投稿者: media

  • [10]ComfyUIで画像を高解像度化!Hires.fix完全ガイド

    もっと高画質の画像を生成したいと思いませんか?
    実は、ComfyUIのワークフローを工夫することで、高画質の画像生成が可能になります!

    こんにちわ、AICU media編集部です。
    ComfyUI マスターガイド」第10回目になります。
    今回は、生成した画像をさらに高解像度化できる「Hires.fix」の概要から実践的な使用方法を詳細に解説していきます。

    前回はこちら

    1. Hires.fixの概要とメリット

    Hires.fixの基本的な仕組み

    Hires.fix (High-Resolution Fix、ハイレゾフィックス) は、生成された画像を元に、より高い解像度の画像を生成する技術です。具体的には、低解像度画像に含まれる情報を元に、AIが欠落している高周波成分(細部情報)を予測・補完することで、高解像度化を実現しています。これは、単なる拡大とは異なり、画像の内容を理解した上でのアップスケール(高解像度化)と言えるでしょう。

    通常の画像生成との違い

    通常の画像生成では、最初から目標とする解像度の画像を生成しようとします。最初から高解像度で画像生成すると、学習した低解像度の特徴を高解像度に拡大する際、適切に補間できない場合があり、アーティファクト(*1)が含まれた画像を生成する確率が高くなります。

    *1 アーティファクトとは、元の対象物には存在しない、画像処理や撮影過程で人工的に生じた視覚的な異常や歪みのことです。例えば、身体の一部が欠けていたり、不自然な形状になっている状態のことです。

    一方、Hires.fixは、まず比較的低い解像度の画像を生成し、それを後からアップスケールするというアプローチを取ります。これにより、高解像度画像を直接生成するよりもアーティファクトの発生を抑制でき、高解像度な画像生成を実現できます。

    Hires.fixを使用するメリット

    • 高解像度化: 低解像度の画像を簡単に高解像度化できます。例えば、512×512ピクセルの画像を1024×1024ピクセル、1024×1024ピクセルの画像を2048×2048ピクセル、あるいはそれ以上にアップスケールすることが可能です。
    • 品質向上: ディテールを保持したまま、自然な高解像度画像を生成できます。単純な拡大ではぼやけてしまう部分も、Hires.fixではより鮮明に表現されます。

    2. ComfyUIでのHires.fix実装方法

    ワークフローの構成

    以下が今回使用するワークフローの全体像です。以下の画像には、ワークフローの情報も含まれているため、以下の画像をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ&ドロップすれば、このワークフローを読み込むことができます。

    画像

    (ホントはこのPNG画像をドラック&ドロップでワークフローを再現できるのですが…)

    ※noteの仕様で画像をアップロードするとwebp形式に変換されてしまうので完成品のhiresfix.jsonとPNGはzip形式でお届けします。

    https://note.com/api/v2/attachments/download/1c54b7b03c22322760dc368afa1a439c

    ワークフローは、大きく分けて、標準ワークフローとHires.fixで構成されます。

    画像

    標準ワークフローについては、次の記事で詳細を解説していますので、こちらをご確認ください。

    Hires.fix部は、以下の流れで処理されます。

    1. 標準ワークフローで生成されたLatent(潜在空間)を1.5倍にアップスケールする (ノード: Upscale Latent By)
    2. アップスケールしたLatentを用いて、低ノイズ除去値 (denoise=0.55)で再度サンプリングし、画像の詳細度を増加させる (ノード: KSampler)
    3. 潜在空間を画像に変換する (ノード: VAE Decode)
    4. Hires.fixで生成された画像を保存する (ノード: Save Image)
    画像

    以下に各ノードの解説をします。

    潜在空間のアップスケール (Upscale Latent)

    Upscale Latentは、標準ワークフローで生成されたLatentを入力として受け取り、そのLatentを指定のアップスケール手法(upscale_method)および倍率(scale_by)で解像度を上げます。アップスケール手法は、以下の中から選択できます。各アップスケール手法の概要と共に紹介します。

    1. nearest-exact
      • 最も単純な方法で、最も近い既存のピクセル値を使用します。
      • エッジがシャープに保たれますが、ジャギーが目立つ可能性があります。
    2. bilinear
      • 線形補間を使用して新しいピクセル値を計算します。
      • 滑らかな結果が得られますが、エッジがやや柔らかくなる可能性があります。
    3. area
      • ピクセル領域のサンプリングを使用します。
      • ダウンスケーリングに適していますが、アップスケーリングにも使用できます。
    4. bicubic
      • 3次補間を使用してより滑らかな結果を生成します。
      • bilinearよりも細部を保持しつつ、滑らかさも実現します。
    5. bislerp
      • bilinearと同様の手順で補間を行いますが、線形補間(lerp)の代わりにslerp(球面線形補間)を使用します。
      • 従来のbilinear法よりも、より滑らかで自然な補間結果が得られる可能性があります。

    今回は、アップスケール手法にnearest-exact、倍率に1.5倍を指定します。

    画像

    詳細向上のための再処理 (KSampler)

    Upscale Latent By」でアップスケールしたLatentを入力「latent_image」で受け取り、そのLatentを元にノイズ除去強度(denoise)(*2)を低い値でサンプリングを試みます。他の入力「model」「positive」「negative」は、標準ワークフローと同じ接続となります。また、他のウィジェット「control_after_generate」「steps」「cfg」「sampler_name」「scheduler」も標準ワークフローと同じ値となります(「seed」はランダム値です)。

    *2 denoiseは、ノイズ除去の強度を調整するパラメータです。値を大きくするほどノイズは除去されますが、画像の詳細が失われる可能性もあります。最適な値は一概には言えないため、試行錯誤しながら見つけることが重要です。

    画像

    Latentから画像に変換 (VAE Decode)

    アップスケールとノイズ除去したLatentを画像に変換します。入力「samples」には、KSamplerでノイズ除去したLatentを接続し、入力「vae」には、標準ワークフローでも使用しているノード「Load Checkpoint」の出力「VAE」を接続します。

    画像

    画像の保存 (Save Image)

    VAE Decodeで変換された画像を受け取り、画像として保存します。標準ワークフローで生成した画像と切り分けるため、filename_prefixには「ComfyUI_Upscaled」と設定しました。

    3. Hires.fixを実行する

    それでは、ワークフローを実行してみましょう。メニューの「Queue Prompt」をクリックしてください。

    画像

    しばらくすると、生成が完了します。

    画像

    以下が生成結果です。左が標準ワークフローの生成結果(オリジナル)、右がHires.fixの生成結果です。解像度は、左が512×512、右が1.5倍の768×768になります。Hires.fix後の生成結果は、解像度が向上していますが、オリジナルと比較すると、所々で異なる点があります(例えば、ボトルの形状が若干異なる)。Hires.fixは、KSamplerで再度サンプリングしているため、denoiseを抑えているとはいえ、多少画像に変化が表れてしまいます。

    画像

    以下の画像は、denoiseの値ごとの生成結果の変化をまとめた画像です。denoiseの値が大きくなるほど、オリジナルからの変化が大きくなることが確認できます。denoiseの値は、生成結果を確認しながら調整することが求められます。

    画像

    4. Hires.fixの効果的な使用法

    Hires.fixは非常に便利ですが、一方で標準ワークフローと比べ、使い方が難しい面があります。以下の事項に注意してHires.fixを活用しましょう。

    • プロンプトの調整: 低解像度画像生成時のプロンプトは、高解像度化後にも影響を与えます。例えば、標準ワークフローでの低解像度画像生成時に詳細なプロンプトを使用することで、高解像度化後の詳細が向上する可能性があります。
    • 適切な解像度の選択: 生成時間と品質のバランスを考慮して、適切な初期解像度を選択しましょう。初期解像度が低すぎると、Hires.fixでも十分な品質を得られない場合があります。逆に、初期解像度が高すぎると、アーティファクトが多く含まれた画像が生成されてしまいます。
    • 一貫性と品質のバランス: パラメータ調整により、一貫性と品質のバランスをコントロールできます。例えば、denoiseを高く設定すると品質は向上しますが、アップスケール元画像からの変更点が多くなります。

    まとめ

    Hires.fixは、ComfyUIで高品質な画像を生成するための強力なツールです。この記事で紹介したテクニックを活用することで、より効果的にHires.fixを使いこなせるようになるでしょう。ぜひ、様々な設定を試して、あなただけの最高の画像を生成してみてください。

    次回は、ポジティブプロンプトのノウハウを紹介します。乞うご期待!

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    Originally published at https://note.com on Aug 28, 2024.

  • [9]ComfyUIでワークフロー大公開!あなたの作品を世界へ発信

    こんにちわ、AICU media編集部です。
    ComfyUI マスターガイド」第9回目になります!

    今回は、ComfyUIで作成したワークフローをプラットフォーム上に公開・共有する方法をご紹介します。これらのプラットフォームを活用することで、自身のワークフローを世界中のユーザーに公開し、フィードバックを得たり、他のユーザーの優れたワークフローを参考にしたりすることができます。ComfyUIの可能性を最大限に引き出すためにも、ぜひこれらのプラットフォームを活用してみてください!

