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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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automatic1111でLoraモデルを使う方法解説【Stable Diffusion】
fast-stable-diffusion https://github.com/TheLastBen/fast-stable-diffusion
Lora拡張 https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks
Lora model https://civitai.com/
有料記事を書きました https://note.com/shinao39/n/ndac490e7855f
Loraモデルをautomatic1111で使う方法を説明します。Loraは複数モデルを同時に適用させる事が可能です。Loraを使うには付属の機能を使うか、拡張機能を使います。
チャンネル登録よろしくです https://bit.ly/shinano-sub
ウィッシュリスト https://www.amazon.jp/hz/wishlist/ls/3D0A081RG7SGQ?ref_=wl_share
Blog https://shinanomatsumoto.hatenablog.com/
note https://note.com/shinao39/
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