書籍シリーズの表紙をデザインする場合でも、コンセプト・アートを制作する場合でも、AIが生成したキャラクター・デザインを複数のシナリオで一貫性を保つことは有用です。しかし、これは簡単なことではありません。特に、イラストのようなスタイルを使用する場合です。
プロセスを簡素化するために、一貫性のあるキャラクターを作成するために必要なすべてを網羅したガイドを作成しました。このガイドでは、「モデル・トレーニングなし」と「モデル・トレーニングが必要」の2つのアプローチを提供しています。
方法1.モデルのトレーニングは不要
ステップ1：明確な最初のプロンプトから始める：
まず、最初のプロンプトを詳細に構想する必要がある。このプロンプトは、キャラクターの核となる特徴を詳述し、基本的な背景を設定します。
例えば、"Jason Segen, a male teenage character with short dark hair, expressive eyes and large glasses, wearing a baseball cap and standing in a middle of a city street."（ジェイソン・セーゲン、短い黒髪、表情豊かな目、大きな眼鏡をかけ、野球帽をかぶり、街路の真ん中に立っている10代の男性のイラスト）と記述することができます。この最初のプロンプトは、あなたのキャラクターの外見と最初の環境の基準を設定します。
ステップ2：多様性のキュー
次に、キャラクターをさまざまなシーンやポーズで登場させる必要がある。このプロセスでは、キャラクターの一貫性を保つことが肝心だ。例えば、最初に決めた架空の名前「ジェイソン・セゲン」を使い続ける必要があります。このように一貫性を保つことで、アクティビティやシーンが変わっても、あらかじめ設定したキャラクターの外見や特徴が維持され、プロンプト間でキャラクターの視覚的な説明も一貫していることが理想的です。
例えば、"ジェイソン・セーゲンは、短い黒髪、表情豊かな目、大きな眼鏡をかけた10代の男性キャラクターで、野球帽をかぶり、野原で人なつっこい猫と遊んでいる"。
固定のタネを使う場合は、プロンプトの文言に変化をつけるようにしてください。ただし、その変更がキャラクター説明の骨格を変えないように注意してください。
それでも結果に満足できず、プロジェクトでより高いレベルの一貫性が必要な場合は、カスタムモデルをトレーニングすることで役割の一貫性を実現するアプローチ2をお勧めします。
方法2.カスタムモデルのトレーニング
この方法は、より多くの時間と労力、そしてソース画像一式を必要としますが、正しく行えば、非常に効果的で一貫性のある結果を導くことができます。この方法では、自分で微調整したモデルをトレーニングし、さらにキャラクターの一貫性を確保するためのステップを踏みます。
カスタムモデルのトレーニングは複雑なプロセスになる可能性があるため、このガイドでは、一貫した役割を達成するために必要なモデルトレーニングの主要な要素に焦点を当てます。より詳細なガイド[モデルのトレーニング方法]はこちらをクリックしてください。
ステップ1：トレーニング開始
Leonardo.Aiアプリにログイン後、"Training and Datasets "セクションに移動します。(無料プランでは一度に1つのモデルしかトレーニングできないことに注意してください）。
New Dataset（新規データセット）を選択し、一貫して生成したいキャラクターの名前を付ける（例："Anna "や "John"）。こうすることで、AIが繰り返し生成する必要性と名前を関連付けることができます。
例えば、「キャラクターデザインのポートフォリオ用」や「一連の書籍の表紙用」などである。
ステップ 2: 参照画像をアップロードする
キャラクターのベース画像を作成するために、少なくとも10枚の参考画像をアップロードしてください。より良い結果を得るためには、15枚以上の画像をアップロードすることをお勧めします。これらの画像は、作成したいキャラクターの特徴を代表するものでなければなりません。
ストックフォトや絵、本物の写真を使うこともできますが、必ず法的な使用許諾を得ていることを確認してください。(特定の画像の著作権ライセンスか、実在の人物の肖像画の使用ライセンス）。
ステップ3：モデルのトレーニング
選択した画像をアップロードした後、"Train Model "をクリックしてトレーニングプロセスを開始します。
データセットの完了状況は、Fine-tuned Models > Your ModelsまたはTraining and DatasetsのJob Statusセクションで確認できます。の「Training and Datasets」セクションで、データセットの状態を確認することができます。トレーニングが完了すると、以前に付けた名前（例えば、"Anna "や "John"）で表示されます。微調整されたモデルは、モデルを使って画像を生成し始めるまで、画像のプレビューが表示されないことに注意してください。
ステップ4：画像の生成
画像AI生成」セクションに移動し、利用可能なオプションから新しく作成した微調整モデルを選択します。
画像生成を始めるには、データセットの名前を含むクリエイティブなプロンプトを使って、AIが学習済みモデルを使うように誘導する。例えば、"ジョン・スミスはスーツを着て傘をさし、高いビルの入り口に立っている"。
生成されたイメージの一部が、期待したものと異なる可能性があります。プロンプトを再構築し、必要であればネガティブプロンプトを使用して、文字の一貫性を保ちながら、結果を洗練させ、変化させてみてください。
ステップ5：最適化と評価
生成された画像が正確で一貫性があることを確認してください。多くの場合、生成された4つの画像のうち、1-2つはあなたが望む効果に非常に近く、残りはあまり良くないかもしれません。これはクリエイティブなプロセスの一部です！
創造性と一貫性のバランスが取れるように設定を調整し、アルケミーのような高度なサービスを利用できる場合は、画像の解像度と品質を高めるために有効にすることを検討してください。
成功した作品をダウンロードし、データセットに追加することで、役割の一貫性を継続的に向上させることができます。
最後のヒント
キャラクタの一貫性を保つためにモデルをトレーニングする場合、提供する参照画像の数と質がモデルのパフォーマンスに直接影響することに留意してください。
最良の結果を得るには、キューと設定を試して微調整することが重要です。モデルが完全に訓練されれば、スタイリスティックで一貫性のあるキャラクターを生成するのがどんどん速くなるのがわかるでしょう！
以上、Consistency Roleを作成するためのガイドでした！私たちは常に新しい機能を追加し、古い機能を更新していますので、新しい情報やチュートリアルを定期的にチェックしてください。