    前回はこちら

    シリーズ初回はこちら

    1. ワークフローを公開できるプラットフォーム

    ComfyUI Managerでは、ワークフローを公開する主要なプラットフォームに対し、ComfyUI Manager上から自身のワークフローをアップロードする機能があります。ComfyUI Managerが対応しているプラットフォームは以下になります。

    OpenArt

    OpenArtは、AIを活用してデジタルアートを作成・探索するための多機能プラットフォームです。ComfyUIワークフローを共有・発見・実行するためのプラットフォームとしても機能しています。OpenArtは、ComfyUIのエコシステムを拡張し、ユーザー間の協力を促進しています。主に以下のような特徴があります。

    • ワークフロー共有: ユーザーは自作のComfyUIワークフローをOpenArtにアップロードし、他のユーザーと共有できます。
    • 発見機能: 新しい注目のワークフローや、週間トップクリエイターなどを紹介するセクションがあります。
    • 実行環境: アップロードされたワークフローを直接プラットフォーム上で実行できる機能を提供しています。
    • コミュニティ機能: ワークフローに対するレビューや議論ができるディスカッションセクションがあります。
    • 教育リソース: ComfyUI Academyセクションでは、ComfyUIの使用方法に関するレッスンを提供しています。

    https://openart.ai/workflows/home

    YouML

    YouMLは、ComfyUIのワークフローを共有し、活用するためのプラットフォームです。以下にYouMLの主な特徴を説明します。

    • ワークフローの共有と実行: YouMLを使用すると、ComfyUIで作成したワークフローを公開し、他のユーザーが無料で実行できるようになります。これにより、GPUを持っていないユーザーでもComfyUIのワークフローを利用することが可能になります。
    • クラウドベースのエディタ: YouMLは、クラウドベースのComfyUIエディタを提供しています。このエディタを使用することで、ComfyUIワークフローの作成、編集、共有のプロセスが大幅に簡素化されます。
    • 多様なレシピ: YouMLには、様々な目的に特化したComfyUIワークフローのレシピが用意されています。例えば、AIステッカーメーカー、写真をレゴミニフィギュア化、顔のスワップなど、多岐にわたるレシピが公開されています。

    https://youml.org

    Matrix Server

    ComfyUIの開発者や熱心なユーザーが集まる公式のチャットルームがMatrix上に存在します。このルームは”ComfyUI dev”と呼ばれ、6,000人以上のメンバーが参加しています。このMatrix Serverは以下の特徴を持っています。

    • 公式コミュニティ: ComfyUIのGitHubページにもこのMatrix Serverへのリンクが掲載されており、公式のコミュニケーションチャンネルとして認識されています。
    • 最新情報: ComfyUIの最新情報や開発状況をリアルタイムで知ることができます。
    • サポート: 開発者や経験豊富なユーザーから直接サポートを受けられる可能性があります。
    • 情報共有: ComfyUIに関する議論や情報交換の中心地となっています。コミュニティメンバー同士でアイデアや作品を共有する場にもなっています。

    ComfyUIのMatrix Server上のコミュニティはこちら

    ComfyWorkflows

    ComfyWorkflowsは、ComfyUIのワークフローを共有、発見、実行するためのプラットフォームです。このサイトは、ComfyUIコミュニティによって作成された数千のワークフローを探索できる場所として機能しています。主な特徴は、以下の通りです。

    • ワークフロー共有: ユーザーは自作のComfyUIワークフローを共有できます。
    • ワークフロー探索: 他のユーザーが作成したワークフローを閲覧し、利用することができます。
    • 画像・動画ワークフロー: 画像生成や動画作成のためのワークフローが含まれています。
    • ComfyUI Launcher: 新機能として、セットアップ不要でComfyUIワークフローを実行できるツールが提供されています。

    https://comfyworkflows.com

    eSheep

    eSheepは、現状アクセス不可となっており、情報を得ることができませんでした。Webサイトには、「プラットフォームは現在アップグレードとメンテナンス中です」と表示されています。

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    Copus

    Copus.ioは、クリエイティブコンテンツの共同制作と収益化を目的としたプラットフォームです。このプラットフォームは、クリエイター同士がインスピレーションを共有し、互いに協力してプロジェクトを進めることができる環境を提供します。ComfyUIユーザーがワークフローや生成した画像を簡単に共有できるようにすることもできます。主な特徴は、以下の通りです。

    • インスピレーションの共有: ユーザーは、自分のアイデアやコンセプトをプラットフォーム上で共有し、他のユーザーからのフィードバックや追加アイデアを得ることができます。
    • 共同制作: 複数のユーザーが協力して、ひとつのプロジェクトを共同で制作する機能です。各ユーザーは自分のスキルを活かし、他のユーザーのアイデアと組み合わせて新しい作品を生み出します。
    • 収益化ツール: 完成した作品やプロジェクトをプラットフォーム上で販売したり、ライセンス契約を結んで収益を得ることができます。収益は、貢献度に応じて公平に分配されます。

    https://www.copus.io

    2. OpenArt AIへのワークフローの公開方法

    ここからは、OpenArtへのワークフローの公開手順を説明します。流れとしては、OpenArtでアカウントを作成した後、ComfyUIに展開されているワークフローをComfyUI Manager経由でOpenArtにアップロードします。

    • まずは、公開するワークフローをComfyUIに読み込んだ状態にします。今回は、標準のワークフローを使用します。
    • 次に、メニューの「Share」をクリックします。
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    • 公開するプラットフォームを選択する画面が表示されます。
    • 「OpenArt AI」の右にある「Website」をクリックします。
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    • OpenArtのウェブサイトが開きます。
    • 左下にある「Sign Up」をクリックします。
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    • Sign inの画面に遷移します。
    • 画面を下にスクロールし、下部にある「Sign Up」をクリックします。
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    • アカウント作成画面に遷移します。
    • 表示名 (Display Name)、メールアドレス (Email Address)、パスワード (Password)、パスワードの確認 (Confirm password)を入力し、「Sign Up」をクリックしてください。
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    • 認証コード入力画面に遷移します。
    • アカウント作成画面で入力したメールアドレスに認証コードが送信されるので、メールを確認し、メールに書かれている認証コードを「Verification Code」に入力します。
    • 認証コードを入力したら、「Verify Code」をクリックします。
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    • アカウント登録が完了し、OpenArtのトップページに遷移します。
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    • ComfyUIの画面に戻ってください。
    • 次に、「OpenArt AI」をクリックします。
    • ワークフローの共有画面に遷移します。
    • Get your API key here」をクリックします。
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    • OpenArtのウェブサイトが開きます。
    • 中央にAPIキーが表示されています。右側の「Copy」をクリックし、APIキーをコピーします。
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    • ComfyUIの画面に戻ります。
    • 「① OpenArt API Key」に先ほどコピーしたAPIキーを貼り付けます(*1)。

    *1 APIキーは、ComfyUI Manager経由でOpenArtにアクセスするために必要になります。

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    • 次にサムネイルの設定をします。「② Image/Thumbnail (Required)」にある「ファイルを選択」をクリックします。
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    • ファイル選択ダイアログが表示されるので、サムネイルにしたい画像を選択します。
    • 画面に選択したサムネイル画像が表示され、サムネイル画像の設定が完了します。
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    • 次に、ワークフローのタイトルと説明を入力します。今回は、タイトルと説明に以下を設定しました。また、OpenArtは海外のサービスのため、英語で入力することをおすすめします。
      • タイトル: ComfyUI Test Workflow
      • 説明: This workflow is a standard workflow and is for trial sharing.
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    • 最後に「Share」をクリックします。
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    • OpenArtへのアップロードが実行されます。
    • アップロードが完了すると、下部に「Workflow has been shared successfully」と赤字で表示されます。これでOpenArtでのワークフローの公開が完了しました。
    • 公開されているワークフローを確認するために、その表示の横のメッセージ「Click here to view it」をクリックします。
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    • アップロードされたワークフローのページが表示されます。
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    3. まとめ

    本記事では、ComfyUIワークフローを公開できるプラットフォームの紹介と、OpenArtへのワークフロー公開方法について解説しました。各プラットフォームはそれぞれ独自の機能や特徴を持っており、自身のニーズや目的に合わせて最適なプラットフォームを選択することが重要です。

    これらのプラットフォームを活用することで、ComfyUIユーザーは自身のワークフローを世界中に公開し、他のユーザーと共有することができます。これは、ComfyUIコミュニティ全体の活性化に繋がり、より革新的なワークフローの開発を促進するでしょう。ComfyUIの更なる発展のためにも、積極的にこれらのプラットフォームを活用し、自身の創造性を世界に発信していくことを推奨します。

    次回は、高解像度化をするワークフロー「Hires.fix」を説明します。乞うご期待!

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    Originally published at https://note.com on Aug 27, 2024.

  • [8]画像化も可能!ComfyUIワークフロー管理の基礎

    こんにちわ、AICU media編集部です。
    ComfyUI マスターガイド」第8回目になります!

    今回は、ComfyUIで作成したワークフローを保存し、後で呼び出すための様々な方法をご紹介します。JSONファイルとして保存する基本的な方法から、カスタムノード「ComfyUI-Custom-Scripts」を利用して画像として保存する便利な方法まで、詳しく解説します。これらのテクニックをマスターすることで、ワークフローの管理が容易になり、作業効率の向上と共同作業の促進に繋がります。

    前回はこちら シリーズ初回はこちら

      1. ワークフローの保存方法

      ComfyUIで作成したワークフローを保存する方法はいくつかあります。ここでは、JSONファイルとして保存する方法と、カスタムノード「ComfyUI-Custom-Scripts」(*1)を利用して画像として保存する方法について説明します。

      *1 ComfyUI-Custom-Scriptsは、様々な便利な機能を持ったカスタムノードです。ComfyUI-Custom-Scriptsの機能の詳細は、別記事で解説します。今回は、ワークフローの保存機能に焦点を当てて解説します。

      1.1 JSONファイルとして保存

      ワークフローをJSONファイルとして保存することで、後で簡単に呼び出すことができます。以下の手順に従ってください。

      ワークフローの保存

      • ComfyUIのキャンバスにグラフが表示された状態を作ります。ここでは標準のグラフを表示しています。
      画像
      • メニューの「Save」をクリックします。
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      • 保存するファイル名を入力するダイアログが表示されるので、ファイル名を入力し、「OK」をクリックします。ここでは、ファイル名を「workflow_test.json」とします。
      画像
      • これで、ワークフローがJSON形式のファイルとしてダウンロードフォルダ(*2)に保存されます。

      *2 保存先のフォルダは、ブラウザで設定されている保存先になります。保存先のフォルダについては、お使いになられているブラウザのヘルプページをご確認ください。

      【主要なブラウザのヘルプページ】
      Google Chrome: ファイルをダウンロードする
      Microsoft Edge: ダウンロード フォルダーの場所を変更する
      Safari: MacでSafariを使用してWebから項目をダウンロードする
      Firefox: ダウンロードしたファイルを見つける方法と管理する方法

      1.2 ComfyUI-Custom-Scriptsを利用して画像として保存

      カスタムノード「ComfyUI-Custom-Scripts」を使用することで、ワークフローを画像として保存することができます。この方法は、視覚的にワークフローを共有したい場合に便利です。

