『Stable diffusion web UI』お勧め拡張機能『Image Browser』インストール方法と基本的な使い方

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『stable diffusion web UI』お勧め拡張機能『Image Brouser』インストール方法と基本的な使い方 AI画像生成

画像生成AIツールStable diffusion web UI』のおすすめ拡張機能(Extensions)Image Browser(画像ブラウザ)』のインストール方法基本的な使い方写真付き解説します。

加えて『イメージブラウザ』を使用する事で可能になる便利機能メリットや「ガチャ要素」でボディーパーツ等が一度「生成破綻」した画像を再度ユーザーが望む構図で再生成する方法サンプリングアルゴリズム」の違い(全19種類)による画像比較検証結果サンプラー・プリセット意味なども一緒にご紹介します♪

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のいちゃん
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目次』をぜひご利用下さい♪

この記事の目次

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Stable diffusion web UI』お勧め拡張機能(Extensions)『Image Browser(画像ブラウザ)』とは

Image Browser(画像ブラウザ)』は作成された画像閲覧する為のインターフェイスを提供し、「EXIFデータ」による並べ替えフィルター処理を可能にします。

GitHub - AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser: an images browse for stable-diffusion-webui
an images browse for stable-diffusion-webui. Contribute to AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser development by creating an account on GitHub.

Image Browser(画像ブラウザ)拡張機能のインストール方法&YouTube動画解説

画像生成AI『Stable diffusion web UI』おすすめ拡張機能『イメージブラウザ』の超便利機能💕インストール手順~基本&実用的な使い方解説😃】YouTube動画 NEW

YouTube動画拡張機能イメージブラウザ』を使用する事で可能になるメリットや、インストール手順基本的な使い方等のポイントが分かります💕 NEW
更に詳しい内容は以下本記事をご覧ください♪

【3分で語る】Stable diffusion web UI 拡張機能 LLuL&XYZ プロットの実用的な使い方😊画像の生成精度を更に高める方法💕YouTube動画 NEW

✅本動画はスプリクトXYZプロット」の基本的使い方拡張機能LLuL」(ローカル潜在アップスケーラー)のインストール方法解説
加えてLLuL」&「XYZプロット」を組合せて使い、生成画像の精度を高め理想的な結果を得る為の実用的使い方解説しています。
のいちゃん
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宜しければチャンネル登録お願いします💕

Image Browser(画像ブラウザ)のインストール手順

●以下リンク先で緑色の「Code」ボタンを押した後に、インストール用アドレスのコピーボタンをクリックしてインストール用アドレスを取得。

GitHub - AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser: an images browse for stable-diffusion-webui
an images browse for stable-diffusion-webui. Contribute to AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser development by creating an account on GitHub.

その後「URLからインストール」タブ内の「拡張機能のリポジトリのURL」へ取得したアドレスを貼り付けてインストール。

●拡張機能リストからインストールする場合は、以下の通り。

①「Extensions」(拡張機能)タブを開き ➡ ②「Available」(利用可能)をクリックします。

Stable Diffusion web UI_日本語化-001

のいちゃん
のいちゃん
画像はクリックで拡大♪ 再度クリックで閉じます💕

スプリクト」と「tab」「UI relatedタグの✅チェックを外し読込」をクリックすると、未インストールの「拡張機能」が全て読み込まれ、一覧(リスト)が下部に表示されます。

補足:✅チェックが入ったタグの拡張機能は隠され表示されない為、チェックを外します。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-install-001

上の画像は、既にSD.WEBUIを日本語化してあります。

④画面の下の方。リストの中から「Image browser」を選び、右側の「Install」をクリックします。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-install-002 Stable Diffusion web UI_日本語化-002-02
この時、サイト内キーワード検索Ctrl」+「F」キーを押して「image browserと入力すると、ブラウザ内で使用されている文字へ、一発で画面がスクロールします。おすすめ(オレンジ色)

⑤「拡張機能(Extensions)」タブを選択し➡「インストール済」タブを選択後、適用してUIを再起動クリックすると、新たにイメージブラウザ「Image Browser」タブが追加されます。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-install-003

