Animagine XL 3.0とは？活用事例8選を紹介！使い方やアニメ画像を実際に生成した検証結果も解説
- Animagine XL 3.0は無料で使えるアニメ画像特化の画像生成AIモデル
- Google Colabでも動作し、高品質なアニメ画像を短時間で生成可能
- Animagine XL 2.0から表現力が向上し、多彩なアニメイラスト制作に活用可能
Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開。このAIツールを使うことで、テキスト指示から高画質なアニメ画像を、簡単に生成できるんです…！素人でも簡単にアニメーション画像を作れるため、アニメ制作などにも活用できそうです。
例えば、次のようなアニメ画像も、簡単に作れるんです。
1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck, masterpiece, best quality
この記事ではAnimagine XL 3.0の使い方や、有効性の検証まで行います。本記事を熟読することで、Animagine XL 3.0の凄さを実感し、普通の画像生成AIには戻れなくなるでしょう。
ぜひ、最後までご覧ください。
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Animagine XL 3.0とは
Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開しました。その2ヶ月前に、同研究チームは「Animagine XL 2.0」を発表しており、それを「最高のオープンアニメ画像生成モデル」に改良するために、ファインチューニングしたのだとか。
加えて、Stable Diffusion XLをベースに開発されており、以下のようなアニメ画像を生成するのに特化しています。
Animagine XL 2.0について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Animagine XL 3.0のライセンス及び料金体系
Animagine XL 3.0はオープンソースであるため、誰でも無料で利用可能です。
ただ、「Fair AI Public License 1.0-SD」というライセンスのもとで提供されており、モデルの変更を行った場合、その変更と元のライセンスを共有する必要があります。また、変更されたバージョンがネットワーク経由でアクセス可能な場合、他者がソースコードを入手できるようにする必要があります。
| 利用用途 | 可否 |
|---|---|
| 商用利用 | ⭕ |
| 改変 | ⭕ |
| 配布 | ⭕ |
| 特許使用 | ⭕ |
| 私的利用 | ⭕ |
＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／
Animagine XL 3.0の使い方
Animagine XL 3.0を動かすのに必要なPCのスペック
■Pythonのバージョン
Python 3.8以上
■必要なパッケージ
- diffusers
- invisible_watermark
- transformers
- accelerate
- safetensors
Animagine XL 3.0は以下のGradioのデモページで、簡単に試すことができます。
今回はGoogle ColabのT4で実行しました。
まずは、以下のコードを実行して、必要なライブラリをインストールしましょう。
!pip install -q --upgrade diffusers invisible_watermark transformers accelerate safetensors次に、以下のコードを実行して、モデルのロード等を行いましょう。
import torch
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
model = "linaqruf/animagine-xl"
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
model,
torch_dtype=torch.float16,
use_safetensors=True,
variant="fp16",
)
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to('cuda')そして、以下のコードを実行することで、画像を生成できます。
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
prompt = "face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, night, turtleneck"
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"
output = "/content/anime_girl.png"
image = pipe(
prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
width=1024,
height=1024,
guidance_scale=12,
target_size=(1024,1024),
original_size=(4096,4096),
num_inference_steps=50
).images[0]
image.save(output)
image = Image.open(output)
plt.imshow(image)
plt.axis('off') # to hide the axis生成結果は、以下の通りです。
かなり精度が高く、しっかりとアニメ調ですね！
ちなみに、30秒くらいで生成できました。
なお、公式ブログによると、以下のようなプロンプト設計がおすすめだそうです。
1boy/1girl, what character, from which series, everything else in random order*まず最初にキャラの性別、どんなキャラなのか、何のシリーズなのか、それ以降の記述はランダムで、という流れになります。
Stable Diffusionでは画質に関するプロンプトを先に書くことが多いですが、Animagine XL 3.0ではキャラに関する要素を先に書くと良いみたいです。
アニメ画像をそのまま動かすAIツールを知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
Animagine XL 3.0を実際に使ってみた
ここでは、VTuberを作ってみようと思います。
プロンプトを以下の様に変更し、再度実行してみます。