      ComfyUI-Custom-Scriptsのインストール

      • まず、ComfyUI-Custom-Scriptsをインストールします。メニューから「Manager」をクリックします。
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      • ComfyUI Manager Menuが立ち上がります。ここで、「Custom Nodes Manager」をクリックします。
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      • Custom Nodes Managerが開きます。
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      • 上部の検索部に「comfyui-custom-scripts」と入力します。そうすると、カスタムノード一覧に「ComfyUI-Custom-Scripts」が表示されるので、「ComfyUI-Custom-Scripts」の「Install」をクリックします。
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      • しばらく待つと、インストールが完了します。その後、ComfyUIの再起動を求められるため、下部にある「Restart」をクリックします。
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      • 再起動が実行されると、ComfyUI Manager Menuが閉じ、キャンバスの画面に戻ります。再起動実行中は、画面中央に「Reconnecting…」というメッセージがダイアログで表示されますが、再起動が完了すると自動でダイアログが閉じます。ダイアログが閉じたら、ブラウザを更新してください。
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      • 再度Custom Nodes Managerを開き、「comfyui-custom-scripts」を検索してください。ComfyUI-Custom-ScriptsのInstall列が以下の画像のように表示されていれば、インストールが完了しています。
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      ワークフローを画像として保存

      • ComfyUIのキャンバスにグラフが表示された状態を作ります。ここでは標準のグラフを表示しています。
      画像
      • キャンバスのノードがない場所を右クリックし、コンテクストメニューを表示させます。表示されたメニューの「Workflow Image -> Export -> png」または「Workflow Image -> Export -> svg」を選択します。
      • それぞれ「workflow.png」「workflow.svg」という名前でダウンロードフォルダに保存されます。
      画像

      2. ワークフローの呼び出し方法

      保存したワークフローを再度呼び出す方法について説明します。ここでは、JSONファイルからの呼び出し方法と画像からの呼び出し方法について説明します。

      2.1 JSONファイルからの呼び出し

      保存したJSONファイルを使用してワークフローを呼び出す手順は以下の通りです。

      • まずは、読み込まれたことが分かるように、グラフをクリアします。メニューの「Clear」をクリックし、表示されたダイアログで「OK」をクリックしてください。
      画像
      • グラフがクリアされ、キャンバスには何も表示されていない状態になります。
      画像
      • メニューの「Load」をクリックします。
      画像
      • ファイル選択ダイアログが表示されるので、キャンバスに読み込むワークフローのJSONファイルを選択します。
      画像
      • 選択したワークフローが読み込まれ、キャンバスにグラフが表示されます。
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      2.2 画像からの呼び出し

      画像に埋め込まれたワークフロー情報を利用してワークフローを呼び出す手順は以下の通りです

      • 先ほどと同様にグラフをクリアします。メニューの「Clear」をクリックし、表示されたダイアログで「OK」をクリックしてください。
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      • グラフがクリアされ、キャンバスには何も表示されていない状態になります。
      画像
      • 保存した「workflow.svg」または「workflow.png」をキャンバスにドラッグ&ドロップします。
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      • ワークフローが読み込まれ、キャンバスにグラフが表示されます。
      画像

      まとめ

      ComfyUIでは、作成したワークフローを効率的に管理し再利用するために、いくつかの保存・呼び出し方法が用意されています。この記事では、主にJSONファイルによる保存と、ComfyUI-Custom-Scriptsを利用した画像による保存という2つの方法を解説しました。

      JSONファイルによる保存は、ワークフロー全体をテキストデータとして保存する方法です。この方法は、ワークフローの詳細な設定を保持できるため、編集や再利用に最適です。一方、ComfyUI-Custom-Scriptsを利用した画像による保存は、ワークフローを視覚的に分かりやすい画像として保存する方法です。共有やプレゼンテーションに役立ちます。

      本記事で紹介した方法を理解し、ワークフローを適切に保存・呼び出しすることで、作業効率の向上、共同作業の促進、そして創造的なワークフローの構築に繋がるでしょう。

      次回はワークフローの公開・共有方法について解説します。乞うご期待!

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      https://note.com/aicu/membership/boards/61ab0aa9374e/posts/db2f06cd3487?from=self

      もちろん、初月は無料でお試しいただけます!
      毎日新鮮で確かな情報が配信されるAICUメンバーシップ。
      退会率はとても低く、みなさまにご満足いただいております。

      ✨️オトクなメンバーシップについての詳細はこちら


      この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/n41dcdc90dbe5

      Originally published at https://note.com on Aug 25, 2024.

    1. AICU マガジン Vol.4「完全解説Anifusion」読者限定!「Anifusion」初月半額コードつき

      「つくる人をつくる・わかるAIをとどける」高校生でも楽しめる未来のクリエイターのためのクリエイティブAI情報誌「AICUマガジン Vol.4」Kindle版が2024年8月25日にリリースされました!

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      表紙・LuC4「全力肯定彼氏くん」by犬沢某さん

      特集は「完全解説Anifusion」!いま世界で話題の生成AIによる漫画制作ツールで本格的な漫画を描くための機能を完全解説します!Anifusionってどんなサービス?こんな漫画描いてみたいんだけどできるのかな?日本語の文字って入れられるの?といった疑問に(A4のPDF換算で)130ページ超え!!のボリュームでAICUゲストライターYas@earlyfield8612 がお届けします。

      目次

      • 特集「Anifusionで漫画制作」
      • あなたの才能が、デルタもんの世界を動かす!「デルタもん4コマ漫画コンテスト」開催決定
      • 推しAIインフルエンサー紹介!ゆなゆなさん
      • サクッと先取り!クリエイティブAIツール
        • 日本語で使える!「パープレ」最安課金で忖度なしのガチレビュー!! #Perplexity  
        • 描画工程を推論する「Paints-Undo」、Google Colabで実際に動作させてみた 
      • Stability AI Fan! 
        • Stable Video 4Dリリース
        • Stable Audio Openリリース
      • イベントレポート
        • バンダイナムコスタジオ GYAARCon試遊会
        • 国際AI映像制作コンペ Project Odyssey 第1回アワード
        • Create.xyz CEOら来日ミートアップ #CreateTokyo
      • 読者のひろば:カバーアート・ジュニさん @jAlpha_create
      • [AICU新作のお知らせ] 世界を舞台にAICUが開発「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」
        • 期間限定5,000 円割引クーポンコードつき!
      • はるしね~しょん(編集部だより)
      • 表紙・LuC4「全力肯定彼氏くん」by犬沢某さん @insbow

      初版2024年8月25日
      全289ページ(A4のPDF換算) Kindle換算358ページ

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      世界最速最強の「Anifusion」特集…!

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      目次からのご紹介(Kindle版はePub形式です)

      最新の「コミックワークスペース」についての解説もしっかりです。

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      そして何より注目なのは、AICUマガジン読者限定!「Anifusion」初月半額コード(10Euro相当!!)がついています。
      作者のNucleusさんありがとうございます!!
      デルタもんを使った表情の表現やダイナミックなコマ描画テクニックも。

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      「デルタもん4コマ漫画コンテスト」開催決定

      既にお伝えしている「デルタもん4コマ漫画コンテスト」ですが、記事の中ではAnifusionの使い方や、過去のイラストコンテストでの漫画作品を提出されたデルタもんファンによる作例やメイキングも紹介しています。

      推しAIインフルエンサー紹介!ゆなゆなさん

      コミュニティ企画!!

      読者の ゆなゆなさん @yunayuna_web3 を紹介します

      https://lit.link/yunauna

      サクッと先取り!クリエイティブAIツール

      ・日本語で使える!「パープレ」最安課金で忖度なしのガチレビュー!! #Perplexity

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      ・描画工程を推論する「Paints-Undo」、Google Colabで実際に動作させてみた

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      [AICU新作のお知らせ] 世界を舞台にAICUが開発「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」

      話題になっておりますAICUの新作動画講座の紹介です。

      さらに、先着100名様限定で、AICUのColoso講座で5,000円割引が受けられるシークレットクーポンも入っているみたいです!ぜひチェックしてください!

      などなど、新鮮な話題を凝縮したAICUマガジンVol.4、リリースです!
      本マガジンは本日より1ヶ月間、内容更新が更新が続きます。

      ご感想はこちらのリンクからどうぞ https://j.aicu.ai/MT24v4

      ハッシュタグは #AICUmag です!

      Originally published at https://note.com on Aug 25, 2024.

    2. 【広告にAIは使えない?】広告の先生×AIクリエイター=「生成AI時代の広告企画から動画制作プロセス」をどうぞ

      こんにちは!AICUコラボクリエイターのぽんずです。
      まだまだ暑いですね!健康に良い飲み物をどうぞ。

      先日、マクドナルドが生成AIを使った広告を展開し、話題になりましたね。「生成AIってすごいけど、リスクもあるの…?」「結局、広告にどう使えばいいか分からない…」そう感じている方も多いのではないでしょうか?

      しらいはかせも言ってます

      超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」予約販売開始、おめでとうございます!

      ぽんずも作ってみました。

      「あつあつスープ」という一番関係ない歌をテーマソングに採用したM-CMです。AI広告の可能性を日々探っています。

      先日、AI動画で大きな国際賞を頂いたおかげもあって、色んなお仕事をいただくようになったのですが、実は同時並行でAICUでビッグなプロジェクトに関わらせていただいておりました!こちらです!

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      Colosoオンライン講座「初級者:
      生成AI時代の広告企画から動画制作プロセス」

      Colosoさんから「初級者:生成AI時代の広告企画から動画制作プロセス」というタイトルで動画教材がリリースされます!!!

      生成AIによるCM制作は別の次元へ…

      実は、生成AIによるCM制作は、もう “別の次元” に進化しようとしています。そして、その “正しい使い方” を学べるのが、この秋Colosoで開講するオンライン講座 「初級者:生成AI時代の広告企画から動画制作プロセス」 です!7日後の8月30日についに公開オンライン講座プラットフォーム「Coloso」で公開されます!

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      【6,000円割引クーポン付】事前通知を申請する>> https://bit.ly/3SWscoI

      この講座は、世界が認めた新進気鋭のAI広告クリエイター と 広告業界の受注も発注も経験した映像クリエイティブの先生、そして クリエイティブAIの世界でメディア事業を推進するAICU がプロデュースする、超実用的な初心者向けの講義になります。

      AIを使う人も、これから使ってみたいと思う人も、必見の内容です。

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      野生のAI制作者が先生ふたりに囲まれる図

      藤吉さん(セツナクリエイション代表/AICUコラボクリエイター):
      ビデオグラファー出身のクリエイティブディレクターとして、生成AIは競合になるのかパートナーになるのか危機感を持って眺めてきました。AICUのコミュニティで得た知識で実務でどう扱っていくか研究してきたことをお伝えできる内容になっています。広告会社やプロダクションで働く方、クリエイターとしてお仕事をしていきたい方など様々な働き方をされている方にとって新たな発見を得ることができる講座です。生成AIで新しいクリエイティブの扉を開きましょう!