加えて、上の設定」タブの中にも新たに「Image Browser」の項目が追加される。

設定」タブ ➡「Image Browser」で変更可能項目は以下の通り。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-browser-settings-006

上の画像のようにブラウザ(Google Chrome等)側で翻訳して日本語化できます。
●アクティブなタブのリストを(カンマ区切り)で指定できる。
使用可能なオプションは、txt2img、img2img、txt2img-grids、img2img-grids、Extras、Favorites、Others です。パスを指定する事で、カスタム・フォルダーもサポートされます。
サブディレクトリに画像を含める ✅ 起動時に画像をプリロードする。
✅ 移動ボタンは移動ではなくコピー。 イメージ削除メッセージをコンソールに出力する
一致する .txt ファイルの移動/コピー/削除 ✅ 画像を削除するときゴミ箱を使用する。
 ➡ Windowsのゴミ箱へ入る。
Exif-/.txt-data をスキャンします。(低速ですが、exif-keyword-serch に必要です。)
✅ CTRLキーバインドを SHIFT に変更。 ✅ または CTRL + SHIFT。
[メンテナンス]タブを有効にする ● ページの列数。● ページの行数 おすすめ(オレンジ色)
✅ ロードごとの最小ページ数  
デフォルトで✅チェックが入っている項目は太字にしてあります。

筆者おすすめの項目は、お使いのモニター画面の大きさ等に合わせ「ページの行数&列数」をカスタマイズすると、非常に使いやすくなる💕(手順は以下の通り)↓おすすめ(オレンジ色)

変更後に、上部の「設定を適用」ボタンを押し ➡ すぐ右側「UIの再読み込み」。
又は「拡張機能」タブを選択後「適用してUIを再起動」を押すと設定が反映される。

Extensions」(拡張機能)Image Browser(画像ブラウザ)のアンインストール(削除)方法

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-install-003

上の画像の ✅チェック「stable-diffusion-webui-images-browser」を外し「適用してUIを再起動」を押せば、再起動後にアンインストール(削除)されます。とても簡単♪

その他の拡張機能(extensions)の場合も同様。

Image Browser(画像ブラウザ)インターフェースの概要説明と基本的な使い方

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-1920-004-03a
画像はクリックで拡大。再度クリックで閉じます。

①イメージブラウザ「Image Browser」タブをクリックして「txt2img」を選択します。

②「再読み込み」ボタン Stable Diffusion web UI-reload icon-001 をクリックすると「txt2img-images」フォルダ内にある画像が、サブフォルダを含め全て「Image Browser」内に読み込まれます。

補足:「最初のページ」「前のページ」「Next Page(次のページ)」「最後のページ」ボタン、いずれかを押した場合も画像が読み込まれます。

③「最初のページ」「前のページ」「Next Page(次のページ)」「最後のページ」ボタンでページ移動出来ます。

④「Page Index(ページインデックス)」のカッコ内の数字:2/3)が「総ページ数」と「現在のページ」を表し、値を入力し「Enter」キー、又は「再読み込み」ボタン Stable Diffusion web UI-reload icon-001 を押すとページスキップ出来ます。

マウスオーバーした時のみ表示される「▲」「▼」で、値を順送りする事も可能。
Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-1920-004-03a
画像はクリックで拡大♪再度クリックで閉じます💕

⑤「並べ替え順」をクリックすると「日付け」や「ステップ数」「size(サイズ)」「model(モデル)」等で、並べ替え(ソート)出来ます。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-006並べ替え

すぐ右側の「▼」は現在「昇順」である事を表し、クリックすると「▲」向きになり「降順」で並べ替え(ソート)されます。

⑥「Filename keyword(ファイルネーム・キーワード)」に、生成された画像に使用されているファイル名の「キーワード」(文字列)又は「数字」を(一部)入力して「絞り込み検索(フィルター処理)」が出来ます。

実際のファイルから(一部)コピペして、貼り付けると作業が楽です♪
他にも「exif keyword(exifキーワード)」「Search negative prompt(否定的なプロンプトを検索に含めるか)」「ranking filter(ランキング・フィルター)」「minimum aesthentic_score(最小美的スコア)」が有る。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-1920-004-03a

