Stable DiffusionのSeed値(シード値)とは?意味やおすすめの使い方を解説

Stable DiffusionのSeed値(シード値)とは?意味やおすすめの使い方を解説

Stable Diffusionの画像生成にはSeed値(シード値)と呼ばれる仕組みがあります。

これを上手く利用することで、表情変化や背景差分などの画像を生成することが可能です。

この記事では、Stable DiffusionのSeed値について意味やおすすめの使い方を詳しく解説していきます。

目次

Stable DiffusionのSeed値とは何か?

Seed値見出し画像

Stable Diffusionで使われているSeedは、画像のシリアルナンバーのようなもので、同じSeed値とプロンプトを使うことで、同じ画像を再現することができます。

また、Seed値を活用することで、同じキャラクターの表情変化や、同じ背景の時間帯変化などを生成することが可能です。

Seed値を使いこなせるようになれば、Stable Diffusionでの画像生成の幅が大きく広がります。

Stable DiffusionにおけるプロンプトとSeedの関係性

Stable Diffusionで、同じプロンプトを入力しても、Seed値が異なれば生成される画像も異なります。

しかし、Seed値を固定することによって、同じプロンプトから同じ画像を生成することが可能です。

Seed値には、プロンプトと結びついた画像内の情報(顔、服装、背景、ポーズなど)が含まれています。

Stable Diffusionのシードガチャとは?

Stable Diffusionでは、Seed値が変わるだけで全く異なる画像が生成されます。

Seed値をランダムに設定したい場合は「-1」と入力することで、同じプロンプトでも生成される画像がランダムになります。

この方法では、生成結果が出るまでどの画像が「当たり」になるか分かりません。

つまり、Stable Diffusionでお気に入りの「当たり」画像が出来上がるまで生成を繰り返すことを「シードガチャ」と呼んでいます。

Stable DiffusionのSeed値の使い方

閃きの見出し画像

Stable DiffusionのSeed値の使い方を紹介します。

Stable Diffusionではまずはベース画像を決めてから、Seedの固定が行えます。

ベース画像を準備する

まずは、ベースの画像を用意してデータを確認します。

「PNG内の情報を表示」タブから情報を確認して、「txt2imgに転送」ボタンをクリックして転送します。

Seed値:ベース

ベース画像

Seed値固定
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(shy smile), (best quality:1.2), 1girl , anime , dancing in a field of wildflowers, glossy silver short hair , (beautiful face and hands), photo <lora:ral-dissolve:1>]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

Seed値の固定方法

Stable DiffusionでSeed値の固定は、サイコロボタンの隣リサイクルボタン」をクリックすることでできます。

リサイクルボタン」は、ベース画像からSeed値を取得します。

Stable Diffusion Web UI

Seed値をランダムにする

Stable DiffusionでSeed値のデフォルトはランダムを表す「-1」が入力されています。

サイコロボタン」をクリックすると、Seed値に「-1」が設定されランダムになります。

Stable Diffusion Web UI

Stable DiffusionでSeed値を固定して同じキャラクターを生成する手順

Seed値見出し画像

ここからは、Stable DiffusionでSeed値を固定して同じキャラクターを生成する手順を解説していきます。

基本的なSeed値の使い方は前の章を確認してください。

表情差分をつくる

表情差分をつくるには、Seed値を固定して、プロンプトを変更します。

プロンプトの「(shy smile)」を「(surprised expression)」に変更します。

Seed値固定:surprised expression
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(surprised expression), (best quality:1.2), 1girl , anime , dancing in a field of wildflowers, glossy silver short hair , (beautiful face and hands), photo <lora:ral-dissolve:1>]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

Seed値を固定すれば、同じキャラクターでさまざまな表情を生成することができます。

Seed値固定:expression

アクセサリーを付ける

ネックレスとブレスレットを身に付けます。

同じようにSeed値を固定して、ネックレスとブレスレットのプロンプト「pendant , bracelet」を追加します。

Seed値固定:アクセサリー
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(surprised expression), (best quality:1.2), 1girl , anime , dancing in a field of wildflowers, glossy silver short hair , (beautiful face and hands), pendant , bracelet , photo <lora:ral-dissolve:1>]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

