AI生成の絵が近年色んな場所で投稿されています。
それに伴って自分でも、たくさんの素晴らしい絵を描きたい！でも、どんなプロンプトを使ってるか分からない！そんなことはないですか？
今回はAI絵がどんなプロンプトを使われているかを把握するために、拡張機能について紹介します。
『Dataset Tag Editor』とは？
本来は学習データであるLoRAを生成する時に、管理しやすくするためにタグ付けを行うツールです。
Dataset Tag Editorでタグ付けを行う際は、画像データから自動で特徴を抽出します。
その抽出した特徴をテキストとして保存できます。
クリエイターは、その保存した特徴のタグをプロンプトとして使用することで、画像データに近い絵を生成することが出来ます。
またLoraを使用（作成）するのであれば、トリガーワードの設定が必要ですが、プロンプトを抽出して、再利用するだけならば不要です。
『Dataset Tag Editor』のインストール方法
Dataset Tag Editorはstandalone版もありますが、動作が環境に依存してしまうのと、プロンプトへのコピーが容易のため、拡張機能版でインストールを行います。
「Dataset Tag Editor」をインストールするために、「Extensions」タブからAvailableを開きます。
拡張機能リストが表示出来たらその中から「Dataset Tag Editor」を選択し、「Install」ボタンを押します。
次にInstalledでDataset Tag Editorがインストールされていることを確認して、「Apply and restart UI」 ボタンをクリックして適用して再起動します。
再起動して画面のタブに「Dataset Tag Editor」タブが出来ていれば準備完了です。
もし項目が出てきていないときは再起動ができておらず反映がされていないか、インストール途中でエラーになっている可能性がありますので、再起動とコマンドプロンプトの確認をしてください。
- Stable Diffusionのプロンプトの見本が知りたい
- 画像生成が思ったようにできない
- 色々なプロンプトを探したい
『Dataset Tag Editor』の使い方
今回は特徴抽出のために下記の女の子の画像を使用します。
プロンプトは下記で生成します。
プロンプト
Kyoto animation style,(shoot from front:1.2), upper body, beautifully painted, girl, young,20 years old
,medium long hair
,straight hair
,beautiful brown hair
, shiny hair,
(detailed cute anime face)+++
, gray eyes
, light smile
, white skin, masterpiece, (white background:1.3)
, (black recruitment suit:1.2), business shirtネガティブプロンプト
worst quality, low quality, (blurry:1.3), lowres , flat color, flat shading, nsfw, retro style, poor quality, bad face, bad fingers, bad anatomy, missing fingers, low res
まずは任意のフォルダに抽出したい画像を置きます。
「Dataset Tag Editor」タブの中で、Dataset Directoryに画像を置いたフォルダを選択します。
画像が複数枚あり、階層になっている場合は「Load from subdirectories」にチェックを入れます。
Use Interrogator Captionを「Overwrite」を選択します。
Interrogatorsはプロンプトの出力の形を決めるので、自身のプロンプトに合うものを選択してください。
今回は「DeepDanbooru」を選択します。
設定が完了したら、「Load」ボタンを押します。
左下のDatasetImageに、フォルダにあった画像が表示されます。
画面右側のFilterImagesbyTagsに抽出された特徴(＝プロンプト)が表示されます。
「Save all changes」を押すと、FilterImagesbyTagsに抽出されているプロンプトがテキスト形式で保存されます。
保存先は、Dataset Directoryで設定されたフォルダになります。
元のプロンプトと比較すると、完全に一致とはいきませんが黒スーツや白背景、髪型など特徴は抽出できていることが分かります。
この抽出したプロンプトをtxt2imgやimg2imgでコピペして使用するだけで、元にした画像に近い画像を生成することが可能です。
ただし不要なプロンプトや足りていないプロンプトもあるので、そこは自分でタグ付け/タグ削除して保存しておく必要があります。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
『Dataset Tag Editor』を使用して、画像からプロンプトを抽出する方法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。
- Dataset Tag Editorを使用すると、画像データから自動で特徴を抽出することが可能
- 抽出した特徴をプロンプトとして使用することで、元の画像に近い画像を生成することが可能
AIで絵を描くのは簡単にできますが、人が作った絵を見ると「どうやったらそんな風に作れるの!?」と感じたことも多いのではないでしょうか？
「Dataset Tag Editor」を使用することで、完璧ではないですがプロンプトの特徴を学ぶことが出来ます。
是非その学びから得た知識をもとにたくさんの素敵な絵を描いてみてください！
- Stable Diffusionのプロンプトの見本が知りたい
- 画像生成が思ったようにできない
- 色々なプロンプトを探したい