⑦「生成時の情報」は「Image Browser」内で画像クリックすると「プロンプト」「ネガティブプロンプト」「サンプリングアルゴリズム」「及び高さ」「CFGスケール」「シード値」「アップスケール値」等の情報が表示される。↓

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-005-02b

加えて、現在表示中の「画像」と「パラメータ(プロンプト)」の情報を下部のボタンから、直前「txt2imagに転送」や「img2imgに転送」等で送り、読み込ませる事が出来る。
但し「使用モデル」の切替えだけは手動変更する必要が有るので、プロンプト転送」して画面が切替わる前確認しておくと良いと思います。💕
お気に入り」の転送先は「Image Browser」タブ ➡「お気に入り」内にある。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-007a

画像閉じる時はバツボタン「×」を押すと、サムネイル一覧の画面に戻ります。
なので、使用メリットお気に入り画像がある際に「シード値」が分かる事で、再度、同じ構図の絵柄画像を再生成する事が出来る。とても便利💕
そうする事でシード値」を固定した状態でプロンプト」を修正する事も出来る。
➡ これにより「ガチャ要素」やボディーパーツ等の「生成破綻」を可能な限り排除して、ユーザーが望む画像に近付ける事が出来ます。➡ そして実験してみた。↓
のいちゃん
のいちゃん
レッツ!クリエイティブ♪

●実際にシード値」を固定した状態で「サンプリング回数3538 に変更した結果、ボディーパーツの「生成破綻」(左手が2本ある状態)が同じ構図の絵柄で解消されました。コレ↓

Before(修正前) After(修正後)
NeverEnding Dream (NED)-test-sample-001-before NeverEnding Dream (NED)-test-sample-002-after
「背景」と「衣装」が完全に同じでは無く(微妙に違う)ものの、まずまずの結果(^^♪

●ちなみに今回、Before(修正前)時点で既にネガティブプロンプトに「Mismatched body parts」(体のパーツの不一致)と書いてあるがサンプリング回数」が少ないと破綻する事が分かった。

加えて、破綻した箇所個別指定して、ネガティブプロンプト書く方が精度が高くなります。

【ネガティブプロンプト】の例
(extra limbs), fused fingers, extra fingers, (twisted), contorted, conjoined, ((missing limbs)), ugly
和訳:(余分な手足)、融合した指、余分な指、(ねじれた)、ゆがんだ、結合した、((行方不明の手足))、醜い/ブ○/ブサイク
使用したモデル:civitai.com」の「NeverEnding Dream (NED)
今回、実際に使用したプロンプトを見る方はクリックして下さい♪↓

⑧「ファイル名」には、クリックした画像ファイルの「ファイル名」と「ディレクトリルートパス」表示されます。

Stable Diffusion web UI-extentions_拡張機能-web-brouser-1920-004-03a

●以上が、画像生成AIツールStable diffusion web UI』のおすすめ拡張機能(Extensions)Image Browser(画像ブラウザ)』のインストール方法基本的な使い方です。

お次は、更に内容を掘り下げて「サンプリングアルゴリズム」の違いにより生成される画像比較&検証結果まとめてご紹介します。↓

シード値固定で「サンプリングアルゴリズム」だけを変更し生成された画像の違いを比較検証(特徴&検証結果を分析)

「サンプリングアルゴリズム」の種類(一覧)

●今回の検証で使用した「サンプリングアルゴリズム」は以下の通り。(全19種類。)

Stable diffusion web ui「サンプリングアルゴリズム」の種類
stable diffusion web ui サンプリングアルゴリズムの種類-001
「サンプリングアルゴリズム」一覧(全19種類)
Euler aEulerLMSHuen
DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2M
DPM++ SDEDPM fastDPM adaptive
LMS KarrasDPM2 KarrasDPM2 a  Karras
DPM++ 2S a KarrasDPM++ 2M Karras
DPM++ SDE KarrasDDIMPLMS
そして今回、上記「サンプリングアルゴリズム」の名称色付けグループ化すると、7分類(系統)に分ける事が出来た。↓