      しらいはかせ(AICU代表/デジタルハリウッド大学大学院客員教授):
      書籍「画像生成AI Stable Diffusionスタートガイド」を出した頃は『動画生成AIは5年はかかる』と言われていましたが、1年も経たずに実用レベルのサービスが出てきました。これまで画像生成AIクリエイティブの世界で「つくる人をつくる」を推進してきましたが、このたびColosoさんのプロデュースで藤吉さん・ぽんずさんらと新作を公開できることを嬉しく思います。既に「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」という、ファッションやバリエーション広告向けのフォトリアルな画像生成についての入門プログラムを先行して開発しています。本日公開した新作第2弾は、更にそれを動画にしていくプロの動画や広告制作者向けの内容になります。2本セットでお楽しみいただけると最高です。

      実際に私・ぽんずも、AIを使うクリエイターとして広告の先生と一緒に講座制作に携わらせていただきました。おふたりとも優しい語りで一緒に仕事しているとドンドン自分の才能が開発されていく感じがあって楽しいです。 AIを使う目線だけでは絶対に気づけない、広告世界のリアルを肌で感じ、本当に刺激的な経験となりました!

      今、Colosoで講座の事前通知申請を申請すると 6,000円の割引クーポン がもらえますので、少しでも興味がある方は申請だけでもしておいてください!【6,000円割引クーポン付】事前通知を申請する>> https://bit.ly/3SWscoI講座カリキュラムの詳細ページは、7日後の8月30日に公開予定です。

      楽しみにお待ちください。事前通知を申請する>> https://bit.ly/3SWscoI

      以上、お知らせでした!

      関連

      ■【超入門 Stability AI API】「モデルとの対話」実習編。Stable Diffusion 3 時代に知っておきたいプロンプトの新常識

      ■「Coloso」とのコラボ講座「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」を開講します

      https://note.com/o_ob/n/n430a15b8563d

      世界を舞台にAICUが開発「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」Colosoで予約販売開始!!

      Originally published at https://note.com on Aug 23, 2024.

    3. 世界を舞台にAICUが開発「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」Colosoで予約販売開始!!

      生成AIの常識を覆した「Stable Diffusion」の革命から2年…「つくる人をつくる」AICUが世界を舞台に大型新作をリリース!

      クリエイティブAI時代に「つくる人をつくる」をビジョンに活動する生成AIの最先端を走り続けるクリエイターユニオン「AICU」が、Stable Diffusionによる最新・最先端・最高品質の画像生成の基礎から応用までを丁寧に解説するオンライン講座を国際的なラーニングプラットフォーム「コルソ」で開講します!

      ▼ Coloso講座ページはこちら ▼
      https://j.aicu.ai/AICUXColosoJP

      「画像生成AIって難しそう…」

      そんな風に思っていませんか?

      この講座は、AI初心者の方でも安心して学べるよう、AICUが開発した特別なカリキュラムに基づいて構成されています。

      ゼロからスタートし、AI初心者から次の一歩を踏み出すことができるカリキュラムを、Colosoで体験してください!

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      【本講座で得られる3つのメリット】

      1. AI時代の必須スキル「プロンプトエンジニアリング」を基礎から習得
        • 生成AIを使いこなすための「呪文」、プロンプト。高品質、高画質な画像生成が可能になった今、隠されたテクニックは従来とは大きく変わっています。
        • 最新の商用利用可能なStability AI API公式サンプルを使って学ぶことで、 Stable Diffusion 3 時代のポテンシャルを最大限に引き出し、思い通りの画像を生成できるようになります。
        • 単語の選び方や順番といった基本文法から、シードやスタイルといったAPIならではの制御手法、未知のモデルとの対話テクニックなど、2年分のノウハウを体系的に詰め込んだ、先駆者ならではの『勝ち筋』を、入門者からプロフェッショナルに向けて優しく解説します。
      2. Google Colab & Slidesで、コードを書かずに実践的なスキルを習得
        • Google Colab & Slidesで開発された専用ツールを提供。
        • 専門知識不要! 環境構築でつまずくことなく、すぐに実践できます。
        • オープンソースなので改造もカンタン。商用も今すぐできます。
        • APIとツールを使って制御しながらプロフェッショナルな画像を大量に生成する実用的な解説、サンプル、プロンプト集。
        • バーチャルファッションモデル制作や広告バリエーション展開など、 すぐに使える実践的なスキルが身につきます。
      3. 生成AI時代に必要な著作権や倫理に関する知識も網羅
        • AI作品と著作権、倫理的な問題など、知っておくべき重要な知識を丁寧に解説します。
        • 責任あるクリエイターとして、自信を持って活動するための社会基盤としての常識を築きます。
        • 生成AIに関するクリエイティブの倫理課題を人に教えられるレベル、サービスやプロダクトを開発し、契約できるレベルまで高めましょう

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      【講座内容】

      • 生成AIの基礎知識
      • Stable Diffusion 3の仕組みと特徴
      • プロンプトエンジニアリング入門
      • Stability AI APIを活用した高度な画像生成
      • バーチャルファッションモデルの開発
      • AI技術を駆使した広告制作
      • AIの活用における倫理と未来予測

      使用プログラム
      [メインツール]
      – Stability AI API
      – Google Colab
      – Google Workspace

      【こんな方におすすめ】

      • 画像生成AIに興味があるけど、何から始めればいいか分からない方
      • Stable Diffusionをもっと使いこなしたい方
      • これからの時代を見据え、AIスキルを身につけておきたい方
      • デザイン、アート、広告など、クリエイティブな仕事に携わっている方
      • 業務的な画像生成AIを体系的に学ぶ必要が出てきた企業クリエイター
      • 新しい技術を学び、自分の可能性を広げたい方

      【AICU開発! 本講座だけの特典】

      • AICUによる画像生成AIに必要な知識が詰まった講座動画25講を期間制限なしで受講可能
      • 講座を通してセミリアルや実写など12点の例題を完成
      • 講座内容に関するPDFデータや資料、Google Slidesで使えるツールを提供
      • 画像生成プロンプト集を提供
      • AICUのノウハウが詰まった講座PDF使用を提供

      AICU Inc. は Stability AIと戦略提携を

      AICU Inc.(本社Delaware州Dover City, カリフォルニア州サニーベール)は、Stability AI Ltd.(本社London、United Kingdom)とのパートナーシップを発表しました。このパートナーシップは、エンゲージメント・レターを通じて正式に締結されており、持続革新的でオープンなAIDX(AI Driven user eXperience)開発、技術広報を提供するもので、生成AI技術の社会的認知と価値向上と市場開拓を推進するコミュニケーションに重点を置いています。
      AICU Inc.は、この提携により、Stability AI Ltd. の生成AI技術の社会的認知と円滑なコミュニケーションのために、advocacy communication service としてコンサルティングサービスと開発者・クリエイター支援・技術広報・PoC開発・クリエイターユニオン構築に協力します。

      2024/1/22 AICU Inc. プレスリリースより
      https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000133647.html

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      https://corp.aicu.ai/ja/stability-ai

      【講師紹介】

      • 白井 暁彦:生成AIクリエイティブ「AICU」代表、デジタルハリウッド大学大学院特任教授
      • RUNO.:生成AIクリエイター

      AIの波に乗り遅れるな!
      今すぐ予約して、未来を創造する力を手に入れよう!

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      ▼ Coloso講座ページはこちら ▼ 

      https://bit.ly/AICUXColosoJP

      カリキュラム

      カリキュラム内容から一部を紹介します!

      SECTION 01:画像生成AIの歴史と現在、今後の価値

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      SECTION 02:環境構築

      Google Slidesだけで使えるオリジナルツールが提供されます!

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      その他、Google Colabを使った最新のデモやサンプルもあります。

      SECTION 03:基礎編[SD3時代のモデル評価とプロンプト探求]

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      最新・最先端・高画質のモデル評価手法をしっかりマスター!

      https://j.aicu.ai/SD3GP

      SECTION 04:Stability AI API の革新的機能

      知らないと損、Stability AIのAPIだけで利用できる革新的な機能。

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      Edit機能を活用した画像加工

      Structureを使ったポージング、構造の制御

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      便利なツールと、初心者向けの対話、デモなどを使ってスキマ時間にギュンギュン学べちゃう構成になっています!

      SECTION 05:応用編 [バーチャルファッションモデルの開発]

      バーチャルなファッションブランドのルックブックを作ってみましょう!

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      卒業制作や研究、企業のプロトタイプとして実践的なワークフローを学ぶ最高のチャンスです。

      SECTION 06:活用編 [広告バリエーションの展開と評価手法]

      広告バリエーションの制作にお悩みではありませんか?

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      旅行代理店の広告制作を通して、画像生成AIを使った具体的な広告バリエーションの制作フローを体得できます。もちろんChatGPTを使いこなすプロンプトも含まれています!

      SECTION 07:法律・倫理・未来

      「画像生成AIって違法なの?」法律だけではありません、生成AIクリエイティブ分野の社会実装でトップランナーを続けてきたAICUならではのノウハウ、国家試験である知的財産管理技能検定に基づいた理解と解説、弁護士とのヒアリングで開発した倫理クイズ、子供でもわかる画像生成AIの「陽の当たる未来」のための重要なポイントを他人に説明できるレベルで体系的に学ぶことができます…!

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      受講生全員に提供:AICUの講座だけの特典

      • AICUによる画像生成AIに必要な知識が詰まった、講座動画25講を期間制限なしで受講可能
      • 講座を通してセミリアルや実写など12点の例題を完成
      • 講座内容に関するPDFデータや資料、Google Slidesで使えるツールを提供
      • 画像生成プロンプト
        1. 講座で生成するイメージのプロンプト集提供
      • 講座資料提供
        1. AICUのノウハウが詰まった講座PDF使用を提供

      豊富な例題を通して学ぶ画像生成AIの基礎!

