マインドマップギャラリー SD を始めるための必読書
各ノードの役割を詳しく解説した、SD初心者に適した入門ガイド「総合的かつ詳細なSD入門ガイド」を提供します。誰もが SD とその主要コンポーネントをよりよく理解し、使用できるようにします。
2024-11-28 11:37:21 に編集されましたThis is a mind map about the annual work plan of the three pillars of human resources. The main contents include: strategic human resources planning, talent recruitment and allocation, employee performance management, employee training and development, employee relationships and communication, employee welfare and care, human resources information system construction, regulatory compliance and risk management, and organizational culture construction.
This is a mind map for the diagnosis and treatment of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis. The annual incidence of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis is (3.0~10.3)/1000, and the main cause is hypertension. Compared with non-dialysis patients, the most common bleeding site is the basal ganglia area, accounting for 50% to 80%; but the bleeding volume is large and the prognosis is poor, and the mortality rate is 27% to 83%. Especially for patients with hematoma >50ml, hematoma enlarged or ventricular hemorrhage on the second day after onset, the prognosis is very poor.
The logic is clear and the content is rich, covering many aspects of the information technology field. Provides a clear framework and guidance for learning and improving information technology capabilities.
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SD を始めるための必読書
基本パラメータ
モデル
画像の生成または変更に使用される AI モデル
通常、事前トレーニングされた拡散モデル
ポジティブ
ポジティブな合図の言葉
生成された画像で見たいものを説明します
例: 「太陽が明るく輝いている草の上に座っているオレンジ色の猫」
ネガティブ
否定的な合図の言葉
生成された画像に表示されたくないものを説明します
例: 「ぼやけて低品質で歪んだ特徴」
潜像
潜在的なイメージ
中間表現。直接目に見える画像ではなく、エンコードされた形式
おそらく前の処理ステップまたはランダムな初期化によるもの
シード
シード値
乱数発生器を初期化するために使用されます
同じシード値を使用して同じ結果を再現できます。
生成後の制御
生成後の結果の追加の制御または変更が可能
特定の機能は ComfyUI のバージョンによって異なる場合があります (通常はシード値を変更します)
ステップ
サンプリングステップ数
拡散プロセスの反復回数を決定します。
通常、ステップを増やすとより詳細な詳細が得られますが、計算時間が増加します
CFG
分類子ガイダンススケールなし
生成プロセスがプロンプトワードをどの程度尊重するかを制御します
値を高くすると、結果がプロンプトの単語に近づきますが、創造性が低下する可能性があります。
サンプラー名
サンプラー名
ノイズから画像を生成するために使用されるアルゴリズムを指定します
一般的なものには、オイラー、オイラー a、DDIM などが含まれます。
スケジューラ
スケジューラ
サンプリング時のノイズレベルの調整方法を決定する
スケジューラが異なるとビルド速度と品質に影響を与える可能性があります
ノイズを除去する
ノイズ除去強度
入力潜像をどの程度変更するかを制御します
値が 1 の場合、値が小さいほど、元の画像の特徴がより多く保持されます。
潜在的
出力の潜在空間表現を指します
さらなる処理または視覚的な画像への変換に使用できる画像のエンコードされた形式です
LATENT 出力接続オプション
処理ノード
潜在高級
潜在空間内の画像を拡大する
画像の解像度を上げるために使用されます
潜在複合
潜在空間で複数の画像を結合する
画像のスティッチングまたはローカル編集に使用されます
潜在回転
潜在空間内の画像を回転する
画像の向きを調整するために使用します
ラテントフリップ
潜在空間で画像を反転する
水平または垂直に反転することができます
潜在作物
潜在空間で画像をトリミングする
画像の特定の領域に焦点を当てるために使用されます
出力ノード
VAEデコード
潜在空間表現を視覚イメージに解読する
最終出力またはプレビュー用
セーベルマージ
デコードされた画像をファイルに保存
通常、最初に VAEDecode を実行する必要があります
高度な外部管理ノード
LatentMixRepeat
潜像を混ぜて繰り返す
複雑なパターンやテクスチャの作成に
コントロールネット適用
ControlNet 効果を基礎となるイメージに適用する
