Stable Diffusionの「TIPO」について、聞いたことがあるでしょうか？TIPOとは「Text to Image with text Presampling for prompt Optimization」の略で、プロンプト作成を効率化し、より高品質な画像生成を実現するための拡張機能です。
LLM（大規模言語モデル）を活用して自動でプロンプトを装飾してくれるTIPOは、プロンプトを考えるのに時間をかけたくない方や、より多様なバリエーションの画像を生成したい方におすすめです。
本記事では、Stable Diffusion TIPOの基本情報から導入方法、効果的な使い方まで徹底解説します！
- Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」とは？
- Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」の導入方法
- Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」の使い方
- TIPOの技術的な仕組み
※Stable Diffusionの使い方については、下記記事で詳しく解説しています。
Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」とは？
TIPOは、LLMを利用して少ないキーワードから詳細なプロンプトを自動生成する拡張機能です。
通常のStable Diffusionでは詳細なプロンプトを自分で考える必要がありますが、TIPOを使えば簡単なキーワードを入力するだけで、AIが適切なプロンプトを提案してくれます。
TIPOの主な特徴
TIPOはStable Diffusionのプロンプト作成をかなり効率化してくれます。
その特徴をまとめると、以下の通りです。
- プロンプトの自動拡張: シンプルなキーワードから複雑なプロンプトを自動生成
- 自然言語での生成: タグ形式だけでなく、文章形式でのプロンプト生成が可能
- 高いカスタマイズ性: 生成されるプロンプトの長さや除外したいタグの設定が可能
- 特にアニメイラストに強い: Danbooru2023などのデータセットで学習されているため
他の自動プロンプト生成ツールとの違い
自動プロンプト生成ツールには、TIPOのほかにCLIPやFlorence-2などがありますが、それぞれ特徴が異なります。
- TIPO: アニメイラストに強く、豊富なバリエーションを生成
- Cliption(CLIP-L): 表現の幅が広いが、生成を繰り返すと実写寄りに収束する傾向あり
- Florence-2: 正確な分析が可能で、元画像の特徴を維持した生成に優れる
さらに詳しく、表にまとめてみましたので参考にしてみてください！
| 機能 | TIPO | Cliption(CLIP-L) | Florence-2 |
|---|---|---|---|
| 得意分野 | アニメイラスト | 表現の幅が広い | 正確な分析と特徴維持 |
| 入力方法 | キーワード | 画像 | 画像 |
| 出力形式 | タグ形式・自然言語 | 自然言語 | 自然言語・タグ形式・分析 |
| バリエーション | 非常に豊富 | 徐々に実写寄りに収束 | 元画像の特徴を維持 |
| インストール難易度 | 簡単 | やや複雑 | やや複雑 |
| 処理速度 | 比較的速い | 速い | 比較的遅い |
| 学習データセット | Danbooru2023, GBC10M, CoyoHD11M | 大規模WEBデータ | 高品質キャプションデータ |
| 推奨環境 | WebUI, Forge, ComfyUI | ComfyUI | ComfyUI |
| 使いやすさ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| アニメイラスト向け | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
| 実写向け | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| カスタマイズ性 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
| 特徴 | バリエーションが豊富で 初心者にも使いやすい | 表現の幅が広いが、連続使用で 実写寄りに収束する傾向 | 元画像の特徴を 忠実に維持した生成が可能 |
Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」の導入方法
TIPOは複数の環境で使用できますが、特にStable Diffusion WebUIやForge、Reforgeなどで簡単に導入できます。
WebUIやForgeでのインストール方法は比較的シンプルです。初めての方でも安心して導入できるでしょう。
①拡張機能タブを開く
②「tipo」と検索し、インストールをクリック
③WebUIを再起動
ComfyUIでも使用可能ですが、初心者の方はWebUIやForgeなどの方が直感的に使いやすいため、まずはそちらから始めることをおすすめします。
- 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
Stable Diffusionの拡張機能「TIPO」の使い方
TIPOを導入したら、早速使ってみましょう。基本的な使い方は非常にシンプルです。
プロンプト入力方法
①ポジティブプロンプト欄に簡単なキーワードを入力
②「Generate prompt」ボタンを押す
③生成されたプロンプトを確認・編集
④いつも通り画像を生成
初回使用時はLLMモデルのダウンロードが必要なため、少し時間がかかります。しかし、一度ダウンロードすれば次回からはスムーズに使用できます。
TIPOのインターフェースの使い方
TIPOのインターフェースは「tag prompt」と「Natural language prompt」の2つの入力欄があります。
- tag prompt: SD1.5やSDXLで使うタグ形式のプロンプトを入力
- Natural language prompt: 文章形式のプロンプトを入力（空欄でも自動生成可能）
TIPOの詳細設定・微調整のやり方
TIPOタブには様々な設定オプションがあり、生成されるプロンプトをカスタマイズできます。
TIPOの設定パネルには以下のような項目があります。
- enable: 生成時に自動でプロンプトを生成するかどうか
- Tags length target: 生成するプロンプトの長さ（short, medium, long）
- Ban tags: 生成プロンプトから除外したいタグ（正規表現で指定可能）
- Prompt format: プロンプトの形式を選択
- Seed for upsampling tags: 値が高いほどランダム性が増す
- Upsampling timing: サンプリング周波数を上げる変換のタイミング
これらの設定を調整することで、あなた好みのプロンプト生成が可能になります。
また、プロンプトに「safe」または「explicit」を追加すると、生成される内容の傾向をコントロールできます
Stable Diffusion ForgeでのTIPOの活用
Forgeは比較的新しいStable DiffusionのWebUIですが、TIPOとの相性が良いことで知られています。
Forgeでは直感的なインターフェースでTIPOを使うことができ、初心者の方でも迷わず操作できるのが魅力です。特にStability Matrixを利用することで、さらに使いやすくなります。
※Stable Diffusion WebUI Forgeの詳しい使い方については、下記記事で解説しています。
TIPOの技術的な仕組み
最後に、どのように機能しているのか、その技術的な背景も理解しておくと便利なので、ご紹介していきます！上級者向けになるので、興味のない方は飛ばしていただいても構いません。
TIPOは軽量のLLaMAモデル（200Mまたは500Mパラメータ）に画像生成用の追加学習を施したモデルを使用しています。主に以下のデータセットで学習されています。
- Danbooru2023: 500万枚以上のアニメイラストとタグ
- GBC10M: 約1000万枚の実写系画像と自然言語キャプション
- CoyoHD11M: 約1100万枚の実写系画像と自然言語キャプション
特にアニメイラストのデータセットを多く学習していることが、TIPOのアニメイラスト生成に強みを持つ理由です。
まとめ
いかがでしたでしょうか？TIPOはStable Diffusionのプロンプト作成を効率化し、初心者からプロまで、様々なユーザーにとって価値のある拡張機能といえるのではないでしょうか。
記事内で述べたTIPOのメリットを、以下にまとめてみました。
- 時間の節約: プロンプト作成の時間を大幅に短縮
- バリエーションの豊かさ: 同じキーワードから多様な画像を生成可能
- 学習コストの低さ: 複雑なプロンプトエンジニアリングを学ばなくても良質な画像が生成可能
- 特にアニメイラストに強い: アニメ調の画像生成に特に高い効果を発揮
TIPOを使って、あなたのStable Diffusionでの画像生成をさらに効率化してみてくださいね！