      1. ゴールの設定
      2. Google Slidesで使える自動スライド生成
      3. Google ColabによるStability AI公式サンプルの動作確認
      4. プロンプトの要素の並びによる生成結果の違い
      5. ネガティブプロンプトの有無による生成結果の違い
      6. APIから学ぶSD3時代のText to Imageモデル
      7. ワードリストを使った多様な表現
      8. Conservativeを用いた作品の高解像度化
      9. Edit機能を活用した画像加工
      10. Structureを使った構造の制御
      11. オリジナルLookbookの作成
      12. 広告バリエーションの制作

      講師紹介

      生成AIクリエイティブ:AICU

      [白井暁彦]

      こんにちは。生成AIクリエイティブAICU代表の白井暁彦です。 エンタメ業界とメタバース技術の研究開発や、ホワイトハッカー作家として活動しており、デジタルハリウッド大学大学院で特任教授を務めております。デジハリ発国際スタートアップ企業AICU Inc.は、生成AI 時代に「つくる人をつくる」をビジョンに英語や日本語、フランス語、プログラミング言語など、オープンなクリエイティブ活動を行っている会社です。生成AIの最先端で研究や作家活動を通して、生成AIの魅力と楽しさをたくさんの人々に届かせるために活動しています。

      [RUNO.]

      こんにちは。生成AIクリエイティブ AICUのRUNO.です。昼間は、ITベンチャーでマーケティング・事業開発・データアナリストとして活動しており、夜は、白井主宰のクリエイティブAIラボ「CAIL」で、クリエイティブAI分野の社会実装を研究する「クリエイティブAI系VTuber」として活動しています。得意分野は、プロンプトエンジニアリングやAIサービス開発、執筆、アート制作、事業企画などです。

      https://note.com/runos_log/n/ncf1843b2a30c

      ▼ Coloso講座ページはこちら ▼ https://j.aicu.ai/AICUXColosoJP

      この講座のポイント

      AI時代の必須スキル「プロンプトエンジニアリング」の基礎を網羅的に学習

      具体的な例題と実践を通して、安定した高品質画像生成のために必要なプロンプトの構造から、最新のテクニックまで、プロンプトエンジニアリングのスキルを体系的に学ぶことができます。また、今後登場するであろう、新しい画像生成AIにも応用可能な、普遍的なプロンプト構築の考え方を身に付けます。

      Google ColabとGoogle Slidesを用いたコーディング不要の実践スキル

      プログラミングの知識がなくても、Google ColabとGoogle Slidesを使用して、画像生成AIをビジネスに応用する方法を学びます。特に、バーチャルファッションモデルの制作や広告バリエーションの制作といった、具体的な例題を通して、実践的なスキルを磨いていきます。

      生成AI時代に必要な著作権や倫理における知識

      生成AIを取り巻く法律や倫理的な問題は法律だけではありません。新たな著作権の理解、クリエイティブの扱い、広告ビジュアルや消費者など受け手の理解、そして今後の展望について理解を深めます。それらを通して、AI技術を正しく、責任を持って活用するための知識と、実践的なガイドラインについて学び、持続的な創作活動を行うための基盤を築きます。

      講座内容: 下記のような内容を学べます。

      • 生成AIにおける基礎知識
        1. 画像生成AIの歴史やStable Diffusionの仕組み、AIにおける今後の展望など、AI技術についての理解を深めるために必要な基礎知識を学ぶことができます。
      • プロンプトによる画像生成の文法
        1. 高品質な画像生成を可能にするためのプロンプトの構造と要素、そして最新のテクニックを体系的に学びながら、プロンプトエンジニアリングのスキルを身に付けていきます。
      • Stability AI APIを活用した高度な画像生成
        1. 公式APIを活用した画像編集や構造制御などを実践的に学びながら、高度な画像生成技術を習得します。その上で、AIの可能性を最大限に引き出し、より複雑で創造的な画像生成に挑戦します。
      • バーチャルファッションモデルの開発
        1. バーチャルファッションモデルを制作する例題を通して学んだ知識を応用し、ファッションブランドのLookbookを制作することで、ポートフォリオとして活用できるレベルの作品制作を目指します。
      • AI技術を駆使した広告制作
        1. AIを活用した広告バリエーションの制作を通して、ビジネスにおけるAI活用の可能性を広げ、実践的なマーケティングスキルを習得します。AI技術をビジネスに活用することで、新たな価値創造とイノベーションに挑戦します。
      • AIの活用における倫理と未来予測
        1. 生成AIを取り巻く法的、倫理的な問題を理解し、責任のあるAI活用を実践するための知識を身に付けます。AI技術の倫理的な側面を理解し、持続可能な社会におけるAIのあり方を深く考察することで、AIの未来を創造する力を養います。
      • 無期限視聴:一回の購入で、期限の制限なく視聴することができます。
      • 最安値:08/31 (土) 販売価格が上がります。

      もうすぐ販売価格が上がる予定です。
      今すぐご購入ください!今が最安値!

      ▼ Coloso講座ページはこちら ▼ 

      https://j.aicu.ai/AICUXColosoJP

      インタビューを受けました

      生成AIクリエイティブ
      AICUがお話ししたいこと

      Question.01:該当の分野を勉強している方は、どういう部分を一番難しいと思っているでしょうか?また、本講座を通じて、そのような部分をどのように解決できるでしょうか?

      画像生成AIは、日々進化しており、新しい技術や情報が次々と出てきます。そのため、最新情報をキャッチアップし続けること、そして専門用語や技術的な内容を理解することが難しいと感じている方が多いと思います。この講座では、クリエイティブAIニュースメディアとして、クリエイターのための情報を発信する「AICU」が、基礎知識から先端技術、未来予測までを丁寧に解説していきます。また、実習を通して、実践的なスキルを身に付けることができるので、AI技術への理解を深め、自信を持って活用できるようになると思います。

      Question.02:講師さまご自身は、勉強してきた中で難しかった部分、それを解決するためにどのような努力をされてきましたか?

      日々進化し続ける生成AIの世界で、その技術についていきながら、毎日勉強し続けることが一番大切で、難しいことだと思います。私は、毎日ブログを書くことを続けています。日々の仮説検証や、新技術の検証といった積み重ねが、「自分自身の成長」としてしっかりと可視化できます。これは、ChatGPT時代のクリエイターにとってとても重要なことで、単に道具の使い方を学ぶのではなく、新しい技術に対して適応する速度が大きく変わってきます。

      Question.03:アウトプットを形にすることにおいて、大切なポイントは何になりますか?

      アウトプットを形にする上で大切なポイントは、「明確なビジョンと目的意識を持つこと」、そして「それを達成するための仮説と実験する方法論を持つこと」だと考えています。AI技術は常に進化しており、新しい技術や情報が次々と出てきます。何を作りたいのか、なぜ作りたいのか、誰のために作るのか、といった根本的なメッセージにフォーカスを合わせ、それを明確にすることで、ビジュアル制作の方向性を定めることができ、迷いが少なくなると思います。

      Question.04:講師さまがお考えになる、クリエイティブAI分野においての市場性と展望についてお話しください。

      クリエイティブAI分野は、まだ市場が構築されていません。世間には、謎のAIクリエイターがたくさんいらっしゃいますが、この技術を専門的に学べる場があるわけでもなく、多くの方々は、独学で学んでいる状況です。誰でも簡単に、画像を生成できるサービスが普及する一方で、業務的には、超スピードでインパクトのある画像や映像をつくる人々が求められる、専門性の高いプロフェッショナルな分野になっていくと予測します。単に「安く」ではなく、倫理観がしっかりした「学び続ける人」が、体系的な知識と技術を背景に、速度感をもって大きな市場を作っていくと思います。

      ▼ Coloso講座ページはこちら ▼ 

      https://bit.ly/AICUXColosoJP

      今後の更新情報や、オトクな情報はメンバーシップ向けに発信していきます。

      【8/24追記!】

      8月30日23時59分まで or 先着100名様限定で、AICUの講座限定で5,000円割引が受けられるシークレットクーポンをいただきました!
      リポストで見れるようにしておきましたのでぜひチェックしてください!

      最安値でゲットしてください!


      この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/nd680d8290d11

      Originally published at https://note.com on Aug 23, 2024.

    4. あなたの才能が、デルタもんの世界を動かす!「デルタもん4コマ漫画コンテスト」開催決定

      「デルタもん」の世界に、あなただけの作品を刻み込め!
      BlendAI特別協賛「デルタもん4コマ漫画コンテスト」を開催します!

      クリエイティブAI時代に「つくる人をつくる」をビジョンに活動するAICUは、このたび「デルタもん」などのAIキャラクターを開発するBlendAIさんに特別協賛いただき、第5回デルタもんイラストコンテストを4コマ漫画形式で開催する運びとなりました!

      https://note.com/aicu/n/ncd46ab0f3286

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      【コンテスト概要】

      個性的なキャラクターとユニークな世界観を持つ「デルタもん」の4コマ漫画をあなたの想像力とユーモアで、新たな魅力を引き出し、多くの人の心を掴む作品を生み出してください!
      AICU media公式SNS、note、AICUマガジンで作品公開!
      さらに有力作品のクリエイターにはAICU編集部やパートナー企業からの連載のチャンスも!

      才能あふれるクリエイターの皆様、このコンテストで、あなたの才能を世にアピールしましょう!

      【募集テーマ】「デルタもんの日常」4コマ漫画

      デルタもんの世界観をモチーフにしたカジュアルな4コマ漫画作品を募集します。

      【デルタもんとは?】

      AI技術の進展を象徴する新たなキャラクターであり、科学の発展を支援するために生まれました。なんらかの形でAIを利用している場合、このキャラクターを商業利用することが出来ます。ただし、AIとは無関係な利用、たとえば、手描きなどの二次創作や商業利用は禁止とさせて頂きます。「デルタもん」という名称は、COVID-19変異株の「デルタ」に付けられたネガティブな印象を払拭し、よりポジティブなイメージを持っていただけるようこの名前が選ばれました。
      このキャラクターは「アルファパラダイスプロジェクト」と称する、ギリシャ文字の24文字をモチーフにしたキャラクターシリーズの第一弾です。将来的には、追加のイラスト、詳細設定、3Dモデル、LoRAモデルなど、幅広い商用版権フリー素材を提供する予定です。

      デルタもん公式ページ より

      【どうやってつくるの?】

      素材やコンテンツはBlendAI公式で提供しています

      https://blendai.jp/contents

      ・LoRAを自分で作る場合
      AICUの過去記事や「SD黄色本」を参考に、オリジナルのLoRAをつくるもよし…
      ▼キャラLoRA学習ガイド2024年5月版 #SD黄色本・公式LoRA

      https://note.com/aicu/n/n02de834e3d5c

      ・公式LoRA
      最近はデルタもん公式LoRAも配布されています

      https://blendai.booth.pm/items/5801621

      AICU編集部による作例「ようこそ!アイキュー部」※ちびデルタとして出演

      https://note.com/aicu/n/ne878b6d68004

      ・編集長による作例:AniFusionで作成したようです

      LoRAをURLで伝えるだけでデルタもん漫画が生成できます!