画像生成プロセスを正確に制御するため
潜在ブレンド
潜在空間で 2 つの画像を混合する
トランジション効果や合成画像の作成に使用されます
潜像入力ソース
「潜在イメージ」は、KSampler ノードへのキー入力であり、潜在空間内のイメージの表現を表します。このオプションは生成プロセスに大きな影響を与え、さまざまな異なるノードを入力ソースとして接続できるようになります。
一般的な入力ソース
空の潜在画像
空白の潜在的なイメージを作成する
目的: 新しいイメージを最初から生成する
特徴: プロンプトワードやその他のパラメータに完全に依存してコンテンツを生成します
VAEEエンコード
通常の画像を潜在空間表現にエンコードする
目的: 既存のイメージに基づいて変更または生成する
特徴: 元の画像の特定の特徴を保持し、画像編集やスタイル変換に適しています。
KSampler(前)
前の KSampler ノードの出力の使用
目的: 画像の多段階生成または段階的な改良
特徴:各段階でパラメータを調整でき、より細かい制御が可能
潜在複合
潜在空間で複数の画像を結合する
目的: 複雑な合成画像またはローカル編集を作成する
特徴: 潜在空間での高度な画像操作が可能
潜在高級
潜在空間内の画像を拡大する
目的: さらなる処理のために画像の解像度を上げる
特徴: 高解像度の詳細を生成可能
高度な入力ソース
コントロールネット適用
ControlNet 効果を基礎となるイメージに適用する
目的: 画像生成プロセスを正確に制御する
特徴: 参照画像または特定の条件に基づいて生成するようにガイドできます。
LatentRotate/LatentFlip
潜在空間内の画像を回転または反転する
目的: さらなる処理のために画像の方向を調整します。
特徴:画質を損なうことなく画像の構図を変更できる
潜在ブレンド
潜在空間で 2 つの画像を混合する
使用法: トランジション効果または合成画像を作成する
特徴:スムーズな画像融合を実現可能
使用上の注意
寸法の一貫性: 入力潜在イメージの寸法が KSampler の他の設定 (モデルなど) と互換性があることを確認します。
ノイズ除去の強度: 空ではない潜像イメージを使用する場合、ノイズ除去の強度を調整することで、元のイメージの特徴が保持される程度を制御できます。
バッチ処理: 一部のノードは、複数のバリアントの生成に適した潜在イメージのバッチを出力できます。
サンプラーアルゴリズム
オイラー
シンプルでありながら効果的なベンチマーク サンプラー、高速
より複雑なサンプラーほど詳細ではない可能性があります
オイラーa
オイラー祖先
オイラーの改良版
通常、速度を維持しながらより豊かな詳細を生成します
DDIM
ノイズ除去拡散暗黙的モデル
決定論的サンプラー
安定した一貫した結果を生み出す
通常、画質を維持しながら他のサンプラーよりも高速です
DPMシリーズ
DPM 2M や DPM SDE などのバリアントが含まれます
通常、特に複雑な詳細を扱う場合に高品質の結果が得られます。
LCM
潜在的一貫性モデル
高速推論用に設計された新しいサンプラー
少ないサンプリングステップで高品質の画像を生成します
リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアプリケーションに特に適しています
ユニPC
高性能サンプラー
少ない手順で高品質の結果を生成します
スピードと品質のバランスをうまく取る
DDPM
拡散モデルの基本的なサンプラーの 1 つ
一部の新しいサンプラーほど高速ではない可能性があります
通常、安定した高品質の結果が生成されます
サンペリ選択のアドバイス
はじめに: オイラーまたはオイラー a から始めます。これらのサンプラーは使いやすく、結果がすぐに得られ、基本的な概念を理解するのに役立ちます。
速度を求める場合: LCM または UniPC を検討してください。これらのサンプラーは、良好な画質を維持しながら処理時間を大幅に短縮できます。
高品質の出力: DPM シリーズまたは DDIM をお試しください。これらのサンプラーは通常、より詳細で高品質の画像を生成するため、細かいディテールが必要なプロジェクトに特に適しています。
速度と品質のバランスをとる: UniPC または DDIM は、効率と出力品質のバランスが取れているため、良い選択となる可能性があります。
特定のスタイルまたはテーマ: 特定のサンプラーは、特定の種類の画像を生成する際にパフォーマンスが優れている場合があります。たとえば、DPM は、詳細なディテールを必要とする風景画像で適切にパフォーマンスを発揮する可能性があります。
ComfyUI KSampler スケジューラ オプション
ComfyUI では、KSampler は AI アート生成のための強力なノードです。その中でも、スケジューラは、生成プロセス中にノイズ低減ステップを管理する方法を決定する重要なパラメータです。スケジューラが異なると、ビルド速度と最終結果に大きな影響を与える可能性があります。
普通
説明: 標準スケジューラー。ほとんどの状況に適しています。
特徴: サンプリングプロセス全体を通じて一貫したノイズ低減率。
適用可能なシナリオ: 汎用、ほとんどのモデルおよび生成タスクに適しています。
カラス
説明: Karras らの研究に基づいて最適化されたスケジューラ。
機能: サンプリング プロセスのさまざまな段階でノイズ低減率を動的に調整し、多くの場合、より高品質な結果を生成します。
適用可能なシナリオ: 特に高解像度または詳細な画像生成において、より高品質の出力を追求する場合。
指数関数的
説明: 指数関数を使用して、ノイズ低減をスケジュールします。
特徴: 初期のステップではより多くのノイズを低減し、後のステップではより少ないノイズを実現します。
用途: 生成プロセスの初期段階で画像構造を迅速に確立したい場合。
単純
説明: 簡素化されたスケジューリング方法。
特徴: 線形ノイズ低減、軽い計算負荷。
適用可能なシナリオ: 迅速な生成が必要な場合、またはコンピューティング リソースが限られている場合。
DDIM ユニフォーム
説明: ノイズ除去拡散暗黙的モデル (DDIM) に基づく均一サンプリング。
特徴: より一貫したサンプリングプロセスを提供し、より安定した結果が得られる可能性があります。
適用可能なシナリオ: より予測可能で一貫性のある生成結果が必要な場合。