Stable DiffusionのControlNetとは？イラスト制作をレベルアップさせる拡張機能を解説

Stable Diffusionを使用していてうまく画像が生成できずに悩む方も多いと思います。そんな方におすすめしたいのが、拡張機能のControlNetです。ControlNetを導入すると、プロンプトだけではできないさまざまな表現を指定して画像を生成できます。

今回は、ControlNetの導入方法を紹介します。おすすめのプリプロセッサや導入する際の注意点もまとめているので、ぜひ参考にしてください。

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ControlNetとは

ControlNetとは、Stable Diffusionで細かな条件を指定して画像生成できる拡張機能です。ControlNetを利用すると、生成する画像のポーズや構図を指定できます。さらに、イラストの画風への変更やテクスチャの変換、線画への色付けも可能です。

ControlNetは画像からポーズや構図といった特徴を抽出します。そして、その特徴から大きく外れないように画像に制限を加え、指定した画像を生成するのです。そのため、ControlNetはプロンプトだけでは指定できないさまざまな要素を画像に反映できます。

なお、Stable Diffusionのプロンプト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。
→Stable Diffusionで使える画像生成の呪文一覧！おすすめプロンプトと活用事例を紹介

ControlNetを導入するメリット

拡張機能であるControlNetを導入すると、画像生成のさまざまな場面で活用できます。次に、ControlNetを導入するメリットを具体的に紹介するので、ぜひ活用してみてください。

出力画像の制御

ControlNetを導入すると、出力される画像を細かく制御できます。具体的には、ControlNetで選択したモデルを元に画像から特徴を抽出して制限をかけているのです。指定できるのは、画像の色調・構図・特定のスタイルやテクスチャなどがあります。

さらに、ControlNetで画像を制御できるので、元画像にノイズがあってもクオリティの高い画像の生成が可能です。プロンプトで細やかな表現が指定できない場合は、ControlNetで出力画像を制御してみましょう。

微調整が可能

ControlNetを使用すると、生成される画像の微調整も可能です。具体的には、画像の細かなディテールや光の当たり方・深度・色彩などを精密に調整できます。さらに、キャラクターの表情やポーズの微妙な変更も簡単です。

ControlNetを使用する際は、微調整したい内容に適している特徴抽出モデルを選びましょう。例えば、画像の深度を変更したい場合は、「depth」のモデルのダウンロードが事前に必要です。

解像度変更が可能

ControlNetを利用すると、生成する画像の解像度も自由に変更できます。具体的には、特徴抽出モデルの「tile」を使うと、高解像度の画像生成が可能です。

従来の拡張機能だと、内容の重複や必要ないものが発生するので、解像度変更があまりうまくできませんでした。しかし、ControlNetは必要な情報のみ拡大するので、画像が破綻しにくく簡単に解像度を変更できるようになったのです。

ControlNetの導入方法

次に、ControlNetの導入方法を紹介します。まず、StableDiffusionを開いたら、「Extensions」をクリックして「Install from URL」をクリックしましょう。

次に、「https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet」を入力して、「Install」をクリックしてください。

そして、「Installed」のタブを開いてControlNetのインストールが確認できたら「Apply and restart UI」を選択します。

導入が完了したら、ControlNetのモデルをダウンロードしましょう。今回は、モデルの1つであるopenposeをダウンロードします。まずは、Hugging.FaceでControlNetのモデルのページを見つけましょう。

ページを開いたら、「control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors」を探してダウンロードしてください。

モデルのダウンロードが完了したら、stable-diffusion-webui・extensions・sd-webui-controlnet・modelsの順番にフォルダを開き、モデルを格納すれば導入が完了です。

なお、Stable Diffuisionのおすすめのモデル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。→Stable Diffusionのおすすめモデルを紹介！ダウンロード方法から著作権まで徹底解説

ControlNetのおすすめプリプロセッサ5選

ControlNetの機能を最大限に引き出し、生成する画像のクオリティを高めるためには、適切なプリプロセッサの選択が不可欠です。ここでは、特におすすめのプリプロセッサ5選を紹介し、それぞれの特徴と利用シーンを解説します。プリプロセッサを活用して、よりリアルで細部までこだわり抜いた画像を生成しましょう。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、弊社公式X（旧Twitter）からご連絡ください。

openpose

openposeは人間のポーズ推定に特化したプリプロセッサで、画像内の人物の姿勢や動きを高精度で検出します。ControlNetに組み込むと、人物を描いたイラストにおいて、自然でリアルなポーズや表情の再現が可能です。