「サンプリングアルゴリズム」のグループ(系統)

【サンプリングアルゴリズム】のグループ(系統)
A
Euler」(オイラー)系。
BDPM」系。
CKarras」(カラス/カルラス/キャラス)系。
DLMS」系。
ESDE」系。
Fa」系。
Gその他」。

◆以上の事を踏まえた上で「シード値」を固定し「サンプリングアルゴリズム」だけを変更し生成した画像検証結果がコチラ!↓

尚「NSFW」で露出度の高い箇所は、大人の事情でマスクしてあります。(。ᵕᴗᵕ。)♡

Euler」(オイラー)系同士で違いを比較

●まずは「Euler」(オイラー)系同士で違いを比較検証。

Euler a Euler
01-Euler a-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 02-Euler-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
a」の有無により、明らかに違いがハッキリ出る事が分かる。

サンプリングアルゴリズム「Euler」(オイラー)とは

Stable diffusion web UI』のサンプリングアルゴリズムの一つである「Euler」(オイラー)は、オイラー法(Euler method)の計算方式を利用して作成されたアルゴリズムのプリセットです。

なので『Stable diffusion web UI』の、サンプリングアルゴリズム計算方法(プリセット)変更する事で、答え(生成される画像結果)が変わるという事です。

その他」に分類したLMS」とHuen」(ウェン/フエン/フン)比較

●次に「その他」に分類したLMS」とHuen」(ウェン/フエン/フン)。

LMS Huen
03-LMS-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 04-Heun-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
➡「背景」と「衣装」に微妙な変化が出たが、やはり「a」が付かない「サンプリングアルゴリズム」で画像生成すると、の「Euler」寄りの構図となる事が分かる。

サンプリングアルゴリズム「LMS」とは

Stable diffusion web UI』のサンプリングアルゴリズムの一つである「LMS」は、最小平均二乗(LMS)計算方式を利用して作成されたプリセットです。

サンプリングアルゴリズム「Huen」とは

Huen」は、オイラー法(Euler method)を利用する「Euler」(オイラー)を改善して修正された方式を利用して作成されたプリセットです。

DPM」系、DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2MDPM++ SDE」比較

●次は、5つまとめてBの「DPM」系。DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2MDPM++ SDE」を比較検証。

DPM2 DPM2 a
05-DPM2-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 06-DPM2 a-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
DPM++ 2S a DPM++ 2M
07-DPM++ 2S a-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 08-DPM++ 2M-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
DPM++ SDE  
09-DPM++ SDE-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification  

●ここで、新しく生成された構図の「DPM2」(顔が見切れてしまった画像)と、の「DPM++ SDE

やはり「a」が付くDPM2 aDPM++ 2S a」の「サンプリングアルゴリズム」で画像生成すると、ここでもの「Euler」寄りの構図の画像になる事が分かる。
加えての「DPM++ SDE」、SDE系が、他のアルゴリズムとは違う特性/性質を持っている事が分かる。
「サンプリングアルゴリズム」一覧(全19種類)
Euler aEulerLMSHuen
DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2M
DPM++ SDEDPM fastDPM adaptive
LMS KarrasDPM2 KarrasDPM2 a  Karras
DPM++ 2S a KarrasDPM++ 2M Karras
DPM++ SDE KarrasDDIMPLMS

DPM++ fast」サンプリング回数(38)と(50)比較

DPM++ fast」は口元の「マスク」と「髪色」が生成破綻してしまった為「サンプリング回数」を38502種類を2回試してます。

⑩「DPM++ fast」
サンプリング回数(38)
DPM++ fast
サンプリング回数(50)
10-DPM fast(38)Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 10-DPM fast(50)Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification

●「サンプリングアルゴリズム名称の後ろに付く「fast」ですが、時間が「早い」という意味では無いようです。

理由は、Euler a」と⑩「DPM++ fast」生成時間を実際に計測比較した結果、どちらも(私の環境で)約30秒同じだったからです。
➡ そして、気になるDPM「++」の意味を調べてみました。↓