      画像

      AniFusionでデルタもんのLoRAを使う方法についてはこちらの記事をご参照ください。最近のアップデートがすごいです。

      そして、編集部の特別情報によると、次号の「AICUマガジン Vol.4」は「AniFusion特集」が予定されているとのこと!これは保存版になるかも!?

      【応募方法】

      1. 「デルタもん」をテーマにしたオリジナル漫画を作成する
      Anifusionを中心に、色々なAIツールを使用してあなたのイメージを自由に表現しましょう。

      2. 作品をX(Twitter)に投稿し、応募フォームへ記入します
      エントリーフォームのURL → https://j.aicu.ai/Delta4manga

      https://docs.google.com/forms/u/7/d/e/1FAIpQLSdjGGZ6Ze2Gr8Bl2183UAb2_26htkD3Y9vDfB7IR0imXTO1dw/viewform

      必須ハッシュタグ #デルタもん4コマ #AICU #BlendAI
      過去作参照タグ: #デルタもんイラストコンテスト

      コンテストへの応募であることを明記し、AICU公式Xアカウント X@AICUai をフォローしてください(コンテストの受賞者へのご連絡はXのDMを使用いたします)。

      【過去のコンテスト参加者さんの作例から…】

      「デルタもん4コマ漫画コンテスト」開催期間

      告知開始:2024年8月22日(木)
      エントリー期間:2024年8月23日(金)~2024年9月10日(火)23:59
      審査期間:2024年9月11日(水)~2024年9月13日(金)
      結果発表:2024年9月14日(土) AICU media公式noteにて発表(予定)!

      期間中、審査員、デルタもん公式 X@BlendAIjp と X@AICUai が各ハッシュタグを巡回してコミュニケーションを取ることがあります。
      早めの投稿、多数の投稿をお待ちしております!

      画像

      【審査基準】

      ・品質
      ・発想力
      ・物語性

      作品の応募においては日本の法令を遵守し、 画像生成AIクリエイター仕草(v.1.0) をご参照いただき、モラルに沿った生成AIのご使用をお願いいたします。また、BlendAIが設定する利用規約も遵守してください。
      AICU編集部では「全年齢向け」(映倫・G、CERO-A)およびKindle Direct Publishingコンテンツガイドラインを考慮して採択します。
      ■デルタもんを利用する際のルールの簡単なまとめ https://blendai.jp/guideline
      ■Kindle Direct Publishingコンテンツガイドライン https://kdp.amazon.co.jp/ja_JP/help/topic/G200672390

      【賞】

      ・優秀賞:AICU編集部よりAmazonギフト券4444円分+デルタもん4コマ漫画連載オファー獲得!
      ・BlendAI賞:BlendAI代表 小宮自由氏より特別賞を設定します
      ・入賞:AICUマガジン誌上および AICU media媒体上での紹介

      【コンテスト審査員より】

      BlendAI代表 小宮自由:コンテストにご興味を持っていただきありがとうございます。『デルタもん』は、AIと創作者の架け橋になることを目的に創られたキャラクターです。皆さん楽しんで創作していただければと思います。

      主催:AICU media編集部
      特別協賛:BlendAI

      【受賞作品の発表】

      AICU media公式note(https://note.com/aicu/)及び、AICUマガジン誌上にて発表いたします。

      さらに、優秀賞・入選作品でメイキング記事などをご寄稿いただける方には、AICUパートナークリエイターとして所定の原稿料を謝礼としてお贈りします。

      【応募に関するQ&A】

      ・Photoshopなどで加工・加筆したものを投稿できますか
      できます。AI生成のみで生成した画像も、加筆したものも、どちらも可能です。

      ・不正や不適切な行為があった場合はどうなりますか
      各種ツールの不正利用や利用規約に反する行為があった場合、その他、運営が不適切と判断した場合、予告なくエントリーの対象から外させて頂く場合がございます。

      ・応募作品のレギュレーションについて
      作品の公開はX(Twitter)および作者の管理によるものになりますが、「全年齢向け」(映倫・G、CERO-A相当)に反する作品はコンテストの評価対象外とさせていただきます。ご容赦ください。

      ・応募作品の著作権はどうなりますか
      X(Twitter)を経由したイベントのため、X利用規約および著作権に関するポリシーに従い「ユーザーは、ポストまたは共有する自身のコンテンツに対する所有権と権利を留保するとともに、自分のコンテンツを世界中で利用できるようにしたり、他のユーザーがポストまたは共有できるようにしたりするための非独占的ライセンスを当社に提供するものとします。」となります。
      他人の著作権を侵害しないこと、エントリーフォームからのエントリーによってエントリーの意思を表明していただき、AICU独自メディアでの掲載する際は、非独占ライセンスを提供頂く形となります。

      【本コンテストに関するお問い合わせ】

      本件に関するお問い合わせは X(Twitter)@AICUai まで

      AICU Inc. について https://corp.aicu.ai/
      BlendAI について https://blendai.jp/

      デルタもんと一緒に、あなたの才能を世界に広げませんか?

      たくさんのご応募お待ちしております!

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      シェア歓迎です!

      #デルタもん4コマ
      #AICU
      #BlendAI

      Originally published at https://note.com on Aug 21, 2024.

    5. [7]ComfyUI設定完全ガイド!(後編)

      こんにちわ、AICU media編集部です。
      ComfyUIマスターガイド」シリーズの第7回になります。
      今回は、ComfyUIの基本操作と画像の生成について前後編に分けて解説していきたいと思います。

      前回はこちら シリーズ初回はこちら

      今回は、ComfyUIの基本的な操作から、ショートカット、画像の出力までの簡単な流れを解説します。AUTOMATIC1111と違い、完全にグラフィカルなユーザーインターフェースで操作するノードシステムは慣れるまで大変かと思いますが、用語や操作方法に慣れると大変見やすく効率的になります。またここでは、簡単な用語と中で起きている生成AIの処理についても解説していきます。

        1. 設定画面の開き方

        1.キャンバスの画面にて、メニューの上部の歯車マークをクリックします。

        画像

        2.ComfyUIの設定画面が開きます。

        画像

        2. 設定画面の項目の分類

        設定画面には、多くの設定項目がありますが、本記事では重要な機能と、知っておくと便利な機能を紹介します。それ以外の高度な機能については、今後機会があれば解説します。
        さらに、設定画面の項目の中には、ComfyUIで標準機能として提供されている項目と、ComfyUI Managerで追加機能として提供されている項目があるため、この分類も同時に示します。

        • カラーパレットの変更(ComfyUI Manager)
        • ノードのウィジェットの小数点以下の桁数の変更(ComfyUI)
        • グリッドサイズ(ComfyUI)
        • メニューのスクロール方向の反転(ComfyUI)
        • 入力とウィジェットを相互変換する項目のサブメニュー化(ComfyUI)
        • ノードの提案数の変更(ComfyUI)
        • ワークフローのクリア時の確認の有無(ComfyUI)
        • キャンバスポジションの保存の有効化(ComfyUI)
        • メニュー位置の保存(ComfyUI)

        3. 知っておくと便利な機能の解説

        メニューの位置の変更

        [Beta] Use new menu and workflow management. Note: On small screens the menu will always be at the top.は、Beta版の機能になりますが、メニューの位置を変更する設定になります。

        画像

        メニューの位置は、以下の3種類から選択できます。

        • Disabled: 通常のポジションです。メニューは右側に配置されます。
        • Top: メニューは上部に配置されます。
        画像
        • Bottom: メニューは下部に配置されます。
        画像

        カラーパレットの変更

        Color palette(カラーパレット)は、ComfyUI全体のテーマカラーを設定します。

        画像

        カラーパレットには、デフォルトの選択肢として以下の6つがあります。それぞれのカラーパレットでの表示の変化は以下の通りです。

        • Dark (Default)
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        • Light
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        • Solarized
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        • Arc
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        • Nord
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        • Github
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        カラーパレットは、既存のカラーパレットをカスタマイズしたり、自分で一から作成することも可能です。カラーパレットのプルダウンの下のボタン「Export」「Import」「Template」「Delete」の機能を確認してみましょう。

        画像
        • Export
          Exportは、プルダウンで選択中のカラーパレットの定義ファイル (JSON) を出力します。以下は、Dart (Default)をExportで出力したJSONファイルになります。
        {
          "id": "dark",
          "name": "Dark (Default)",
          "colors": {
            "node_slot": {
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              "AUDIOUPLOAD": "",
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              "BBOX_DETECTOR": "",
              "BOOLEAN": "",
              "CLIP": "#FFD500",
              "CLIP_VISION": "#A8DADC",
              "CLIP_VISION_OUTPUT": "#ad7452",
              "CONDITIONING": "#FFA931",
              "CONTROL_NET": "#6EE7B7",
              "FLOAT": "",
              "GLIGEN": "",
              "GUIDER": "#66FFFF",
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              "LATENT": "#FF9CF9",
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          }
        }
        • Import
          カラーパレットの定義ファイル (JSON)を読み込み、新たなカラーパレットとして使用できるようにします。
        • Template
          カラーパレットを作成するためのテンプレートの定義ファイル (JSON)を出力します。以下は、テンプレートの一部になります。Exportとの違いは、全ての項目にカラーコードが設定されていないことです。
        {
          "id": "my_color_palette_unique_id",
          "name": "My Color Palette",
          "colors": {
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            }
          }
        }
        • Delete
          登録されているカラーパレットを削除します。削除されるカラーパレットは、現在選択しているカラーパレットになります。

        ノードのウィジェットの小数点以下の桁数の変更

        Decimal placesは、ノードのウィジェットの小数点以下の桁数を変更できます。初期値は0で、小数点以下の桁数はComfyUI側で自動的に決定される設定になっています。

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        以下に小数点以下の桁数が0の場合と5の場合の表示の違いを示します。小数点以下の桁数が0の場合は、cfgとdenoiseは、それぞれ8.0、1.00となっていますが、小数点以下の桁数が5の場合は、8.00000、1.00000と、小数点以下の桁数が5桁になっています。

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        グリッドサイズ

        Grid Size(グリッドサイズ)一度のフローの実行で複数枚の画像を生成すると、Save Image(画像を保存するノード)に生成した画像がプレビューされますが、そのプレビューされる画像の枚数を指定します。