特に、スポーツ選手やダンサーなど、動きのあるシーンを描きたい時に効果を発揮します。実際にopenposeを使用して生成した画像は以下の投稿をご覧ください。

人物のポーズを高精度に抽出して画像を生成したい方は、ぜひopenposeを使用してみましょう。

canny

cannyは画像からエッジを抽出するのに特化したプリプロセッサであり、画像から鮮明な輪郭線を抽出できます。ControlNetと組み合わせると、線画を残したままイラストの塗り直しやモノクロ画像の色塗りが可能です。

cannyは、人物だけでなく建築物や機械、自然の風景など、さまざまなシーンで効果を発揮します。実際にcannyを使用して生成した画像は以下の投稿をご覧ください。

輪郭を線画で指定して画像を生成したい方は、ぜひcannyを使ってみましょう。

reference_only

reference_onlyは、参照画像をもとに画像を生成できるプリプロセッサです。使用すると参照画像のスタイル・色彩・テクスチャを忠実に再現しつつ、新しい要素や変化を加えた画像を生成できます。

特に、同じ顔や同じキャラで別の風景や色々なポーズの画像を生成したいときに最適です。実際にreference_onlyを使用して生成した画像は以下の投稿をご覧ください。

reference_onlyを活用して、参考画像の元となる要素は変えずに、新たな表現を追加しましょう。

depth

depthは、画像の奥行き情報を強調して立体感を与えるためのプリプロセッサです。利用すると画像に奥行きが出るので、よりリアルな画像を生成できます。

風景画や室内のシーン、複雑な物体の配置など、空間の深さを表現したい場合に特に有効です。実際にdepthを使用して生成した画像は以下の投稿をご覧ください。

depthを使用して画像に深みを持たせ、よりリアルな立体構造の画像を生成しましょう。

tile

tileは高解像度で大規模な画像を効率的に生成できるプリプロセッサです。tileでは画像を複数の小さなセクション、または「タイル」に分割して処理しているので、画像を破綻させずにアップスケールできます。

特に、壁紙や広範囲の風景画、細部まで精密な描写が求められるアートワークに最適です。実際にtileを使用して生成した画像は以下の投稿をご覧ください。

tileを利用して、クオリティを損なわずに画像を高解像度化させましょう。

ControlNet導入の注意点

ControlNetは導入するとメリットが多くありますが、利用する際に注意しないと問題発生の恐れがあります。特に、商用利用の規約確認、互換性、設定の正確性に注意が必要です。注意点を押さえた上で、ControlNetを活用し、効率的に画像を生成しましょう。

商用利用

ControlNetを商用利用する際は、著作権や使用許諾に特に注意が必要です。特定の画像やスタイルを模倣する場合、原著作者の許可が必要になる場合もあります。無料で公開されている画像でも、そのまま無条件で使っていいわけではありません。

また、ControlNet自体のライセンス条項を遵守するのも重要です。商用プロジェクトにControlNetを活用する前に、関連する法律や条約、ライセンス条件を確認し、必要な場合は許可をとってトラブルを避けましょう。

導入時にエラーが発生する可能性

ControlNetを導入する際には、設定の不備や互換性の問題でエラーが発生する場合もあります。特に、システムの要件を満たしていない場合やインストールプロセス中に正確な手順を踏んでいない場合は、動作不良や機能の不全を招く場合があるのです。

エラーを避けるためには、公式のガイドラインに従って事前にシステム要件を確認し、推奨される設定を慎重に適用するのが重要です。また、実際にエラーが発生した場合は、コミュニティのサポートやフォーラムを利用して問題解決のアドバイスを受けましょう。

なお、Stable Diffusionの商用利用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。
→Stable Diffusionとは？ローカル・ブラウザでの使い方やモデルのインストール方法を解説

ControlNetの導入で生成できる画像の幅を広げよう！

ControlNetを導入すると、画像を制御して細かい条件を指定できるので、生成できる画像の幅を広げられます。具体的にControlNetでできるのは解像度のアップスケールやポーズなどの細かい微調整、出力画像の高度な制御などです。

一方で、利用する場合は商用利用の法的な注意点や、導入時の技術的なハードルを克服する必要があります。

また、適切なプリプロセッサの選択と正確な設定をし、生成できる画像の幅を広げて自分の求める画像を生成してみましょう。

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