Stable Diffusionは、イラスト生成だけでなく製図にも活用できます。
なかでもControlNet MLSDは、建築・インテリア・プロダクトデザインなど、直線やパース精度が求められる画像生成に最適です。
この記事では、ControlNetのMLSDを使う方法を詳しく解説します。
MLSDとは？ControlNetにおける役割
MLSD（M-LSD: Multi-scale Line Segment Detector） とは、直線的な要素や幾何学的な構造を制御するのに優れた手法です。
ControlNetにおけるMLSDは、特に建築やデザイン分野で活用されるケースが多く、以下のような実用例があります。
- 建築デザインや都市景観：建物や街並みのスケッチを基に、詳細なレンダリング画像を生成
- 漫画やイラストの背景下描き：ラフなスケッチや線画を取り込み、完成度の高い背景や塗りを生成
- プロダクトデザイン：製品の設計図やアウトラインから、リアルな製品イメージを生成
- パースペクティブコントロール：遠近法に基づいた正確な構図をコントロール
曲線が多い人物画像などはMLSDの線画には不向きなので注意しましょう。
Stable Diffusionの使い方は、機能別に下記の記事にまとめているのでぜひご覧ください
ControlNet MLSDモデルのダウンロードと導入方法
MLSDは、ControlNet内にインストールされているので、Stable Diffusion内にControlNetを実装すれば導入は完了します。
ControlNetのインストール方法はこちらで詳しく紹介しています。
ControlNet MLSDのモデルデータ設定
Stable DiffusionにControlNetのインストールが完了したら、MLSDに使用するモデルデータを必要に応じてダウンロードします。
Hugging Face内にControlNetに関するモデルファイルの一覧があります。その中からMLSDのモデルファイルをダウンロードしましょう。
ControlNetモデルデータ
SD1.5、SDXLを使う場合、それぞれのControlNetモデルデータが異なります。利用するStable Diffusionのモデルに合わせてダウンロードしましょう。
SD1.5用ControlNetモデルデータ
https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/tree/main
SDXL用ControlNetモデルデータ
https://huggingface.co/bdsqlsz/qinglong_controlnet-lllite/tree/main
- SD1.5のCheckpointで利用するMLSDのモデルファイル
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- control_v11p_sd15_mlsd_fp16.safetensors
- SDXLのCheckpointで利用するMLSDのモデルファイル
ダウンロード後は、Stable Diffusion Web UIを「models」>「ControlNet」の順で開き、ダウンロードしたファイルを配置すれば完了です。
ControlNet MLSDの実践と応用
ControlNetのMLSDを使えば、直線的な図面構造を維持しながら新たな画像の生成が可能です。
以下でMLSDの実践例を紹介します。
ControlNetのMLSDを開き、ドラッグ＆ドロップで素材画像を読み込みます。
「有効化」、「Pixel Perfect」、「MLSD」にチェックを入れます。
次に、プリプロセッサ「mlsd」、モデル「control_mlsd-fp16」を選択します。
モデルは生成するcheckpointによって変更する必要があります。
MLSD Distance Thresholdと MLSD Value Thresholdをコントロールして線の粗さを調整します。
選択が完了したら、真ん中の「💥ボタン」を押して線画抽出を開始します。
- MLSD Distance Threshold
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「MLSD Distance Threshold」は、線分検出アルゴリズムにおいて、検出された線分同士の距離を評価するために使用されるパラメータです。
小さい値に設定すると、非常に近い線分のみが考慮され、結果がより精密になります。
大きい値に設定すると、より多くの線分を検出しますが、誤検出が増える場合があります。
- MLSD Value Threshold
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「MLSD Value Threshold」は、線分検出の際に、線分の重要性やスコアリングに基づいて、特定の線分をフィルタリングするための閾値です。
高い値に設定すると、より信頼性の高い線分のみが結果に含まれます。
低い値に設定すると、より多くの線分を結果に含めますが、精度が低下する場合があります。
線画の抽出が終わったらプロンプトに画風とシーンを入力します。
今回は荒廃した街並みの線画を利用して、繁栄していた時代の平和な街並みとサイバーシティを再現する画像パターンを生成してみます。
natural cityscape, Idyllic Efflorescence, Peaceful city
ControlNet MLSDを駆使して製図をマスターしよう
ControlNet MLSD は、Stable Diffusionで製図を生成するのに重宝するツールです。
MLSDをマスターすれば、建築やインテリアなどのデザイン着色や雰囲気も自由に生成が可能です。
設計やデザインタスクにControlNet MLSDを取り込んでみてはいかがでしょうか。
Stable DiffusionでControlNetのMLSDを使いこなすには、高いスペックのPCと数多くの生成回数が必要です。
効率的に深度の抽出画像を生成するには、16GB以上のVRAMが搭載されたパソコンの利用がおすすめです。
しかし、高性能なパソコンの多くが30万円以上と高額になります。
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