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        例えば、グリッドサイズを10に設定し、フローで生成される画像の枚数を15枚(Empty Latent Imageノードのbatch_sizeを15に設定)した場合、Save Imageには10枚の画像がグリッドで表示されます。残りの5枚は表示されないだけで、保存はされています。

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        メニューのスクロール方向の反転

        Invert Menu Scrollingは、キャンバスやノードを右クリックして表示されるメニューのスクロール方向を反転する項目です。この項目にチェックが入っていると、スクロール方向が反転します。

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        通常は、マウスホイールを上に回すと、メニューも上に移動し、下に回すと、メニューが下に移動します。これを反転すると、マウスホイールを上に回すと、メニューが下に移動し、下に回すと、メニューが上に移動します。

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        入力とウィジェットを相互変換する項目のサブメニュー化

        Node widget/input conversion sub-menusは、ノードのコンテキストメニュー(ノード上で右クリックして表示されるメニュー)のウィジェットを入力に変換(Convert Widget to Input)、または入力をウィジェットに変換(Convert Input to Widget)する項目をサブメニュー化する項目になります。

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        この機能を有効化(チェックボックスにチェックをいれる)すると、入力とウィジェットの変換する項目がサブメニューとしてまとめられます。この機能を無効化(チェックボックスのチェックを外す)と、項目はコンテキストメニューのトップに配置されます。

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        ノードの提案数の変更

        Number of nodes suggestions(ノード提案数)は、ノードの入力または出力から線を伸ばした際に表示されるノードの数を決定する項目です。初期値は5で、最大で100まで設定できます。

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        ノードの提案とは、入力または出力をドラッグで接続線を伸ばし、キャンバスの適当なところでドロップすると、入力または出力元のノードに合うノードを提案してくれる機能のことです。

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        ノードの提案数が5の場合は、ここに表示されるノードの数が5個になり、ノードの提案数が10の場合は、表示されるノードの数が10個になります。

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        ワークフローのクリア時の確認の有無

        Require confirmation when clearing workflowは、ワークフローのクリア時に、即時クリアするのではなく、確認ダイアログを表示し、ユーザーの確認が取れてからクリアを実行する機能を有効化する項目になります。

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        ワークフローのクリアは、メニューの「Clear」で実行可能です。クリアは、キャンバス上のノードを全て削除し、真っ新な状態にする機能です。

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        この機能が無効化されている(チェックボックスのチェックが外れている)場合は、ユーザーへの確認なしで即座にワークフローがクリアされます。この機能が有効化されている(チェックボックスにチェックが入っている)と、下図のようにユーザーへの確認ダイアログが表示され、「OK」を選択することでクリアが実行されるようになります。

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        キャンバスポジションの保存の有効化

        Save and restore canvas position and zoom level in workflowsは、ワークフローの保存時に、キャンバスの表示状態(ズームアップ/ダウン、表示位置)も合わせて保存する機能を有効化する項目です。

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        例えば、KSamplerノードにズームアップした状態でワークフローを保存したとします。次に、保存時とキャンバスの状態が変わっている状態で保存したワークフローを読み込みます。そうすると、保存時と同様にKSamplerノードにズームアップした状態でキャンバスが表示されます。

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        メニュー位置の保存

        Save menu positionは、メニュー位置の保存を有効化する項目です。通常は、ComfyUIをリロードや再起動すると、メニューの位置がデフォルトの位置に戻ってしまいますが、この機能を有効化していると、メニューの配置を記憶し、ComfyUIをリロードや再起動しても、最後に配置した場所でメニューが表示されます。

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        この機能が無効化されている(チェックボックスのチェックが外れている)場合は、リロードするとデフォルトの位置にメニューが戻ります。この機能が有効化されている(チェックボックスにチェックが入っている)と、リロードしても以前の位置を保持するようになります。

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        以上で、ComfyUI設定完全ガイドを終わります!
        ものすごいボリュームで前後編でお送りする形になりましたが、マスターできましたでしょうか!?

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        Originally published at https://note.com on Aug 21, 2024.

      1. 【超入門】Stability AI API の革新的機能(1)Edit機能からInpaintとOutpaintを便利に使おう!

        こんにちは、AICU media編集部です。ライターのRUNO.がお送りします!

        今回は、Stability AI API Guideの「革新的機能紹介」!
        全4回に分けてお送りします!

          おさらい:プロンプトの文法

          まずはプロンプトの基礎から始めたい!という場合は、
          合わせてこちらの記事をご覧ください!

          「プロンプトの文法」編で、こんなことがわかる!

          • Stability AI APIとは?
          • Stability AI APIの種類と特徴・構成
          • プロンプトの文法基礎
          • [機能紹介] Generate APIとは?
          • [機能紹介] Generate APIよりUpscale機能のデモ

          Stability AI APIの種類と特徴・構成

          「プロンプトの文法」編でもご紹介したように、Stability AI APIの画像生成系の機能は2024年8月現在、4つの機能に大別されています。

          • 「Generate」:いわゆる「TextToImage」です
            • プロンプト(テキスト)によって画像生成を行う
            • 現在6つのモデルが提供されている
          • 「Upscale」:高解像度化
            • ベースとなる画像を入力し、そこにプロンプト(テキスト)で指示を追加し画像生成を行う
            • 現在{Creative, Conservative}という2つのモデルが提供されている(加えて、Standardがcoming soonとして予告されている)
          • 「Edit」いわゆるImageToImageです
            • ベースとなる画像を入力し、そこにプロンプト(テキスト)で指示を追加し画像再生成を行う
            • 現在{Search and Replace, Inpaint, Outpaint, Remove Background, Erase Object}5つのモデルが提供されている
          • 「Control」こちらも いわゆる ImageToImage です
            • ベースとなる画像を入力し、そこにプロンプト(テキスト)で指示を追加し画像再生成を行う
            • 現在{Sketch, Structure, Style}3つのモデルが提供されている(加えて、 Recolorがcoming soonとして予告されている)

          https://platform.stability.ai

          今回扱うInpaintとOutpaintは、このうちの「Edit API」に当たります。

          Edit APIとは?

          Edit APIのAPIリファレンスはこちらから確認できます。

          https://platform.stability.ai/docs/api-reference#tag/Edit

          公式のAPIリファレンスによると、
          Edit機能は「既存の画像を編集するためのツール」です。

          2024年8月現在、全部で5つのEdit機能が公開されています。

          • Erase
            • 画像マスクを必要とする機能です
            • 画像マスクを使用して、元画像の汚れや、机の上のアイテム等の不要なオブジェクトを削除します
          • Inpaint
            • 画像マスクを必要とする機能です
            • 画像マスクを使用して、指定された領域を新しいコンテンツで埋めたり置き換えたりすることで、画像をインテリジェントに変更します
          • Outpaint
            • 画像に追加のコンテンツを挿入して、任意の方向のスペースを埋めます
            • 画像内のコンテンツを拡大する他の手段と比較して、
              Outpaint機能は、元の画像が編集された違和感を最小限に抑えます
          • Search and Replace
            • 画像マスクを必要としない、特殊なバージョンの修復機能です
            • 画像マスクの代わりに、search_promptに置換対象をテキストで指定します
            • この機能は、search_promptに指定されたオブジェクトを自動的にセグメント化し、promptで要求されたオブジェクトに置き換えます
          • Remove Background
            • 画像から前景(背景に対して、手前に位置する要素)を正確に分割し、背景を削除します
            • 結果として、前景を残し、背景が透過された状態の画像が得られます

          今回はこのうちの「Inpaint」と「Outpaint」について詳しく取り扱います。

          Inpaint機能とは?

          入力画像の一部の範囲(マスク)を簡易的に指定し、その部分のみを生成して変化させるImageToImage(img2img)の機能です。

          入力画像の背景や細かいパーツなどを後から追加したり、逆に削除することができます。

          公式が提供しているGoogle Colabでは次のように例が紹介されています。

          prompt: artificer of time and space(時間と空間の錬金術師)

          画像
          inpaint前の元画像
          画像
          inpaint後の画像

          このように、マスキングした画像を入力として与え、そこにどのような描画を施すか?をprompt、つまり文字列で与えることによって、新たな画像を生成してくれる、というのがInpaint機能です。

          実際にInpaintを使ってみよう!

          ここからは、公式が提供しているGoogle Colabを使ってデモを行なっていきます。

          このColabへのアクセス、初期設定の方法は「超入門」編の記事を参考にしてください。

          準備:画像のパスの入手方法

          Inpaintでも、このあと紹介するOutpaintでも、この準備が必要になります。

          まずは、画面左側の「ファイルマーク」をクリックします。
          下に示す画像に従って、順番にクリックしていきましょう。

          画像

          次に、Edit対象の画像を選んで、アップロードします。

          少し待つと、この三角マークを押して表示される「content」フォルダの中にアップロードした画像の名前が表示されます。

          画像

          ここから先、「画像のパスをペーストします」という工程が何度も出てくるのですが、ここで得られるパスを入力してくださいね
          (つまり、画像を入力として入れる際には、「Google Colab内のこのファイル部分にアップロード後に得られるパス」を入力してくださいね)。

          これで、Edit機能を利用する準備ができました!

          ステップ1:マスキング前の画像のパスを取得する

          Inpaintの入力項目に、「image」と「mask」があります。

          • image:マスキング前の画像のパスを入力しましょう
          • mask:マスク画像のパスを入力しましょう
          画像

          まずは、元画像のパスを取得しましょう。

          マスクを必要とする機能を使う場合、マスク画像とピクセルがずれた画像を入力したり、本来の画像とは関係のない部分(画像をGoogle Slideなどに貼り付けた場合の余った余白の部分など)を含む画像を入力すると、マスク画像とうまくリンクせずに画像が揺れてしまうことがあります。

          そのため今回は、Google Slideを使って丁寧にマスクをしていきます。

          まず、今回使うinpaint対象の元画像がこちらです。

          画像
          こちらをinpaint機能を使って加工していきます!