サンプリングアルゴリズム「DPM」とは

DPMとは物体を検出するアルゴリズムの1つで、入力画像からHOG特徴を抽出し、事前に学習しておいた物体全体のモデルと物体をパーツ毎に分けた変形可能なモデルの2種類を併用することで、ロバストに検出することができるアルゴリズムです。
出展『OpenCVのDeformable Part Modelを試してみた – 空飛ぶ気まぐれ雑記帳』より引用

上記アルゴリズムの計算方法を利用したのが、サンプリングアルゴリズム「DPM」です。

サンプラーの名称に付属する「++」の意味

●「++」の意味は元となる「サンプリングアルゴリズム」の「改良版」という意味のようです。

なので ➡ 例えばDPM2」がで。DPM++ 2S aDPM++ 2MDPM++ SDE」等のように「++」が付くと「改良版」という事になります。

DPM adaptive」&「Karras」系を比較

の「DPM adaptive」と「Karras」系全て。

⑪「DPM adaptive」⑫「LMS Karras」⑬「DPM2 Karras」⑭「DPM2 a  Karras」⑮「DPM++ 2S a Karras」⑯「DPM++ 2M Karras」⑰「DPM++ SDE Karras」⑱「DDIM」⑲「PLMS」を比較します。
「サンプリングアルゴリズム」一覧(全19種類)
Euler aEulerLMSHuen
DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2M
DPM++ SDEDPM fastDPM adaptive
LMS KarrasDPM2 KarrasDPM2 a  Karras
DPM++ 2S a KarrasDPM++ 2M Karras
DPM++ SDE KarrasDDIMPLMS

DPM adaptive」は他の画像と(少し似ているが)明らかに違い、個性的クリエイティブ構図。この「サンプリングアルゴリズム」だけ独特な雰囲気で、何やら特別な感じがします。↓

ちなみに「adaptive」は日本語で「適応」や「順応」という意味

●⑫「LMS Karras」は、EulerLMS」とHuenDPM++ 2M」の構図と非常に似ています。↓

Euler LMS Huen DPM++ 2M
02-Euler-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 03-LMS-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 04-Heun-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 08-DPM++ 2M-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
しかし「サンプリングアルゴリズム」の名称からは共通点が見えないが、背景」と「衣装の紋様」が違う事だけは分かる。
DPM adaptive LMS Karras
11-DPM adaptive-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 12-LMS Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
DPM2 Karras DPM2」(再掲
13-DPM2 Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 05-DPM2-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification

DPM2 Karras」は、先ほどDPM2」の時と同じで、顔の部分が見切れている

DPM2 a  Karras」は腕の先が無い為「サンプリング回数」を38502種類を2回試してます。↓

DPM2 a  Karras
サンプリング回数(38)
DPM2 a  Karras
サンプリング回数(50)
14-DPM2 a Karras(38)Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 14-DPM2 a Karras(50)Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification

●やはり「a」が付く「サンプリングアルゴリズム」で画像生成すると、ここでもの「Euler」寄りの構図の画像です。

➡ なので、お気に入り画像同じシード値」で違った構図を求める場合、「a」系に変更して試す方法は非常に有効な手段であると言えます。

●⑮「DPM++ 2S a Karras」⑯「DPM++ 2M Karras」⑰「DPM++ SDE Karrasは、全て構図が違います。

DPM++ 2S a Karras DPM++ 2M Karras DPM++ SDE Karras
15-DPM++ 2S a Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 16-DPM++ 2M Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 17-DPM++ SDE Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
  DPM2」(再掲) DPM++ SDE」(再掲)
  05-DPM2-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 09-DPM++ SDE-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification

は「a」系。DPM++ 2M Karras」はDPM2」と似て顔が見切れている。

DPM++ SDE Karras」は「SDE」が優先され、DPM++ SDE」と非常に似ています。

➡ なので「SDE」系も同じシード値」で違った構図を求める場合、非常に有効な手段であると言えます。

サンプラーの名称に付属する「Karras」(カラス/カルラス/キャラス)の意味

●まず、私が調べた限り「Karras」(カラス/カルラス/キャラス)は、テロ・カラス氏(Tero Karras)の名前を元に名称が付けられています。

記事『テロ・カラス氏(Tero Karras)』内の人物紹介でも「彼の現在の研究対象は、ディープ ラーニング生成モデル」と書いてあるので、ほぼ間違いないと思います。

