画像生成ガイド

強力な画像生成ツールを使用して、画像を作成、変更、およびアップスケールする方法を学びます。

SDNextを搭載

Arli AI画像生成は、最も先進的で機能が完全なオープンソースの画像生成推論エンジンおよびインターフェースであるSDNextを搭載しています。そのため、利用可能な機能のほとんどはSDNextで利用可能なものと似ています。

認証と使用法

すべての画像生成APIエンドポイントでは、Authorizationヘッダーを介したベアラートークンまたは基本認証を使用した認証が必要です。例の{ARLIAI_API_KEY}を実際のAPIキーに置き換えてください。基本認証の場合、APIキーをパスワードとして使用し、Base64でエンコードします（例：Authorization: Basic Base64Encode(ARLIAI_API_KEY)）。

APIリクエストは、モデルの要件と可用性に基づいて適切なバックエンドサーバーにルーティングされます。関連するエンドポイント（`/sd-models`、`/upscalers`）を介して、使用する予定の特定の画像生成モデルまたはアップスケーラーモデルへのアクセスがアカウントに許可されていることを確認してください。

画像生成およびアップスケーリングのリクエストは、アカウントプランに基づくレート制限および同時実行制限の対象となります。制限を超えると、一時的なアカウント制限が発生する場合があります。制限の詳細については、アカウントのダッシュボードを確認してください。

APIキーのパラメーターオーバーライド（アカウント設定で設定）は、互換性のあるパラメーターのリクエスト本文で送信されたパラメーターとマージされ、優先されます。

成功したPOSTリクエスト（txt2img、img2img、extra-single-image）は通常、imagesフィールド（アップスケールの場合はimage）にbase64でエンコードされた画像のリストと、生成パラメーターを含むinfoフィールドを含むJSONオブジェクトを返します。成功したGETリクエストは、それぞれのセクションで説明されているようにJSONデータを返します。

テキストから画像への生成

テキストから画像へのページでは、テキストの説明（「プロンプト」）から画像を作成できます。見たいものを説明すると、AIがそれを生成します。

使用方法

希望のスタイルに合ったModel Checkpointを選択します。
作成したい画像を説明する詳細なPromptを作成します。
（オプション）Negative Promptを使用して、避けたいものをリストします。
Samplerを選択し、Stepsの数を設定します（20〜30が良い出発点です）。
CFG Scaleを調整して、AIがプロンプトにどれだけ厳密に従うかを制御します（6が良いデフォルトです）。
希望のResolutionとBatch Sizeを設定します。
「Generate Image」をクリックします。

コア機能

Prompt & Negative Prompt：プロンプトで目的の画像を説明します。ネガティブプロンプトを使用して、回避するものを指定します（例：「low quality, blurry」）。
Model Checkpoint：これは最も重要な設定です。各モデルには独自の芸術的スタイルがあります。一部のモデルはリアリズムに適しており、その他はアニメやファンタジーに適しています。お気に入りを見つけるために実験してください。
Loading Defaults：各モデルには、推奨されるプロンプトとサンプラー設定がある場合があります。PromptとSamplerセクションの横にある「Load Defaults」ボタンを使用して、これらの最適化された設定を適用します。これは、新しいモデルを使い始めるのに最適な方法です。
Sampler & Steps：サンプラーは、AIがノイズから画像を生成する方法を決定します。サンプラーが異なれば、結果も異なります。ステップ数を増やすと詳細が追加されますが、生成に時間がかかります。良い出発点は20〜30ステップです。
CFG Scale：「Classifier-Free Guidance」は、AIがプロンプトにどれだけ厳密に従うかを制御します。低い値（例：4〜6）はAIに創造的な自由を与えます。高い値（例：7〜10）は、説明により忠実に従うようになります。
Resolution：画像の幅と高さを設定します。一般的なアスペクト比のプリセットを使用するか、スライダーでカスタム寸法を設定します。
Batch Size：一度に複数の画像を生成します。これは、プロンプトのバリエーションを調べるのに役立ちます。
Seed：初期ノイズパターンを決定する数値。同じ設定で同じシードを使用すると、ほぼ同じ画像が生成されます。デフォルトであるランダムシードには-1を使用します。

高度な機能

Detailer Pass：これは、メイン画像が生成された後に実行されるオプションの2番目のパスです。顔や手など、歪むことがある細部を修正および改善するように設計されています。特定のモデル（顔の場合は`face-yolo8n`など）を選択し、このパス用に別の、より詳細なプロンプトを提供することもできます。「Detailer Strength」は、ディテーラーが元の生成をどの程度変更するかを制御します。
Upscaling：これを有効にすると、同じプロセスの一部として、生成された画像が自動的に高解像度にアップスケールされます。アップスケーラーモデルとサイズ変更係数を選択します。これは、1つのステップで高品質の最終画像を取得する便利な方法です。
History：右側のパネルには、生成の詳細な履歴が保持されます。いずれかの項目をクリックすると、プロンプト、モデル、シード、その他すべてのパラメーターを含む正確な設定が読み込まれ、以前の画像を完全に再現または反復できます。

画像から画像へ

このツールは、テキストプロンプトに基づいて既存の画像を変換します。

使用方法（Img2Img）

開始Input Imageをアップロードします。
画像をどのように変換したいかを説明するPromptを作成します。
Denoising Strengthを設定します。これが重要です。低い値は微妙な変更を加え、高い値はプロンプトに基づいて新しい画像を作成します。
必要に応じて、Sampler、Steps、CFG Scaleなどの他の設定を調整します。
「Generate Image」をクリックします。

使用方法（Inpaint）

開始Input Imageをアップロードします。
Inpaintタブを選択します。
ブラシを使用して、変更したい領域の上にマスクを描画します。
マスクされた領域に何を表示したいかを説明するPromptを作成します。
Denoising Strengthやその他の設定を調整します。
「Generate Image」をクリックします。

モード

Img2Img：プロンプトと設定に基づいて入力画像全体が変換される標準モード。
Inpaint：このモードでは、画像の特定の領域を「マスク」できます。マスクされた（ペイントされた）領域のみがAIによって再生成されます。これは、オブジェクトの変更、要素の追加、間違いの修正などのターゲットを絞った編集に最適です。

主要な設定

Input Image：変換したい画像をアップロードします。
Denoising Strength：これはImg2Imgで最も重要な設定です。元の画像がどの程度変更されるかを制御します。低い値（例：0.2〜0.4）は、元の構成を尊重するマイナーな変更を加えます。高い値（例：0.7〜0.9）は、プロンプトの影響をより強く受けた非常に異なる画像を作成します。

インペイント機能

Brush/Eraser：ブラシを使用して、変更したい領域の上にマスクを描画します。消しゴムに切り替えて、マスクのエッジを調整できます。
Mask Blur：マスクのエッジをぼかします。これにより、元の部分と新しく生成された部分の間の移行がよりスムーズでシームレスになります。
Inpaint Full Res：チェックすると、画像の完全な元の解像度でインペイントが実行され、最高品質の結果が得られます。チェックを外すと、インペイントプロセス用に画像がダウンスケールされます。これは高速ですが、詳細がわずかに少なくなる可能性があります。これがチェックされていない場合、メインの解像度スライダーは無効になり、入力画像の寸法に自動的に一致します。

画像アップスケーリング

詳細を追加しながら画像の解像度を上げます。

使用方法

アップスケールしたい画像をアップロードします。
Upscalerモデルを選択します。
Upscale Factorを選択します（例：2x、4x）。
「Upscale Image」をクリックします。