今回は『アニメイラストを実写化させてバズらせる』という目的を実現するために必要な以下の手順について解説していきます。
- Stable Diffusionをgoogle colabに導入する方法
- 必要な拡張機能と設定の解説
- 実写化する手順（チュートリアル）
今回の目的
Stable Diffusionを使ってアニメ・イラストを実写化するところを目指します。
これが出来た先には、動画化や様々なコンテンツへの応用をすることが出来ますので、とても重要な基礎スキルになります。
アニメ系が好きな方、今後ディープフェイクやFLUX、ComfyUIなどより高品質な画像生成を目指す方はぜひチャレンジしてみてください。
- アニメ画像を実写化させる
- 実写化した画像を映像化させる
- バズる切り口を学習し質の高いコンテンツを作る
- 実際にSNSでバズらせる
- 必要に応じマネタイズ
※そのためにはまずStable Diffusionに触れる必要がある。
簡易的ですが、私がThreadsに投稿した以下の動画は閲覧2万を獲得しました。
作成にかかった時間は10~15分程度です。
これが簡単にできるようになれば、アカウントを伸ばすことがかなり用意になりますし、ショート動画として投稿すればマネタイズまでが一気に加速します。
参考情報
最終的にはこの動画のクオリティが実現できるようになります。
さらに、これよりもさらに先のクオリティに到達する方法も共有することが可能です。
再生数は数十万〜数百万再生。フォロワー９．５万人。
このアカウントの推定収益は1動画当たり161〜241ドル。
日本円で22,500〜33,700円になります。
他SNSと組み合わせれば更に大きな収益を上げることが可能です。
各プラットフォームへの投稿やノウハウの販売などうまく行けばこのコンセプトだけで月50〜100万以上稼げそうです。
参入者が少ない上に、私のノウハウやコミュでは100％以上再現可能＋独自性の切り口を共有することまで可能ですので、本気で取り組めばこの規模感を狙いに行くことが十分可能です。
また、ここまで本格的に取り組まずとも、先程の例のようにポン出し（編集ナシ）の映像で閲覧２万行く程度ですから、お手軽運用でフォロワーを増やしマネタイズすることも余裕で出来ます。
そのためにはまず、Stable Diffusionの導入を勉強しましょう！ということですね！👏👏
今後の学習ロードマップ
今後、当コミュでは以下のような内容でStable Diffusionの学習を進めていければと思います。
- colab環境でのStable Diffusion（AUTOMATIC1111）の導入
- バージョン1.5の導入
- 拡張機能Taggerの導入
- イラストの実写化
- その他拡張機能の導入と説明
- 顔を固定してAIインフルエンサーを作る
- TikTokやショート動画、Threadsでさらにバズれる発展的な手法と切り口の提案
- colab環境へのForgeとFLUX.1の導入
- ComfyUIの導入（講師に依頼するかも）
今回この記事で更新する分は上記「イラストの実写化」までとなります。
その先の内容は、皆さんに操作に慣れていただき、少しずつ記事化や勉強会で共有していければと思います。
「なんでこんなに無料で公開するの？」ということについて、当コミュニティがどのようなものになっていくかということを次で軽く解説しましたので、必ずお読みください。
当コミュニティの循環型エコシステム（必読）
経緯から説明しますと、私はそもそもハイパーウルトラおせっかいマンでして、人に教えてあげたりサポートしてあげることが楽しいタイプの人間です。コーチングやコンサルなど出来ます。そして、
私がスレッズを始めてからいろいろなツールや手法をオススメしてきましたが、
「あ、これ有料なのか、、」
「お金かかるならちょっと止めときます…」
「無料プランで頑張ってるけど辛い..」
そんな声を聞くようになり、見ていて残念と言いますか、悔しい気持ちによくなります。
せっかく最新のハチャメチャ面白いツールがあるのに、お金がかかるから楽しむことが出来ない。
そもそも挑戦できない。
そんなのもったいないし、仲良くしてる人にはもっと良くなってもらいたい。悔しい。
そこで最近、「紹介報酬として利益50％を分配できる教材販売サービス」が人気である現状を見て、誰もが収益をあげて課金代をチャラにできる（というかそれ以上稼げる）仕組みづくりと、具体的なサポート体制の構築に取り掛かろうと考えました。
上記のような好循環のシステムを実現するために、以下のような具体的なサポート内容を検討しています。
- どうすれば多くの人に見てもらえるのか、どのようにAIを活用すればいいのかなどを詳しくレクチャー。
- 私の実績：ブログ年商１４００万円、難しいインスタジャンル（後発・AI）を３週間でフォロワー６０００人２００万再生、Threads開始ほぼ１０日間で１００人規模のオープンチャットの形成（インスタからの流入ほぼ使わず）、現時点でのThreads閲覧数38万。
- 教材購入者一人ひとりに販促用の完成したページ（LP）を提供しカスタマイズしてもらいます。
- LPを経由させることによって成約率が大幅に向上します。
- 私のサイトで全てのページを分析するので、どのページが一番成約率が高いかなどを分析し、全体に共有・反映させることが可能です。
ぶっちