ガイダンススケール
ガイダンススケールとは？
ガイダンススケールとは、AIがテキストプロンプトにどれほど忠実に従うかを制御する設定です。上げるとモデルは記述により厳密に従い、下げるとモデルはよりクリエイティブな自由を取ります。
ひと目で分かる
- 別名
- CFGスケール分類器フリーガイダンススケールプロンプト強度(一部のインターフェースで)
- 用途
- 拡散モデルの生成におけるプロンプトへの忠実度を制御する文字通りの正確さと美的品質のバランスを取る異なるクリエイティブな目標に合わせてモデルの挙動を調整する
- 主なツール
- Stable diffusionMidjourneyAUTOMATIC1111 WebUIComfyUIRunwayAny diffusion-based generation platform
- 関連用語
- Diffusion modelPrompt engineeringNoise / denoisingSampling stepsLatent space
創ってみませんか？
シーンを演出し、キャラクターをデザインし、長編映像まで仕上げる
シンプルで透明性の高い料金体系、速度制限なし、無限のCanvasで創造性を最大化する、オールインワンのAIクリエイティブプラットフォーム。
他の概念との比較
Compared with related concepts
ガイダンススケール対サンプリングステップ:ガイダンススケールは、ノイズ除去プロセスの各ステップでプロンプトがどれほど強く影響するかを制御し、テキストに記述されたコンテンツへの忠実度に影響します。サンプリングステップは、モデルが合計で何回のノイズ除去の反復を行うかを制御し、最終出力のディテールと一貫性に影響します。両方のパラメーターは相互作用します。ステップが多いほどガイダンススケールが出力を精緻化する機会が増えますが、この2つは生成プロセスの根本的に異なる側面を制御します。
プロのヒント
プロンプトの特定の要素、すなわち特定のオブジェクト、背景のディテール、構図上の要素を出力に現れさせられないときは、他の変更を加える前に、ガイダンススケールを2〜3単位上げてみてください。それでも出力が厳しく見えたり過飽和になったりする場合は、そのプロンプトとモデルの組み合わせの上限を見つけたことになり、問題はガイダンス設定よりも、プロンプトの言い回しやモデルの能力にある可能性が高くなります。
種類とバリエーション
拡散モデルによって有効なガイダンススケールの範囲は異なります。Stable Diffusion 1.
Morphicで最初のシーンを作ってみませんか？
Morphicを試す主な活用シーン
クリエイターは、生成された出力がプロンプトに記述された特定の要素を含められていないときにガイダンススケールを調整します。スケールを上げると、これらの要素がより一貫して現れることがよくあります。逆に、生成された画像が厳しく見えたり、過飽和だったり、不自然に硬く見えたりするときは、スケールを下げるとより自然な美的品質が回復することがよくあります。ファインチューニングされたモデルやLoRA適応モデルは、ベースモデルより低いガイダンススケールを必要とすることがあります。ファインチューニングによってモデルの事前分布がすでに望ましい出力領域に特化しており、強いプロンプト誘導の必要性が減っているためです。
創ってみませんか？
シーンを演出し、キャラクターをデザインし、長編映像まで仕上げる
シンプルで透明性の高い料金体系、速度制限なし、無限のCanvasで創造性を最大化する、オールインワンのAIクリエイティブプラットフォーム。
