本記事では、ControlNetを導入することで、この課題を解決し、より精密な実写化を実現する方法を紹介します。 具体的には、以前i2iでスタイル変換を試みた犬のイラストを再度用い、ControlNetによる変換結果とi2iのみの結果を比較することで、その効果を検証します。

求める画像を生成するために、プロンプトだけでは物足りないですよね？ そんな時、ControlNetが助けになります！ ControlNetは画像生成の制御性を大幅に向上させる革新的な技術として注目を集めています。特に、最新のSDXL（Stable Diffusion XL）モデルと組み合わせることで、その威力は一層増してい ...

Stable Diffusionなどの事前学習済みモデルに対して、輪郭線や深度、画像の領域区分(セグメンテーション)情報などを追加して出力をサポートする ...

画像生成AIで画風やデザインを制御できる「ControlNet」という技術が登場。同じキャラクターを高精度に生成できる可能性が出てきた。世界に革命 ...

このControlNetを使うことで、別途に読み込ませた画像に写っている線画や人の姿勢などを出力結果に強く反映させることが可能です。

ポーズ制御技術である「ControlNet」は「Stable Diffusion」などの画像生成AIでイラストを出力する際、棒人間のような3Dモデル「ボーン」（骨組み）を ...

AIでのイラスト生成時、キャラクターに自由なポーズを取らせることができる──そんな新技術が話題だ。その名は「ControlNet」。2月10日に論文が ...

画像生成AIで画風やデザインを制御できる「ControlNet」という技術が登場。同じキャラクターを高精度に生成できる可能性が出てきた。世界に革命 ...

3：ControlNetを用いて参考画像から骨格データを抽出して画像生成 ControlNetを使って「ポーズを指定した画像」を生成するには、ポーズの参考画像を ...

ControlNetは人体を部位ごとに認識し、それを元に画像を生成するため、ポーズを指定するプロンプトが無くても、かなり正確に意図したポーズを取らせることが可能。 元となる画像が無くても、棒人間を直接編集する「posex」なども存在します。