動画見るの難しいからGeminiで要約したわ
このビデオは、ShiftUpというゲーム会社（代表作：Stella Blade）のキム・ドンウク氏が、ゲームアセット作成におけるStable Diffusionの限界について解説したものです。
スピーカーは、Stable DiffusionとMidjourneyは画像生成に広く使われているが、ゲームアセット作成には限界があることを述べています。具体的には、これらのモデルは、人間アーティストが作成したコンセプトアートの独特なスタイルを捉えることができないという問題があります。例えば、Stable DiffusionとMidjourneyは、人間が作成したコンセプトアートに見られる細部やバリエーションを反映するのが苦手です。
ゲームに使える画像を生成するために、スピーカーは複数のモデルを使用した多段階のプロセスを提案しています。動画で説明されたワークフローは以下の通りです。
Stable DiffusionやMidjourneyなどの拡散モデルを使用してベース画像を生成します。
LoraやControlNetなどのコントロールネットモデルを使用して、画像を洗練させ、より多くの詳細とバリエーションを追加します。
別のツールを使用して画像をアップスケールします。
手動で画像を編集し、詳細をさらに修正し、欠点を補います。
このプロセスの重要な側面は、モデルをトレーニングするための高品質なデータセットの作成です。スピーカーは、データセットをフィルタリングして、無関係または低品質な画像を削除することの重要性を強調しています。このフィルタリングプロセスでは、審美的に美しく、ターゲットスタイルとスタイル的に一致する画像を優先する必要があります。
スピーカーは、トレーニングデータの取得の難しさも強調しています。拡散モデルをゼロからトレーニングすることは、膨大な量のデータと計算リソースが必要であり、費用がかかります。代替案として、スピーカーはMidjourneyやNoah AIなどの事前トレーニング済みのモデルを使用し、Loraなどのスタイル転送モデルを微調整して目的のスタイルを実現することを提案しています。
動画からの主なポイントは以下の通りです。
Stable DiffusionとMidjourneyは、細部やバリエーションが不足しているため、ゲームアセットの作成には適していません。
複数のモデルを使用した多段階のプロセスにより、より実用的なゲームアセットを作成することができます。
モデルをトレーニングするには、高品質なデータセットを作成することが重要です。
拡散モデルをゼロからトレーニングすることは費用がかかります。代替案として、事前トレーニング済みのモデルを使用し、スタイル転送モデルを微調整することを検討してください