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画像生成について①(日本語版)

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Обновлено Mar 7, 2025
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~はじめに~

こんにちは。

この記事は、SeaArt.AI の楽しみ方?(日本語版)の補足として執筆することにしました。

 リンクはこちら👉 SeaArt.AI の楽しみ方?(日本語版)

なんとなく概要は分かったような気はするけど、具体的にどう生成を楽しむのか… という点について、私なりの解釈でお伝えしたいと思います。

ここにいらっしゃるということは、AIで画像を生成できることは既にご承知のことと思いますが、生成する画像にもいろいろなカテゴリー(ジャンル)が存在します。

そして、実際のところそのカテゴリーは無数にあると言えますが、便宜上大まかな区分で説明していきます。


それではまず、CheckPointはどのようなものを選べば良いのでしょうか?

こちらを参考に、まずは人気の高いCheckpointモデルの使用から試してみることをお薦めします。


<ベーススタイルによる違い>

画像生成では主に下記のモデルの系統に分類されたオリジナルモデルから派生したCheckPointモデルが存在し、そのCheckPointモデルを使用して画像を生成していくことになります。ここでは簡単に各系統の違いのみ説明させていただきます。

SD1.5 系

 描写力に優れているが、プロンプトの理解度が低くモデルの学習が不十分(後述モデルとの比較)なため、画像が崩れやすい。生成コストは安価。

Pony 系

 アニメをトレーニングデータとして作成されたモデル(らしい)で、アニメ風の出力に強いが、日本のアニメとはやや異なった出力になる。

Illustrious 系

 もとはPony系から派生したベースモデル(らしい)で、実在するアニメとは違った出力が可能。透明感のある発色の出力が美しいが取り扱いが難しい(現在では過去の状況です)。最近になって再度注目され、システムの調整も進められた結果良質な出力結果が得られるようになりアニメイラスト系の主流の人気モデル(執筆時の状況)。これまで主流であったSDXL系やFLUX系と比べて生成できる構図が幅広くなり、透明感のある発色が得られるが細部の描き込みなどに弱い。

SDXL 系

 Illustrious 系、FLUX 系が主流になる以前に主流となっていた系統でAnimagineが有名。SD1.5系に比べてモデルの学習が強化され、VAE(色調を補完するデータのようなもの?)が内蔵されているのが一般的。SD1.5系に比べてプロンプトの理解力が向上してより解像度の高い(大きな画像)が生成できる。主にイラスト向けに強いが、イラストで透明感のある発色を得るのは困難。

FLUX 系

SDXL 系の後に登場した画期的なベースモデル。プロンプトの理解力に優れ、フォト系(次の項目で説明します)の画像出力で特に高い品質が得られるが得られるが、構図が固定されがちで似たような作品になりやすい。初期のベースモデルはフォト系に特化したような印象が強くあったが、最近はアニメ系のトレーニングを追加されたモデルが増えてきて、構図の幅も少しずつ改善されつつある。

SD3.5 系

 新しいベースモデルだが、ワークフローでの生成がメインで、残念ながらあまり馴染みがないモデル。SD1.5 系以外のモデルと比較するとプロンプトの入力が難しい印象… 描写性能は高く、Illustrious系とは違った落ち着いた透明感のある発色も得られ、細部の描き込みも高い。


<アートスタイルによる分類①>

完全な素人(私)による説明なので、厳密なアート界で用いられるアートスタイルとは異なる点はご了承ください。

ここでは、画像生成の出力で得られる描写の違いを見ていきたいと思います。

CheckPoint モデルは主に 「フォト系」を得意とするものと「イラスト系」を得意とするもの、そして「両方出力可能なもの」に分類されています。

それぞれ下記のような特徴があります。

 「フォト系」 写真のような出力が可能な一方で同じような構図になりやすく、表現力に限界がある。

 「イラスト系」 表現力が幅広いが、写真のようなリアル感を得ることができない。

「両方出力可能なもの」が万能に思えますが、フォト系の作品を生成したいのにイラストっぽくなってしまうとか創造的なイラストを作成したいのに思うような表現ができないといった結果にもなり得るので、ご自身で生成したい作品に合わせて自分に合ったCheckPointモデルを見つけることをお薦めします。


<アートスタイルによる分類②>

ここではプロンプトの指定による出力の違いを見ていきたいと思います。

細かい説明も面倒ですし、皆さんも文字?りでは飽きてくると思いますので参考画像を貼り付けていきます。

「フォト系」の CheckPointモデルでは特にプロンプトで指定をしなくても写真のような作品に仕上がりますので省略します。

※宣伝も兼ねて私のSDXL用のCheckPointモデルを使用していますが、指定したプロンプトと使用したCheckPoinモデルを記載した下部に参考画像を貼り付けていきます。


・「realistic」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「realism」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「illustration」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「animation」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「digital animation」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「digital painting」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「watercolor」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Line Art」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「oil paint」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「action paint」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Ukiyo-e」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「simple art」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「minimalism」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Fractal Art」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Historical painting」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「pop art」 / SDXL_ARW Cute Mix



・「Cyberpunk」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「clock punk」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Steampunk」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「ROCK PUNK」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Science Punk」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Ultra-small deformation」 / SDXL_ARW Cute Mix



・「artgraphy」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Phantasmal iridescent」 / SDXL Scramble Wonder



・「Papercut style」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Clay Shaping Style」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Figure style」 / SDXL SW Real Mix


・「miniature art style」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Sci-Fi」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Fantasy Art」 / SDXL_ARW Wonder Evolution




・「Dark Fantasy」 / SDXL_ARW Wonder Evolution



・「Gothic Fantasy」 / SDXL_ARW Wonder Evolution


・「Silhouette Art」 / SDXL Scramble Wonder


・「landscape」 / SDXL_ARW Wonder Evolution


と、まぁ、きりがないのでこの辺で…😫(笑)

CheckPointに限らず、LoRAにもこのような効果が含まれていますので、プロンプトでいろいろなスタイルを組み合わせたり、LoRAを併用することで新しいスタイルを生み出すことも可能になります。

みなさんが、いいなと感じたスタイルや、新しいスタイルを考案する参考になれば幸いです。



~編集後記~

最後までお読みいただきありがとうございます。

それでは、あなたの魅力的な作品との出逢いを楽しみにしております。


※ ↓ 下記のリンクから私の他の記事も閲覧可能ですので、ご興味がありましたらぜひご覧ください。

👉【著者のメイン記事へ】


~編集履歴~

Posted on March 8, 2025 / 初回投稿:2025年3月8日








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