生成
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プロンプトで画像生成

プロンプト

  • プロンプトとは作りたいイメージを表すキーワードです。英単語、もしくは英語文章でイメージを説明する必要があります。キーワードは半角カンマ(,)で区切ります。

  • キーワードで希望画像を説明する: PixAI のモデルは、説明的な「タグ」または短いフレーズの形式でプロンプトを表現する場合に最適な結果が出せます。タグはカンマで区切る必要があります。使用例:

  • キーワード強調:キーワード、またはフレーズを '()' で囲むか、複数の '(())' で囲んで、どのキーワードを重視したいかを AI に伝えて強化します。または、[]でキーワードを弱めることもできます。

  • プロンプトの順序も結果に影響します。プロンプトの最初にメインなオブジェクト/キャラクターをキーワードにしてください。たとえば、キャラクターのソロ画像の場合、最初のプロンプトは「1girl」または「1boy」から始めることを勧めます。

  • 比率: モデル・LoRAの比率を高くしても、常に最も安定した、または望んだ結果が得られるわけではありません。プロンプトを試すときは注意してください。

  • メモ

    • PixAIでは、メモ機能を利用し、プロンプト、ネガティブプロンプト、モデル、横縦比、Sampling StepsとMethod、ベース画像などの設定を記録してテンプレートとして保存できます。メモを保存したら、いつでもメモのテンプレートをインポートできます。

ベース画像を利用して生成

Image to Image

  • 画像をアップロード

    • アップロードした画像は生成する時の参考画像となります。

  • 描く

    • アップロードした参考画像を筆描きなどで編集できます。

  • 画像のキーワードを摘出

    • AIでアップロードした参考画像を分析し、キーワードプロンプトを摘出します。

画像編集

注意:

  • キャンバスエリアでスクロールすることでキャンバスサイズが変わります。

  • 画像修正と画像拡張モードを切り替えると全ての変更が破棄されます。

画像修正

画像拡張

リセット

  • 全ての変更を破棄する


生成結果

公開

  • 生成した画像をPixAIに投稿する。

キーワード摘出

  • 生成した画像のキーワードをAIで摘出する

アップスケール・エンハンス

  • アップスケールは画像内容を変更せずにサイズとレゾリューションを拡大できます。

  • エンハンスは、選んだ画像に基づいて、より大きな、ディティールな新しい画像を生成します。

バリエーション

  • バリエーションでは、現在のイメージをベース画像にし、このタスクと同じプロンプトと設定を使い3つの新画像を生成します。

編集(レタッチ)

  • 編集(レタッチ)はこのタスクを「画像編集」タブに移して編集させます

ベース画像として使用

  • 選んだ画像を参考画像として使用します

ダウンロード

  • この画像のPNGファイルをダウンロードする


設定

モデル

  • 生成画像のモデル。モデルによって、リアル、アニメ風など、さまざまなスタイルがあります。

  • 「モデルマーケットを閲覧」することでより多くのモデルが見つけられます。

LoRA

  • モデルの拡張学習セットと思ってください。特定のキャラクター/スタイルに基づいて、よりターゲットを絞った正確な画像を生成できます。これにより、AIが特定のプロンプトを認識できるようになります。

  • LoRAは、AIに特定のプロンプトを認識させることでより良い生成結果を得ることができます。

  • 「モデルマーケットを閲覧」することでより多くのLoRAが見つけられます。

HiRes

  • HiResとはハイレゾリューションのことです。この項目にチェックを入れると縦横比がより大きく設定できます。HiResを選ぶと消費クレジットと生成時間がより掛かります。

ControlNet

  • ControlNetでアップロードした画像はAIで分析してフレームや枠、形を得て、それを参考に画像を作ることができます。

構図

  • 構図部分では、キャンバスのどの部分にどのようなコンテンツが含まれるかなどの詳細を指定した画像を生成できます。

ネガティブプロンプト

  • ネガティブプロンプトでは、AIに避けたいもののキーワードを入れてます。生成パネルでは、画像の品質を低下させる可能性のあるものを除外するための除外キーワードをデフォルトに入れております。他に避けたいコンテンツのキーワードをリストに変更または追加することはできます。

Sampling Steps

  • SStepsは、画像生成タスクの最初の生成から終了までの間にAIが行うべき反復処理の回数を定義しております。 理論上Steps数が多いほど、高品質な画像が得られますが、その分消費するクレジットも多くなります。

CFG Scale

  • CFG Scaleは、AIが生成する画像と入力プロンプトとの相関性を決定するもので、CFGが高いほど相関性は高くなりますが、画像は安定し辛くなり、画像が悪くなりがちです。最良の結果を出すために、CFGスケールを5から7の間に設定することをお勧めします。

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