洋服を変更する

洋服を学生服に変更します。

同じようにSeed値を固定して、学生服のプロンプト「school summer uniform」を追加します。

Seed値固定:洋服
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(shy smile), (best quality:1.2), 1girl , anime ,school summer uniform , dancing in a field of wildflowers, glossy silver short hair , (beautiful face and hands), photo ]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

背景を変更する

キャラクターを固定して背景を「自然な花畑」から「学校」に変更します。

同じようにSeed値を固定して、プロンプト「field of wildflowers」を「school classroom」に変更します。

Seed値固定:背景変更
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(shy smile), (best quality:1.2), 1girl , anime ,school summer uniform , dance in a school classroom , glossy silver short hair , (beautiful face and hands), photo]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

ポーズの変更

キャラクターのポーズを変更して座らせてみます。

同じようにSeed値を固定して、プロンプト「dance」を「sitting」に変更します。

Seed値固定:座る
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(shy smile), (best quality:1.2), 1girl , anime ,school summer uniform , sitting in a school classroom , glossy silver short hair , (beautiful face and hands), photo]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

キャラクターの髪型を変更する

次に、髪型をショートヘアからロングヘアに変更します。

同じようにSeed値を固定して、プロンプト「short hair」を「long hair」に変更します。

Seed値固定:ロングヘア
プロンプト

[(masterpiece),((ultra-detailed)), (highly detailed CG illustration),(shy smile), (best quality:1.2), 1girl , anime ,school summer uniform , sitting in a school classroom , glossy silver long hair , (beautiful face and hands), photo]

ネガティブプロンプト

[(worst quality:2) , (low quality:2) , (normal quality:2) , missing fingers , bad hands , bad anatomy , monochrome , grayscale , watermark , bad legs , bad arms , mole]

Stable Diffusionで連続したSeed値により複数画像を生成する方法

光のイメージの見出し画像

Stable DiffusionのSeed値は、値が「1」変わると似ているけれど少しだけ違う画像が生成されます。

Stable Diffusionには、これを利用して連続したSeed値で複数画像を生成するおすすめの使い方があります。

Stable DiffusionでSeed値の連番で画像生成

Seed値10枚

Stable Diffusionで実際に生成されたSeed値の連番画像10枚を見比べてみます。キャラクターは固定されていますが、細かいポーズや服装に差分が見られます。

一度に近いSeed値で多くの画像を生成することで、理想の画像が見つけやすくなります。

微調整を行いながら選別すれば、より完成度の高い画像を得ることができるようになります。

Stable DiffusionでSeed値の連番設定方法

Stable DiffusionでSeed値の連続で画像を生成したい場合は、「バッチ回数(Batch count)」と「バッチサイズ(Batch size)」の数値を指定することで、枚数を決めることができます。

Stable Diffusion Web UI
バッチ回数
(Batch count)
数値が「1」上がるごとに生成枚数が追加されます。
例えば、数値を「10」に設定するとSeed値の連番で合計10枚の画像を生成することができます。
バッチサイズ
(Batch size)
数値が「1」上がるごとに生成枚数が倍増されます。
例えば、バッチ回数を「10」、バッチサイズを「3」にすると、Seed値の連番で合計30枚の画像を生成することができます。

ただし、バッチサイズはVRAMを大きく消費するので、1~3程度の利用が推奨されます。

Stable DiffusionのSeed値をもっと快適に使うには?

快適のイメージ見出し画像

Stable DiffusionのSeed値を使用しての画像生成では、一発で思った通りの結果を得るのは難しいです。

望む結果を得るためには、GPUのスペックが足りていないと画像生成に時間がかかってしまいます。

効率的にStable DiffusionのSeed値を利用するには、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。

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Stable Diffusionが快適に使えるおすすめのパソコンやグラボ関しては下記の記事で紹介しています。

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Stable DiffusionでSeedを使う場合、画像生成を繰り返し行うことになります。

大量の画像生成はVRAMを消費するので、スペック不足が起きる場合があります。

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この記事を書いた人

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