Blender 3D AI Render

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モデル説明

Neural Render とは？

Neural Render は、Replicate の AI モデルを Blender のワークフローに統合するための Blender アドオンです。これにより、レンダーされた画像を AI で処理し、品質や解像度を向上させたり、Blender 内で直接レンダーをもとに新しい画像を生成することができます。

なぜ Replicate なのか？

推論にローカルモデルを使用すれば、プロジェクトを真正なオープンソースにできますが、最初のバージョンは、クラウド上であらゆるモデルを高速かつ高品質で実行できるように、クラウドコンピューティングプロバイダーの Replicate を基盤として構築されました。デバイス内での画像推論が近づいた時点で、このワークフローに関する更新を公開する予定です。

レンダーは二度と変わらない

従来のレンダリングは依然として非常に重要であり、その柔軟性に勝るものは存在しませんが、AI レンダリングが従来のアプローチよりも優れている、あるいは置き換えることができる用途はすでに多数存在しています。最近発見されたいくつかの例をご紹介します。

現在の機能：

  • Clarity Upscaler を使用してレンダー画像の解像度を向上させ、品質を強化

  • Control Net を使用してレンダーをもとに新しい画像を生成

  • AI 処理のパラメーターをカスタマイズ可能

  • Blender のレンダーパイプラインとのシームレスな統合

  • 多数の Stable Diffusion モデルとコントロールタイプをサポート

  • ティリング、ダウンスケーリング、カスタム LoRA モデルのオプション


アドオンのインストールおよび使用方法の詳細な手順、コード、必要な要件は以下の通りです。GitHub リポジトリに直接情報や例を追加・貢献していただけると幸いです。

Blender Neural Render GitHub

インストール

  1. アドオンの ZIP ファイルをダウンロードする

  2. Blender で [編集] > [環境設定] > [アドオン] に移動する

  3. 「インストール」をクリックし、ダウンロードした ZIP ファイルを選択する

  4. 「Render: Neural Render」アドオンを有効化する

使用方法

  1. アドオンの環境設定で Replicate API キーを設定する

  2. プロパティパネル > [レンダリング] タブ > [Neural Render] セクションに移動する

  3. 使用する AI モデルを選択する（Clarity Upscaler または Control Net）

  4. 必要に応じて AI 処理パラメーターを調整する

  5. 「Neural Render」ボタンをクリックして、AI でレンダーを処理する

必要条件

  • Blender 4.2.0 以上

  • アクティブなインターネット接続

  • Replicate アカウント

  • Replicate API キー

Replicate の使い始め

  1. Replicate のウェブサイトにアクセス：https://replicate.com

  2. アカウントを持っていない場合は登録する

  3. ログイン後、アカウント設定に移動する

  4. API トークンのセクションを見つけ、新しい API トークンを生成する

  5. この API トークンをコピーし、安全に保管する（アドオンで必要になります）

API トークンを公開しないでください。必要に応じていつでも新しいトークンを生成できます。

設定

  • API キー：アドオンの環境設定に Replicate API キーを入力する

  • AI モデル：Clarity Upscaler または Control Net のいずれかを選択する

  • モデル固有のパラメーター：選択したモデルに応じて調整する

Clarity Upscaler パラメーター

  • ポジティブプロンプト：画像で強化したい要素を記述する

  • ネガティブプロンプト：画像で避けたい要素を記述する

  • シード：再現可能な結果のためにシードを設定する

  • ステップ：推論ステップ数

  • スケジューラ：AI スケジューラアルゴリズムを選択する

  • スケールファクター：アップスケーリング係数を設定する

  • その他のパラメーター：創造性、類似度、ティリングなどを調整する

Control Net パラメーター

  • プロンプト：生成したい画像を記述する

  • ネガティブプロンプト：画像で避けたい要素を記述する

  • シード：再現可能な結果のためにシードを設定する

  • ステップ：推論ステップ数

  • コントロールタイプ：canny、soft edge、depth のいずれかを選択する

  • ガイダンススケール：プロンプトの影響力を調整する

  • コントロールストレングス：コントロールの強度を設定する

使用推奨と注意点

注意

このプラグインを Replicate API と使用すると、コストが発生する可能性があります。利用者は自らの使用量とそれに伴う費用の責任を負います。高額な利用料金を避けるために、設定を慎重に管理してください。

