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拡散モデルとControlNet：AIがノイズから画像を生成する仕組みを解説
AIはどうやって「ノイズ」から絵を描くのか？
本動画では、画像生成AIの基本技術である「拡散モデル」と、構図やポーズを制御するための「ControlNet」について、できるだけ直感的に理解できるようにまとめています。
拡散モデルは、ざらざらしたノイズから少しずつ画像を復元していく仕組みです。一方、ControlNetは、線画・ポーズ・構図などの手がかりを与えることで、画像生成の方向性をより意図に近づける技術です。動画では、これらを「砂の山から彫刻を掘り出す」「指揮者のタクト」といったたとえを使いながら紹介しています。
なお、本動画は専門的な教材というより、個人の思考整理・理解のためのメモ的な内容です。NotebookLMを使用して作成しているため、発音や説明内容に誤り、不正確な表現が含まれる可能性があります。正確な情報や参考資料については、詳しい解説をまとめた note.com の記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/n28c35b832089
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人魚さんがギターを練習中！【3DCG＋AIリペイント・アニメーション】
人魚さんがギターを弾くようです。
CGでアニメ制作＝＞AIリペイントのテストを兼ねた作品です。
人魚モデル/ギターモデル/モーション/曲はオリジナル
ギター下手ですいません。
レコーディングのセッティング中に弾いた物が残っていたので適当に使いました(海の音を重ねました)
■この動画は何？
AIによるリペイント研究作品です。
自分のオリジナルCG作品にイラストっぽい手書き感を出す目的でStable Diffusionを使っています。
※プロンプトのみで自動で書かれる絵は使わないようにi2iベースで作っています。
元となった3DCG動画は需要があればTwitterへアップします。
指はどうせAIだとうまくリペイントできないだろうと一定の動きにしていたんですがControlNetを使ったら想像以上にちゃんと指が書けたので曲と指があんまり同期してないのがバレました