          これをGoogle Slideに貼り付け、「背景」を選択し、黒を選択します。

          画像
          画像
          背景色を黒に選択します

          この状態で、ファイル>ダウンロード>png画像 と選択し、画像をダウンロードしましょう。

          画像
          スクリーンショットだとピクセルを確実に合わせるのが困難なので、
          スライドごと画像ダウンロードしましょう

          これで、元画像の画像パスが得られました。
          プロンプトの「image」部分に、今得られた画像パスを入力しましょう。

          ステップ2:マスク画像のパスを取得する

          元画像に、Google Slideの機能を使って白い丸を乗せて、マスクしました。

          これはまだ「マスク画像」ではないので、注意してください。

          画像
          マスキングを施した画像。ただし、「mask」に入れるパスはこの画像のパスではありません

          次に、先ほどと同じように、背景を黒に設定します。
          重要な工程なので、スキップしないようにお願いします。

          背景が黒に設定できたら、元画像を削除し、黒背景とマスクのみが残る状態にしてください。

          画像
          これが「mask」に入れるマスク画像になります!

          ここまで完了したら、ファイル>ダウンロード>png画像 と選択し、画像をダウンロードしましょう。

          画像
          (※再掲)
          スクリーンショットだとピクセルを確実に合わせるのが困難なので、
          スライドごと画像ダウンロードしましょう

          これを先ほど同様に、Colab上にアップロードします。画像のパスを取得できたら、プロンプトの「mask」部分に得られたパスを入力します。

          これで、「image」と「mask」に適切な画像パスが入力できました。

          ステップ3:prompt, negative prompt, seedを指定する

          今回は、元画像のドレスを着た女性がもともと「何も持っていない」ところを、マスクした箇所において「一輪の白い薔薇を持っている」ようにEditを施したいと思います。

          そこで、それぞれ次のように設定します。

          • prompt:holding a red white rose
          • negative prompt:ugly, normal quality
          • seed:39(お好みで)

          ここまでで、必要な設定が完了しました!

          ステップ4:いざ、実行!

          さあ、画像を生成してみましょう。

          得られた画像が、こちら!

          画像
          inpaint後の画像がこちら

          ちゃんと、指定した位置に白薔薇を持ってくれています!うれしい!

          このように、inpaint機能を使えば、
          「あとちょっと、この部分だけ変えたい!」というときに、
          その位置にマスキングを施すことで
          「欲しい位置」に「欲しい修正」を施してくれます。

          他の画像生成APIと組み合わせて使うことで、さらに創作の幅が広がりますね!

          お手軽テクニック:Google Slide上でマスク画像を編集する

          Google Slideは画像編集ソフトではありませんが、このような簡易な塗りつぶしはラインツールやオブジェクトツールで何度でもやり直しできます。マスクに求められる解像度は高くはないので特に影響はありません。

          もちろんWindowsのペイントなどのアプリでも構いませんが、狙った場所に塗りを入れるツールとして非常にお手軽です。

          少し手間が多いですが、丁寧にやることで手戻りも少なく済むので、
          確実な手順を踏むことをおすすめします。

          Outpaint機能とは?

          入力画像を「指定された方向に」「指定された分だけ」新たな絵を生成してくれる、ImageToImage(img2img)の機能です。

          例えば、「入力画像のサイズを変えたいけれど、今の背景に対するメインモチーフの大きさは変えたくない…」というときに大活躍します!

          公式が提供しているGoogle Colabでは次のように例が紹介されています。

          元画像の左(left)に100、右(right)に512新たに生成する、という指定がされています。

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          公式Colabを開いたら最初から入っている例
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          Outpaint前の元画像
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          Outpaint後の生成結果

          このように、元画像と背景のバランスを保ったまま、ある方向に画像を広げてみたいときに非常に便利な機能です。

          実際にOutpaintを使ってみよう!

          ステップ1:元画像のパスを取得する

          今回Outpaint対象とする画像はこちらになります。

          画像
          先ほどInpaintでEditを施した画像を使用します

          こちらをColabのファイルにアップロードし、パスを取得します。
          完了したら、「image」にパスを入力します。

          ステップ2:画像をどのように広げるか指定する

          今回は、上と左右を広げて広く見せることで、より臨場感のある画像に仕上げたいと思います。

          そこで、次のように指定します。

          • left:200
          • right:200
          • up:500
          • down:0

          場所としては「中世のお姫様が住む高級感のあるお屋敷」とします。

          • prompt:a luxurious mansion, medieval, a princess
          • creativity:0.5
          • seed:39

          これで、Outpaintを実行する準備が完了しました。

          ステップ3:いざ、実行!

          得られた画像がこちら!

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          Outpaint後の生成結果がこちら!

          元の画像には存在しなかった「お屋敷の天井」が、元画像に合った雰囲気で生成されました!

          元画像では切れて写っていた、左端に飾ってある花が、白薔薇として生成されているのが面白いですね。これはInpaint機能と掛け合わせてさらに自然に見えるよう修正してもいいポイントですね。

          このように、Outpaint機能を使えば、用途に合わせて画像サイズを変更する、というのが簡単にできます。

          元の画像に写っていない部分を新たに自分で描き足さなくても、

          「こんなふうにしたい」をプロンプトで指定することで実現できてしまうのが、Stability AI APIのパワーですね!

          さいごに

          公式Colabには今回紹介した以外にも多くのAPIが公開されており自由に触ることができます。
          様々なモデルを試し、ぜひ色々なタイプの画像生成にチャレンジしてみてくださいね!

          Stable Diffusionを開発・公開している Stability AI は、HuggingFaceで無償でダウンロード可能な Stable Diffusion をはじめとするオープンモデル以外に「Stability AI API」という有償のAPIも提供しています。高品質で高速、高機能なAPIであり、新しく魅力的な機能もどんどんリリースされているので 開発者向けのAPIガイド として紹介していきたいと思います。

          上記「Stability AI API Guide」noteより

          それぞれのAPIについて解説した「Stability AI API Guide」は
          こちらに随時更新していきますので、ぜひ合わせてご覧ください。

          https://note.com/aicu/n/n4eda1d7ffcdf

          【AICUからビッグなプロダクトのお知らせ!】

          以上の通り、高速・高画質・高機能で、とても便利な「Stability AI API」ですが、こちらに関連してオンライン講座プラットフォーム「Coloso」と一緒に企画した講座「超入門: Stable Diffusionではじめる画像生成AI」が8月23日に公開されます!
          約10時間超えの豊富なカリキュラムで構成されています。

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          今、Colosoで講座の事前通知申請を申請すると6,000円の割引クーポンがもらえるので、お得な特典をお見逃しなく!

          講座内容は主にStable Diffusionと、Stability AI APIを使ってファッションや広告デザインに活用する方法になる予定です。

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          リアルテイストのかわいいビジュアル満載のやさしい入門ラーニング動画になる予定なので今から楽しみ!

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          講座のカリキュラムが確認できる詳細ページは、
          8月23日に公開される予定ですので、もう少しお待ちください。

          事前通知はこちら>> https://bit.ly/3YGSNda

          最後までお読みいただき、ありがとうございました!


          この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/n605c1963f13b

          Originally published at https://note.com on Aug 20, 2024.

        1. AICU夏のアートコンテスト結果発表!!次回コンテスト予告も

          こんにちわ。AICU media編集部です。
          先日AICU創立一周年記念「AICU Summer Art Contest 2024」として開催した夏のアートコンテストの結果発表をお知らせいたします!

          気になる夏のアートコンテスト結果は…!?ファイナリストの皆さんを紹介

          既にAICUマガジンVol.3誌上で発表させていただきましたが、あらためて、オンライン上の発表となります。

          エントリーフォームを入力していただいた作品の中から、AICU media編集部で選出を行い、特に素晴らしいものを紹介していきます。

          #キャラクターイラスト 部門

          Kawaii…! 告知協力もありがとうございます

          ウォータースライダーですね!?
          AICUの文字が入ってるのありがたいです…!

          かわいい!
          ひまわり畑で佇む少女の笑顔が眩しいですね。
          服装も体操服っぽいのが素敵です!

          きゃわいい! おませな感じと 視線を合わせられない淡い初恋の思い出でキュン死しちゃいますね!!

          森を抜けた先には不思議な街。空を雄大に泳ぐクジラから噴き出される花火がとても美しいですね!

          水辺にたたずむ少女を照らす蛍の光。幻想的で儚い印象が素敵ですね!

          大輪の花火を背に振り向くデルタもん。
          儚げな表情と火照った頬がとても印象的です。

          彩り鮮やかな夏祭りと華やかな浴衣をまとった少女の笑顔が眩しいですね!
          とても楽しそうな雰囲気が画面からも伝わります。

          画面越しに見つめてくる彼女。爽やかなトーンと相まって少女の表情が印象深く伝わりますね。

          花火大会越しにこちらを見つめる少女。りんご飴もおいしそうですが、頭に被った狐面の表現がとても素晴らしいです。

          スライムと少年の夏休み。二人の友情と楽しそうに遊ぶ姿が大変眩しいですね!シャツからちらりと覗くお腹も大変可愛らしいです。

          #SD黄色本 部門

          ティーン向けのファッション誌に登場しそうなスタイリッシュな一枚。デルタもんの大人びた表情がとても素敵ですね。

          手のひらで開催される夏祭り。
          コンパクトだけど賑やかなお祭りにどこか不思議な印象を感じます。

          #StableDiffusionAPI 部門

          さすが Stable Image Ultra です。夏の光やフォーカスボケの表現が素晴らしいですね!

          さて、緊張の入賞者は…!

          #キャラクターイラスト 部門

          入賞:幻想都市に迷い込んだ少女を歓迎する空を泳ぐ鯨 / A whale swimming in the sky welcomes a girl who has wandered into a fantasy city
          穂花-HONOKA-さん

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          #SD黄色本 部門

          部門賞:手の上の夏 / Summer in the hands
          にゃむさん

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          #StableDiffusionAPI 部門

          部門賞:「ねぇ、」 / If only,
          RUNO.さん

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          晴れある最優秀賞は!

          最優秀賞:碧の瞳 / Azure Eyes
          ジュニさん

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          ジュニさんおめでとうございます!
          こちらの素敵なイラストは、本日よりAICU mediaのカバーアートにも採用させていただきます!

          今回は「夏」をテーマに色とりどりの作品をご応募くださりありがとうございました。
          編集部一同、個性豊かな作品を見ることができてとても楽しいコンテストでした。

          受賞者のコメント詳細は「AICUマガジン Vol.3」にて!

          最後に、重大発表…!

          アートコンテスト再び開催ッッ!
          集え、全世界の強者たちよ!

          次回のテーマは「デルタもん」になります。
          しかし、ただのデルタもんのイラストコンテストではありません


          詳細は近日公開!
          腕を磨いてお待ちください!

          Originally published at https://note.com on Aug 19, 2024.