使用推奨

  • 速度とコストを抑えるため、ダウンスケールせずに低品質なレンダーを実行できます。

  • 解像度が 1024 ピクセルを超える場合、ダウンスケールを使用することを推奨します。

  • ダウンスケール中に詳細を維持するには、2K〜6K までの任意の解像度でレンダーできますが、使用量とコストを抑えつつ詳細を維持するには、必ずダウンスケールを使用してください。

  • スケールファクターを 2 より大きくする場合、レンダー画像の解像度は低く設定してください。

便利なヒント

  • シードを変更して生成結果を多様化できます。

  • 創造性と類似度の値を下げると、レンダーを単純にアップスケールまたは強化します。創造的な出力を得たい場合は、これらの値を上げて自由に実験してください。

インストールのヒント

アドオンのインストール時に依存関係が不足しているという問題が発生した場合、手動で必要なパッケージをインストールできます。方法は以下の通りです：

方法1（Mac で動作、一部の Windows 環境でも動作可能）：

  1. Blender のスクリプトエディタを開く

  2. 新規テキストファイルを作成する

  3. 以下の Python コードを貼り付け、実行する：

import sys
import subprocess
subprocess.check_call([sys.executable, '-m', 'pip', 'install', 'replicate'])

  1. Blender を再起動する

  2. 再度 Neural Render アドオンを有効化してみる

方法2（Windows ユーザー向けの代替方法）：

方法1が Windows 環境で動作しない場合は、以下の手順を実行してください：

  1. Blender のインストールフォルダを確認します。通常は：C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 4.2

  2. Windows ファイルエクスプローラを開き、このフォルダに移動する

  3. 上部のアドレスバーに cmd と入力して Enter を押す。これにより Blender フォルダでコマンドプロンプトが開く

  4. コマンドプロンプトで以下のコマンドを入力し、Enter を押す：

    4.2\python\bin\python.exe -m pip install replicate

  5. インストールが完了するのを待つ（成功メッセージが表示される）

  6. コマンドプロンプトを閉じ、Blender を再起動する

  7. 再度 Neural Render アドオンを有効化してみる

これらの手順で、Blender の Python 環境に必要な「replicate」パッケージがインストールされます。問題が解決しない場合は、GitHub リポジトリで最新のトラブルシューティング情報をご確認ください。

パラメーターの説明

  • ポジティブプロンプト：画像で強化または追加したい要素を記述する

  • ネガティブプロンプト：画像で避けたり削除したい要素を記述する

  • シード：再現可能な結果のためにシードを設定する（0 はランダムを意味する）

  • ステップ：推論ステップ数（高い値はより高品質な結果を生むが、処理時間が長くなる）

  • スケジューラ：拡散プロセス用の AI スケジューラアルゴリズムを選択する

  • スケールファクター：画像のアップスケーリング係数を設定する

  • ダイナミック：HDR エフェクトを調整する（3〜9 の値を試してみてください）

  • 創造性：創造的解釈のレベルを制御する（0.3〜0.9 の値を試してみてください）

  • 類似度：出力が入力にどれだけ似ているかを決定する（0.3〜1.6 の値を試してみてください）

  • ティリング幅/高さ：画像のフラクタル性に影響する。低い値は高いフラクタル性を生む

  • SD モデル：Stable Diffusion モデルのチェックポイントを選択する

  • ダウンスケーリング：アップスケーリング前に画像をダウンスケールする（大規模な画像に推奨）

  • ダウンスケーリング解像度：ダウンスケールする解像度を設定する

  • LoRA リンク：追加の微調整用に LoRA ファイルのリンクを追加する

  • カスタム SD モデル：カスタム Stable Diffusion モデルへのリンクを指定する

  • シャープネス：アップスケーリング後に画像にシャープネスを適用する

  • マスク：アップスケーリング中に特定の領域を保持するためのマスク画像の URL を指定する

  • ハンドフィックス：Clarity を使用して画像の手を修正する

  • パターン：シームレスなティリングでパターンをアップスケールするために有効にする

  • 出力形式：出力画像のフォーマットを選択する（WebP、JPEG、または PNG）

クレジット

  • 開発：Alex Nix

  • Replicate と Clarity Upscaler モデルによって実現

  • Blender（無料・オープンソースの3D制作ツール）向けに構築

  • Flux Control Net モデル：xlabs-ai

  • Control Net モデル：jagilley

  • その他の機能：Cursor AI

このモデルで生成された画像

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