きれいめ系2次元イラスト画像生成モデル TrinArtをStable Diffusionのtxt2imgを使って試す
この記事は、mofmof Advent Calendar 202221日目の記事です。
前回の続きです。まだご覧になられていない方は、そちらからご覧ください。
前回同様、Stable Diffusionで使うモデルを別のものに変えて画像出力をしたいと思います。
今回は、タイトルにあるようにTrinArtを試したいと思います。
TrinArtとは
きれいめイラストが生成できると巷で話題のモデルです。
学習データがどれなのかは分からなかったですが、他のモデルと違って特化したデータで学習してるんだと思います。
今回使っているのは汎用モデルで、キャラクターに特化したモデルもあるようです。
実際に試す
ということで、TrinArt試します。
Stable Diffusionのセットアップについては、以前の記事をご参照ください。
セットアップ
以下、Stable Diffusionが使えるようになっている前提で進めます。
モデルをHugging Faceからダウンロードします。
私は「trinart2_step115000.ckpt」を使いました。
ダウンロードしたら、前回作ったディレクトリなど適当なディレクトリにckptファイルを移動させます。
以上です。
生成してみる
準備が出来たので生成してみます。今回もいつもと同じく馬に乗った宇宙飛行士です。
$ python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms --ckpt models/ldm/stable-diffusion-v1/trinart2_step115000.ckpt
全然違いますね。いい感じにきれいめなイラストが出力されました。
さいごに
最後に、TrinArt、Stable Diffusion、Wifu Diffusionで比較してみたいと思います。
TrinArt
Wifu Diffusion
Stable Diffusion
生成したい画像がどういうものなのか、それに合わせたモデル選択をするとよりイメージに近い画像が生成できると思います。
それでは、良い画像生成ライフを!