加します。

なので、手が崩れた画像に対してimg2imgで後から修正する方法をおすすめするよ。

img2imgで高精度の修正を行うなら、ControlNetのdepth_hand_refinerが最適です。
手順については以下の記事で紹介しています。

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ADetailer depth_hand_refinerで手の崩れを修正する方法

今回は拡張機能「ADetailer」と「ControlNet」の両方を使用するので、それぞれインストールが必要です。

以降で、手の修正までの手順を解説します。

ADetailerのインストール

以下の手順でADetailerおよび、必要なモデルをインストールします。

  • STEP1
    ADetailerのインストール

    ADetailerのインストール方法については以下の記事をご参考ください。

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  • STEP2
    手修正用モデルのインストール

    adetailerモデルから、「hand_yolov8s.pt」をダウンロードします。

    ダウンロードしたファイルは「webui」→「models」→「adetailer」フォルダーにファイルを保存します。

    デフォルトで「hand_yolov8n.pt」がインストールされています。

    hand_yolov8n.ptでも修正は可能ですが、より精度の高いhand_yolov8s.ptモデルがおすすめです。

ControlNetのインストール

以下の手順でControlNetおよび、必要なモデルをインストールします。

  • STEP1
    ControlNetのインストール

    ControlNetのインストール方法については以下の記事をご参考ください。

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  • STEP2
    深度情報用モデルのインストール

    ControlNet-v1-1モデルから、「control_v11f1p_sd15_depth.pth」をダウンロードします。

    ダウンロードしたファイルは「webui」→「extensions」→「sd-webui-controlnet」→「models」フォルダーに保存します。

ADetailerとControlNetのアップデート

depth_hand_refinerはControlNet ver1.1.427以上で使用できます。

古いverをお使いの方は、以下の記事を参考に拡張機能「ADetailer」と「ControlNet」を最新版に更新してください。

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ADetailerでdepth_hand_refinerを使い手の崩れを修正する手順

  • STEP1
    txt2imgのADetailerを有効化する

    txt2imgのADetailerの設定項目を展開し、「Enable ADetailer」をチェックする。

    Enable ADetailerのチェックを促している
  • STEP2
    ADetailer modelの選択

    ADetailer modelから「hand_yolov8s.pt」を選択する。

    hand_yolov8s.ptの選択を促している
  • STEP3
    ControlNetの設定

    ADetailer内のControlNet modelからダウンロードした「depth」モデルを選択します。

    depthモデルの選択を促している
    CHECK

    depthモデルを選択すると、「ControlNet module」の項目が表示されます。

    次に、表示されたControlNet moduleから「depth_hand_refiner」を選択します。

    depth_hand_refinerの選択を促している
  • STEP4
    Inpaint denoising strengthを調整する

    Inpeint内のInpaint denoising strengthの値を「0.6~0.8」くらいの間で調整します。

    Inpaint denoising strengthを調整するよう促している
    CHECK

    Inpaint denoising strengthの値は、生成結果を見ながら調整しましょう。

  • STEP5
    画像生成する

    最後に「Generate」ボタンをクリックして画像生成します。

    generateのクリックを促している

    実際に修正した画像は以下のようになりました。

    ブロンドでパーカーを着た女性が手を振っているAIイラスト
指が4本描画されている
    修正前
    ブロンドでパーカーを着た女性が手を振っているAIイラスト
指が5本描画されている
    修正後

    修正自体は、深度情報をもとにしているので精度が高いですね。

    ちなみにマスク範囲(修正範囲)は、以下画像のように手をバッチリとらえています。

    ブロンドでパーカーを着た女性が手を振っているAIイラスト
指が4本描画されている
修正範囲が囲まれている
    ADetailerのマスク範囲

    ただ画像生成時間がネックです。

    画像生成時間の結果は以下の通りです。

    • 通常画像生成:2.2sec
    • ADetailer depth_hand_refinerで修正:16.7sec

    このように画像生成時間が大幅に増大するので、ADetailerによる修正はあまりおすすめしません。

    さきにも紹介した通り、修正が必要な画像に対してimg2imgでの修正がおすすめです。

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まとめ

今回は、txt2imgでADetailer depth_hand_refinerを使って手の崩れを修正する方法を紹介しました。

depth_hand_refinerは精度が高いので、手が崩れて断念した画像もバッチリ修正できるでしょう。

今回の手順についてYouTube動画を投稿しています。合わせてご参考ください。

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