"face focus, cute, masterpiece, best quality, 1girl, pink hair, virtual youtuber, playing a game, upper body, beanie, indoors"結果は以下の通りです。
VTuberにはならなかったですが、「pink hair」や「playing a game」の部分は上手く反映されているようです！
virtual youtuberというよりも、ゲーム配信をするYouTuberっぽくなりましたね。そもそもVTuberの概念がわからないのかもしれません。
AITuberに興味がある方は下記もご覧ください！
Animagine XL 2.0との性能検証
Animagine XL 3.0は本当に、以前のバージョンのAnimagine XL 2.0よりも進化したのかを検証してみます。
そのために、先ほどと同様のプロンプトを、Animagine XL 2.0にも入力してみます。
結果は下記の通りです。
Animagine XL 3.0はもう一度同じプロンプトで再出力してみましたが、どちらもプロンプトの内容を、うまく捉えられていると思います。
【アニメ美少女の作成AIツール】Animagine XL 3.0の活用事例8選
ここでは話題になったAnimagine XL 3.0の活用事例を紹介します！活用事例を知ることでAnimagine XL 3.0への理解も深まるので、是非参考にしてみてください。
モノクロで様々なポーズをとる美少女
カラフルな画像だけでなく、モノクロトーンの美少女画像を作成することも可能です。
このツイートでは、モノクロの画像を作って美少女に様々なポーズを取らせています。漫画の場合、モノクロで描かれることも多いので、用途によってはモノクロの方が良い場面もありますよね。
またこのツイートの作者さんも仰っているように、モノクロで描いた方が上手に表現できることもあるようです。表現方法が多彩になれば、それだけ描くときの自由度も上がるはず。アニメ用の画像だけでなく、様々な場面で活躍しそうですね。
淡いトーンで写真に映る美少女
美少女の本体を描くだけでなく、写真の中に写っている様子を描くこともできます。
このツイートでは、写真立ての中に収められた少女の写真がアップされています。ただ単に美少女の絵を描くだけでなく、こういった表現をすることも可能なんですね。周りに描かれた紫陽花の花も、全体の雰囲気にマッチしています。全体のトーンを統一させながら、様々なシーンにぴったりの絵を描くことができるようです。
2人のアニメ美少女
Animagine XL 3.0は単体の美少女を描くだけでなく、複数の美少女を描くこともできます。
このツイートの例では、2人の美少女が抱き合う様子を描いています。複数の人数を描くことができれば、それだけ表現の幅も広がるはず。また2人を描いても、全体の構成は崩れておらず、一定のテイストも保っています。かなり実用的に使えそうですね。
様々な世界観の中にいる美少女
Animagine XL 3.0を使えば、幅広いシチュエーション・世界観を美しく表現できます。
こちらのツイートでは複数のモデルを組み合わせて、色鮮やかな表現をされています。いますぐにアニメのワンシーンとして使えそうなほどの、精度の高いクオリティです。美少女の絵だけでなく、背景や周りの環境も、驚くほど繊細に丁寧に描かれているのがわかります。
Animagine XL 3.0を上手に使いこなすことができれば、今まで絵を描くことが苦手だった人でも、驚くほどのクオリティで画像を作れるようになりそうですね！
芸術的で繊細な絵の美少女
Animagine XL 3.0を使って描かれた、芸術性を感じさせるアニメ画像です。驚くほどのハイクオリティに仕上がっていますね！
この作者さんは、
- Reproduction_LCMv2
- animagine V3
- SD XL – DPO Finetune
といった複数のツールを使いこなして、この絵を描かれたようです。具体的に知りたい方は、以下の記事にまとめられているのでぜひご覧ください。他の絵も掲載されていますが、どれも素晴らしい仕上がりとなっています。
参考記事：Animagine XL V3のマージモデルReprogineの作り方
雰囲気を感じさせる美少女
アニメ風の画像だけでなく、世界観や雰囲気を感じさせる構成にすることも可能です。
このツイートの絵は、髪型や背景・装飾物などに独特の世界観を持たせています。引き込まれるような雰囲気を感じさせますね。漫画やアニメは美しいだけでなく、世界観も重要です。
ジブリやディズニーなども、絵のクオリティだけでなく物語を重要視しています。Animagine XL 3.0はただ美しい少女を描くだけでなく、上手に使うことでそういった世界観を表現することもできそうですね！
シンプルなタッチの美少女
Animagine XL 3.0で、シンプルなタッチのアニメ風美少女を描くこともできます。
複雑で繊細なタッチのものも良いですが、それだけだと汎用性がありません。シンプルに描くことで、漫画の素材など色々な場面で応用が効くようになります。クオリティの高い絵だけでなく、使いやすい普通の絵を仕上げられることも大きな魅力の1つですね！
陰影をうまく使った美少女
光と影をうまく使って、独特のタッチで絵を描くこともできます。
このツイートの例では、放課後の教室に残ってピースをしている少女の絵が描かれています。夕陽が差し込んでいるような風景のクオリティが高いです。
他の絵でも同様ですが、Animagine XL 3.0は光の加減を上手に調整して、魅力的な絵を描いてくれています。感情に訴えかけるような具体的な表現ができることも、大きなメリットになりそうです。
「Animagine XL 3.0の概要、料金、使い方」などについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Animagine XL 3.0でアニメ画像を簡単に量産してみましょう
Cagliostro Research Labが、拡散モデルベースのText-to-Imageの画像生成モデル「Animagine XL 3.0」を公開しました。本モデルは、アニメ画像を生成するのに特化しています。確かに、前回バージョンよりも進化しており、今回のAnimagine XL 3.0の方が、よりリアルなアニメ画像を生成できるようです。
また、モデルやLoRaを自分で選択することはできないですが、アニメ画像だけを生成するという用途に限るのであればStable Diffusionよりも遥かに使いやすいと感じました。
スペックに関しても、無料のGoogleColabのT4でストレスなく画像生成することができたので、ひとまず簡単にアニメ画像を生成したいんだけど・・・と考えている方にぜひ試してみてほしいと思います。
最後に
いかがだったでしょうか？
Animagine XL 3.0を活用すれば、アニメ画像生成の内製化や制作工程の短縮が可能です。自社コンテンツへの生成AI活用を支援します。
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