●加えて、アプリケーションを作成する為のツールを開発しているアメリカの企業Hugging Face』の記事『確率的カラス VE』にも、彼の名前が登場します。ちなみに↓

Hugging Face』モデルのダウンロード

Hugging Face』では『Stable diffusion web UI』で使用出来るモデル等が公開されているので、無料ダウンロードする事が可能です。

モデルダウンロードは『Hugging Face』でログインしなくても出来ます。↓

「その他」に分類した⑱「DDIM」と⑲「PLMS」比較

●最後「その他」に分類したDDIM」とPLMS」の比較です。

DDIM PLMS
18-DDIM-00018-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 19-PLMS-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification

●どちらも、以下EulerLMSHuen⑧「DPM++ 2M」⑫「LMS Karrasと非常に似ています。

違いは、やはり「背景」と「衣装の紋様」が、微妙に違うという事。
Euler LMS Huen
02-Euler-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 03-LMS-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 04-Heun-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification
⑧「DPM++ 2M」 ⑫「LMS Karras  
08-DPM++ 2M-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification 12-LMS Karras-Stable Diffusion-webui sampling algorithm verification  

なので、上の画像の「サンプリングアルゴリズム」は、どれも似通った内容である事が分かる。

サンプリングアルゴリズム「DDIM」と「PLMS」とは

●「DDIM」は「Denoising Diffusion Implicit Models」の略で、和訳すると「拡散陰解モデルのノイズ除去」という意味です。

なので、先ほどの画像DDIM」も「ノイズ除去(Denoising)」が含まれているせいなのか「背景」がスッキリして見える気がします。
➡ 詳しい内容は、全米屈指の名門校「コーネル大学(Cornell University)」の記事『[2010.02502] 拡散陰解モデルのノイズ除去』をご覧ください。

●「PLMS」は「Diffusion Probabilistic LMS algorithm」の略で、和訳すると「拡散確率 LMS アルゴリズム」という意味です。

となる「LMS」が、最小平均二乗(LMS)計算方式を利用して作成されたプリセットなので、それに「拡散確率」を加えたもの、という事になるのでしょうか。
➡ 詳しい内容は「コーネル大学(Cornell University)」の記事『[1908.09730] 拡散確率 LMS アルゴリズム』をご覧ください。
サンプラー「DDIM」と「PLMS」の大文字「AND」サポートについて
DDIM」と「PLMS」は、条件判定する為に大文字「AND」(関数)を使用してプロンプトに記載する方法がサポートされていません。
大文字「AND」「AND NOT」の使い方
大文字「AND」の使い方は、前後キーワード要素を組合せ、一緒に適用(理解)して欲しい時に使います。
他にも「AND NOT」(○○であって、○○では無い)という書き方が有る。
詳しい内容は以下リンク参照。
Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models
Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models
以上の画像比較検証した結果を元に「実用的な要点」を最後にまとめました!↓

シード値固定で「サンプリングアルゴリズム」だけを変更し生成された画像の違いを比較(特徴&検証結果)まとめ

「サンプリングアルゴリズム」一覧(全19種類)
Euler aEulerLMSHuen
DPM2DPM2 aDPM++ 2S aDPM++ 2M
DPM++ SDEDPM fastDPM adaptive
LMS KarrasDPM2 KarrasDPM2 a  Karras
DPM++ 2S a KarrasDPM++ 2M Karras
DPM++ SDE KarrasDDIMPLMS
まずは最初、お好きな「サンプリングアルゴリズム」で試してみる。
 次に「a」系の有り無し、➡「SDE」系、➡「DPM adaptive」、➡「その他」などの順で試してみると、効率的に違う結果が早く得られると思います。
ぜひクリエイティブ精度の高い画像生成に役立てて下さい♪
のいちゃん
のいちゃん
ご講読ありがとうございました💕

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