Stable Diffusionの『X/Y/Z plot』の使い方!設定値やプロンプトを比較しよう

Stable Diffusion

Stable Diffusionでさまざまなモデルやプロンプトを試して、どんな画像が出てくるのかワクワクしながらチェックしていませんか? 

特に、同じプロンプトを使って、違うモデルで試すと、その結果がどう変わるのか気になりませんか?

 この記事では、Stable Diffusionの魅力的な機能「X/Y/Z plot」を使って、そのような比較を簡単に行う方法を紹介します

ぜひ最後までお読みください。新しい発見や楽しみ方がきっと見つかるはずです!

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Stable Diffusionの「X/Y/Z plot」とは?

「X/Y/Z plot」はStable Diffusion Web UIに標準で搭載されている機能で、モデルやパラメータの違いをまとめて比較検証することができます

パラメータが違う画像が1枚の画像にまとめて出力されるため、パラメータの影響の違いを1つの画像で比較することが可能です。

「X軸の種類」「Y軸の種類」「Z軸の種類」のそれぞれにパラメータを指定してすることができ、X軸のみ、Y軸のみ、といった個別に指定することもできます。

特に、同じプロンプトで異なるモデルを比較したいときなどに、画像の違いを確認するのに非常に役立ちます。

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「X/Y/Z plot」の使い方

それでは、「X/Y/Z plot」の使い方を見ていきましょう。

「X/Y/Z plot」はStable Diffusion Web UIにデフォルトで設定されています。

プロンプト入力欄の下にある「Script」をクリックすると、「X/Y/Z plot」の設定画面が表示されます。

「X/Y/Z plot」の使い方

1、「Script」メニューから「X/Y/Z plot」を選択する。

2、「type」欄にはパラメータを指定し、「value」欄にはそのパラメータに対応する値を入力します。

3、「Generate」ボタンをクリックして、画像を生成します。

 これらの3ステップを踏むことで、複数の要素を取り入れた画像が簡単に生成できます。

シンプルに画像を生成したい場合は、「X・Y・Z」の項目以外を無視しても問題ありません。

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「X/Y/Z plot」で画像を比較してみよう!

それでは、実際に「X/Y/Z plot」を使用してみましょう。

元となる画像を作成します。

それでは、初めに「ステップ数」を比較してみましょう。

X type/values」を以下の通り設定します。

すると以下の画像が生成されます。

ステップ数ごとに異なる画像が生成されました。

次に、「CFGスケール」を追加し、比較しましょう。

「Y type/values」にCFGスケールを設定し、画像を生成します。

出力された画像がこちら。

縦(Y軸)、横(X軸)にそれぞれ画像が追加されました。

9通りの異なる画像が一目で比較することができます

最後に、「サンプラー」「Z type/values」追加します。

出力された画像がこちらです。

少しわかりづらいですが、2つ目の画像の形で、サンプラーごとに3パターン出力されてます。

このように「X/Y/Z plot」を使うことでこのように複数の条件を同時に検証することができます

理想の画像を手に入れるためには、ぜひとも活用したい機能です。

ただし、デメリットとして、条件が増えれば増えるほど、画像が出力されるまでに時間がかかります。その点を考慮して、使用しましょう

画像2枚目のように画像横にタイトルが欲しい方は、「Include Sub images」、1パターンごとに画像を出力したい方は、「Include Sub Grids」にチェックをして画像生成しましょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか?

Stable Diffusionの『X/Y/Z plot』の使い方やプロンプトを比較について解説してきました。

今回のポイントをまとめると、以下のようになります。

  • 「X/Y/Z plot」はStable Diffusion Web UIの便利な機能で、モデル、プロンプト、その他のパラメータの違いを比較検証できる。
  • 最大で3次元の表のように画像を生成し、比較することができる。
  • 要素が増えれば増えるほど、画像生成の時間が大幅に増えることがある。

Stable Diffusionの「X/Y/Z plot」を活用することで、モデルやプロンプトの違いによる画像生成の結果を効果的に比較することができます!

今回の記事を通じて、その使い方や設定方法についての理解が少しでも深まれば幸いです。

Stable Diffusionを使用するときは、「X/Y/Z plot」を駆使して、最適なモデルやプロンプトを見つけましょう!

また、Stable Diffusionに関連する記事を他にもご用意しています。そちらもご活用ください!!

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