Instant IDは、controlnetの比較的新しいモデルで、主に人物の顔の特徴を固定する役割を果たします。一枚の画像だけで完璧な顔の入れ替えが可能で、現在最も強力な顔の移行モデルと言えるかもしれません。
Instant ID技術は、複数の分野でその独自の利点を示しており、主に以下の点で優れています。
1. 革新的なID保持方法として、Instant IDはトレーニング効率とIDの忠実度の間の矛盾を効果的に解決します。
2. プラグイン可能なため、現在のコミュニティ内のテキストから画像生成の基本モデル、LoRAs、ControlNetsなどとの完全な互換性を持ち、推論プロセスで人物のID属性をゼロコストで維持できます。同時に、Instant IDは優れたテキスト編集能力を維持しており、IDを様々なスタイルにスムーズに組み込むことができます。装飾の追加、髪色の変更、衣装の変更など、簡単に対応できます。
3. 実験結果によると、Instant IDは、現在の一枚の画像の特徴に基づいた埋め込み方法（IP-Adapter-FaceIDなど）を凌駕するだけでなく、特定の状況下ではROOP、LoRAsなどの方法と比較しても遜色なく、コストも低くなっています。
より詳細な原理については、Instant IDチームのgithubの解説をご覧ください：https://github.com/InstantID/InstantID
ステップ1：準備
controlnetにInstant IDがない場合は、秋葉起動パックで拡張機能を更新する必要があります。
さらに、controlnetモデルをローカルのcontrolnetモデルフォルダにダウンロードする必要があります。
モデルダウンロードアドレス：
ipadapter model
ControlNet model
ネットワーク環境が悪い場合は、右側のQRコードをスキャンしてグループに参加するか、esheepのオンラインSDサイトで体験できます。
ダウンロード後、名前をそれぞれ「ip-adapter_instant_id_sdxl」と「control_instant_id_sdxl」に変更し、このフォルダに入れます。
ステップ2：画像生成設定
【大規模モデル】現在Instant IDはSDXLのみサポートしているため、SDXLモデルを使用する必要があります。
ここではDreamShaper XL V2.1 Turboを使用しています。
このモデルはCサイトからダウンロードできます。アクセスできない場合は、右側のQRコードをスキャンしてグループチャットに参加して入手してください。
または、EsheepオンラインSDサイトで体験できます。
【サンプリング方法】DreamShaper XL V2.1 Turboモデルでは、DPM++ SDE Karrasを使用する必要があります。
【サンプリングステップ数】8
【サイズ】768*1024
【CFGプロンプト関連性】大規模モデルの作者は、最適な効果を得るためにCFGを2に設定することを推奨しています。
【再描画範囲】0.6
具体的なパラメータは下図を参照してください。部分的な再描画では顔を塗る必要があります。
ステップ3：ControlNet設定
最初のユニットは、embeddingとip-adapterの組み合わせである必要があります。
最初のユニットは、顔の特徴を取得するモデルです。
2番目のユニットは、keypointsとcontrol-instant-id-sdxlの組み合わせである必要があります。
このユニットは置換テンプレートとして機能します。画像生成では、画像をアップロードする必要がなく、SDは自動的に上記の画像生成でアップロードされた画像をテンプレートとして使用します。
ステップ4：生成をクリック
上記のパラメータを設定したら、生成をクリックします。顔の特徴が非常に良く再現されていることがわかります。エッジに若干の欠陥がありますが、マスクのエッジのぼかし度を調整することで改善できます。
再描画領域とマスクのエッジのぼかし度を調整した後：
注意事項
パラメータは固定されていません。使用している大規模モデルのプロンプトを参照する必要があります。私が使用しているDreamShaper XL V2.1 Turbo大規模モデルでは、上記のパラメータ設定に従っています。
高解像度の顔素材を選択すると、より良い顔の入れ替え効果が得られます。
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