Hydra - Anything to Stable Cascade

記事ページ: https://civitai.com/articles/4230

Hydraは、あらゆるモデルをCascadeと組み合わせて使用できるよう設計されたワークフローシリーズです。厳密にはこれは不可能ですが、SDXLのControl Netを使用し、生成された画像をClip Visionに渡してCascadeに投入することで、その実現に近づくことができます。

Hydra-v43（フルサイズ）
- SDXLとCascade用にそれぞれ別々のプロンプトと画像入力
- 生成された画像の配列をCascadeに渡す
- SDXLはControlNetを使用、Cascadeはimg2img＋Visionを使用
（faceswapはオプション、ctrl+Bでバイパス可能）

Hydra-v54（ミディアムサイズ）
- v43をベースに、速度向上のために簡素化
- プロンプトと画像入力を統合
- SDXLはControlNetsを使用
（カスタムノードを削減）

Hydra-v65（スタンダードサイズ）
- v54をベースに、速度向上のために簡素化
- プロンプトと画像入力を統合
- SDXL/Loraのtxt2imgを使用
（カスタムノードを削減）

Hydra-v69
- v65をベースに、SD2.1モデル/Loraを使用
- SD2.1/Loraのtxt2imgを使用
（カスタムノードを削減）

Hydra-v76
- v65をベースに、SD1.5モデル/Loraを使用
- SD1.5/Loraのtxt2imgを使用
（カスタムノードを削減）

番号が小さいバージョンほど、このシリーズではより複雑です。最初は最大限の制御を可能にし、徐々に機能を簡素化・削除して基本的なバージョンに至りました。

v43は最も制御が可能です。SDXLで6枚の画像を生成し、その最終3枚をVisionに送信します。バイパスされたノードを切り替えることで、すべての6枚を使用できます。CascadeはVision入力に基づいてimg2imgを実行し、これにより過去のモデルと似た出力スタイルに近づきます。v54はより軽量でシンプルなバージョンで、CascadeのVisionを廃止し、代わりにimg2img＋プロンプトに依存します。使用は簡単ですが精度はやや劣ります。v65はControlNetを削除し、多くのControlNetモデルをダウンロードしなくても使用できるようにしました。

v76およびv88は、あらゆるSD1.5およびSD2.1モデルがこのワークフローを通じてStable Cascadeを利用できるように設計されています。Stage Cのノイズ除去値（denoise）を調整することで、Cascadeの強度を制御できます。

_light = 0.3
_mid = 0.5
heavy = 0.7

SDXLはControlNetとLoRAの恩恵を受けるため、Cascade生成のための多様な画像をプリミングできます。丁寧なプロンプトと適切な入力画像があれば、Stage Cノードのdenoise値を変更するだけで十分です。

出力をCascadeに送ることで、SDXL出力にさらに近づけたり、プロンプトと画像を組み合わせて、同じ入力画像をCascadeでブレンドする実験も可能です。

このワークフローは複雑です。欠落しているノードやモデルはインストールできますが、動画ではこのワークフローの使用方法に関する多くの詳細な情報が説明されています。問題が生じた場合は、よりシンプルなバージョンがまもなくリリースされ、同じ結果をより少ないカスタムノードで実現することを目指します。

高速化の方法：

SDXL画像を生成した後は、シードCコントロールを使用することを検討してください。Cascadeセクションのみを変更し、SDXLセクションを変更しない場合、それ以降の部分のみを再生成し、以前の画像を再生成することはありません。

内蔵Hi-Res：

二段階のKSamplerが、いくつかのレンダリング問題を解決します

最後まで読みましたか？

それでは、ちょっとした秘密をお教えしましょう。ComfyUIに精通しているなら、このワークフローを使って一連の画像を簡単に生成できます。これらの画像は、CascadeのClip Vision機能（いわば安価なDreamBoothデータセット）を介してimg2imgプロセスに送られます。これはあらゆるStable Diffusionモデルで動作します。チェックポイント、LoRA、ControlNetをSD1.5、SD2.1、またはSDXLに合わせて変更すれば、すべて正常に動作します。なぜなら、画像がCascadeとのインターフェースを橋渡ししているからです。

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