ドット絵を生成したい！
どうやって生成できるの？
ドット絵を生成させる場合、モデルによっては呪文だけを入力しても生成できない場合があります。
生成させるにはドット絵を学習させられているLoraモデルを使うか、またはpixelizationと呼ばれるツールを使用する方法があります。
この記事では、ドット絵を生成できるおすすめのLoraモデルと、pixelizationの使い方について解説します。
Loraモデルの導入方法・使い方が分からない人は以下の記事で解説しているので合わせて読んでみてください。
ドット絵ができるLoRAモデル
M_Pixel 像素人人
1つ目のおすすめモデルは、CivitaiからダウンロードできるM_Pixelになります。
綺麗にドット絵の画像生成をすることができます。
以下からダウンロードすることが可能です。
Google Colabで使う参照コードは以下になっています。
Loraモデルのファイルを入れて使用するにはフォルダを作成する必要があるので、フォルダを作成させるコードも追記しておきます。
#Loraモデルを入れるためのディレクトリの作成
%mkdir -p /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/
#M_Pixel 像素人人 Loraモデル
!wget https://civitai.com/api/download/models/52870 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/m_pixel.safetensors
M_pixelの使い方ですが、Stable Diffusion Web UIを起動したら右側の花札アイコンをクリックしてください。
右側にある「Lora」タブをクリックしてから「m_pixel」を押してください。
プロンプトにLoraモデルの呪文が追加できたら使用することができます。
今回の例ではプロンプトとネガティブプロンプトに以下の呪文を入力しています。
masterpiece , top quality , best quality , chibi character , pixel art , girl , full body , <lora:pixel_f2:0.5>
Easy Negative , worst quality , low quality , normal quality
CheckPointモデルはCivitaiにあるAnyLoraを使用しました。
以下は画像生成した結果になります。
CheckpointモデルであるAny Loraは単体でも生成することはできますが、LoraモデルであるM_pixelを組み合わせて使用することで綺麗にドット絵を生成することができるのでおすすめです。
次はCheckpointモデルをAnything V5に変えてみます。
こちらが生成した結果になります。
AnythingV5単体では、呪文に「pixel art」と指定してもドット絵の生成ができませんが、M_pixelモデルを使用することでドット絵の生成を可能にしています。
Pixel Art Grid
2つ目のおすすめのモデルはCivitaiにあるPixel Art Gridになります。
以下からダウンロードすることが可能です。
Google Colabで使う参照コードは以下になっています。
#Pixel Art Grid Loraモデル
!wget https://civitai.com/api/download/models/109592 -O /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/pixel_art_grid.safetensors
こちらは生成した結果になります。
M_pixelよりも少しドット絵感は薄れる場合がありますが、背景ではこちらの方が良い味を出したドット絵生成になる場合もあるのでどちらも使用してみた方がいいでしょう。
Loraモデルの影響度の推奨値は人物であれば0.03、背景であれば0.2以下の設定にした方がいいでしょう。
Pixelizationを使ってドット絵を生成する
pixelizationをインストールする2つの方法
1つ目の方法
右上にある「Extensions」をクリックしてください。
「Install from URL」を押してください。
pixlizationのインストールURLである「https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-pixelization.git」を入力してください。
「Install」ボタンを押してください。
「Settings」をクリックしてください。
「Reload UI」を押してください。
2つ目の方法
右上の「Extensions」をクリックしてください。
「Available」を押してください。
「Load from:」ボタンをクリックしてください。
search項目から「pixelizaiton」と入力してください。
表示されたPixelization editing,extrasの項目の右側にある「install」ボタンを押してください。
「Installed」タブをクリックしてください。
先ほどインストールした「stable-diffusion-webui-pixelization」がインストールされているか確認してください。
上部にある「Settings」をクリックしてください。
「Reload UI」ボタンを押してください。
3つのモデルのダウンロードURLをコピーする
Google Colab使用している人はHugging FaceのサイトにあるところからダウンロードURLをコピーできます。
「Files and versions」をクリックする。
ダウンロードアイコンの場所にマウスカーソルを合わせて右クリックする。
Google Chromeの場合は、「リンクのアドレスをコピー」をクリックしてください。
同様に2つのモデルもダウンロードURLをコピーしましょう。
Google Colabでコードを追加する
先ほどコピーしたダウンロードURLを使ってGoogle Colabのコード内に3つのモデルを追加してください。
「stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-pixelization/checkpoints/」の中に3つのモデルを追加してください。
・160_net_G_A.pth
・alias_net.pth
・pixelart_vgg19.pth
以下は3つのモデルを使用できるコードになっています。
コピペして使用しても構いません。
#pixelart_vgg19.pth
!wget https://huggingface.co/datasets/Carmeninkunming/pixelization/resolve/main/pixelart_vgg19.pth -O /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-pixelization/checkpoints/pixelart_vgg19.pth
#alias_net.pth
!wget https://huggingface.co/datasets/Carmeninkunming/pixelization/resolve/main/alias_net.pth -O /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-pixelization/checkpoints/alias_net.pth
#160_net_G_A.pth
!wget https://huggingface.co/datasets/Carmeninkunming/pixelization/resolve/main/160_net_G_A.pth -O /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-pixelization/checkpoints/160_net_G_A.pth
モデルを使用する場合は通常.safetensorですが、ここでは.pthの拡張子になっているので入力を間違えないようにしてください。
インストールされた後に3つのモデルファイルが入っているか確認しましょう。
Google Colabのファイル内に3つのモデルが入っていないとエラーが起きて生成できませんから、フォルダ内に入っているか、.pth拡張子になっているのかしっかり確認しましょう。
pixelizationを設定して画像生成する
Stable Diffusion Web UIを起動したら上部にある「Extras」タブをクリックしてください。
Single Imageからドット絵にさせたい画像をアップロードしてください。
下にスクロールしてから「Enable pixelization」にチェックを入れてください。
「Generate」ボタンを押してください。
こちらは元画像とpixelizationを使用した比較画像になります。
使用後はドット絵に変換されているのが確認できます。
生成後は元画像よりも画面サイズが小さくなって生成されています。
元画像と同じサイズのままで画像生成したい時は「Keep resolution」にチェックを入れましょう。
Pixel sizeは大きくするほど画像が荒くなっていきます。(ドットが大きくなります)
画像サイズによると思いますが、横512縦768なら推奨値として4〜8に設定すると綺麗に生成されやすいです。
こちらはPixel sizeを「4」「6」「8」に設定した結果になります。
4の設定では少しドット絵感が薄く、6と8ではドット絵になっています。
好みのドットサイズに合わせて画像生成してみてください。
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以上でドット絵を生成したい人におすすめのLoraモデルとPixelizationの使い方について解説しました。
- M_Pixel 像素人人
- Pixel Art Grid
全てクオリティの高いドット絵が生成できるので今回紹介した方法を全て試してみてください。
以下の記事では、リアル(実写)とアニメ風イラストのおすすめモデルを一覧で紹介しているので興味があれば読んでみてください。
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