ConfyUI, Basic workflow Depth map T2I-Adapters control-net

これは、画像生成を始められる方におすすめの、最も基本的なディープマップとT2I-Adaptersのワークフローで、コントロールネットを含んでいます。

このワークフローには、コントロールネットやその他のさまざまなノードが含まれています。（テストおよび探索のための基本的な構成）

Confyuiでは、Depth Map T2I-Adapters ワークフローがディープマップを使用して、テキストから画像（T2I）の生成を強化し、結果の画像に3D構造、距離感、レイヤリングを追加します。深度情報を取り入れることで、このワークフローは、より現実的な画像を、正確な遠近法と空間的一貫性を持って生成します。以下に、その仕組みを詳しく説明します：

ディープマップの生成：ワークフローは、画像内の各要素が観察者からの距離を表すディープマップの生成から始まります。暗い領域は近い要素を、明るい領域は遠い要素を示します。Confyuiは、入力プロンプトに基づいてこのディープマップを生成するか、利用可能な場合は深度データを含む既存の画像を使用できます。

深度認識画像生成：T2Iアダプターは画像生成中にこのディープマップを取り込み、モデルが正確な空間配置を適用できるようにして、現実的な深さ効果を実現します。深度データによってモデルを誘導することで、ワークフローはオブジェクトを異なる平面に配置し、画像全体で正確な比例、スケール、遠近法を維持します。

リアルさと詳細の強化：深度情報が備わると、モデルはシーンの意図された3D構造に合った詳細を追加できます。影、ライティング、オブジェクトの配置は深度に基づいて調整され、より調和的で信頼性の高い構図を実現します。これにより、標準的なT2I出力に見られる「平たい」外観を避け、没入感のある3Dの質感を加えることができます。

選択的強調と焦点：ディープマップは、ユーザーの希望に応じて前景または背景の要素に選択的に強調を加えることができます。たとえば、前景のオブジェクトはよりシャープな詳細でレンダリングされ、背景はややぼかされたり薄くされたりして、現実世界の被写界深度効果を再現します。

プロンプトベースの編集の柔軟性：ユーザーはディープレイアウトを維持しながらプロンプトを更新し、要素の位置を再設定できます。これにより、空間配置を失うことなく、迅速に変更が可能になります。同じシーンのバリエーションを作成したり、既存の深度構造内の個々のオブジェクトを調整したりする際に特に有用です。

まとめると、Confyuiの_Depth Map T2I-Adapters_ ワークフローは、深度データを追加することでテキストから画像の生成を強化し、正確な空間配置、遠近法、現実的な3D構造を確保し、より生々しく没入感のある画像を生成します。

いくつかのLORAや、1〜2つのアップスケールモデルをチェックして、これらのツールであなたの旅を始めてください。次に投稿するワークフローで、それらのテスト方法をさらに詳しく説明します。

いくつかのLORA
/model/208538/liquid-metal
/model/338190/liquid-colloid-tool-lora

画像のスタイルは、使用するチェックポイントやLORAに連動することを覚えておいてください… 楽しんでください。