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SD1.5 ContrlNet Canny

下記のサイトのworkflow、プロンプトを活用させていただきました。

感謝申し上げます。

• ComfyUIでCanny ControlNet SD1.5モデルを使用する方法 - 完全ガイド

Workflow

SD15_ContrlNet_Canny.json

SD1.5 Canny ControlNetの概要

Stable Diffusion 1.5（SD1.5）におけるCanny ControlNetは、画像生成AIにおいて非常に人気の高い拡張機能です。以下にその仕組みと特徴をわかりやすく解説します。

Canny ControlNetとは

• Cannyエッジ検出アルゴリズムを使って、入力画像から輪郭（線画）を抽出
• 抽出された線画を元に、Stable Diffusionが新しい画像を生成
• 元画像の構図やポーズを保ちつつ、色やスタイルを変更可能

主な特徴

• 構造保持：元画像のアウトラインを忠実に維持
• 柔軟性：エッジ検出の強度をパラメータで調整可能
• 応用範囲：スケッチ、建築デザイン、イラストの着色など多岐にわたる
• 安定性：他のControlNetモデルと比べて予測可能な結果が得やすい

使用手順（ComfyUIの場合）

1. モデルの準備：
   • SD1.5ベースモデル（例：dreamshaper_8.safetensors）
   • Canny ControlNetモデル（例：control_v11p_sd15_canny.pth）
   • VAEモデル（任意）
2. 画像の読み込みとエッジ検出：
   • `LoadImage`ノードで画像を読み込み
   • `Canny`ノードでエッジ検出（low_threshold / high_threshold を調整）
3. ControlNetの適用：
   • `ControlNetApplyAdvanced`ノードで強度や影響範囲を設定
   • `strength`値でエッジの追従度を調整（例：1.0で完全追従）
4. 画像生成：
   • プロンプトを入力（ポジティブ／ネガティブ）
   • `KSampler`ノードで生成パラメータを設定（steps, cfg, samplerなど）

活用例

• 実写画像を線画化してアニメ風に変換
• イラストの髪色や服装だけを変更
• 同じ構図で異なるスタイルの画像を生成

checkpointとからの信号は、KSampler（model）へ接続されます。

Clipの信号は、両promptを通りApplyt ControlNetを経てKSamplerに接続されます。

Applyt ControlNetのは、ControlNetのmodel、Cannyを接続します。

models

• dreamshaper_8.safetensors
• control_v11p_sd15_canny.pth
• vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
• clip-vit-large-patch14.safetensors

エッジの効果を試したくて、メカニカル・ロボット・girlみたいなプロンプトでいつものWorkflowで画像生成しました。

これを実験材料にしましょう。

いかがでしたか。

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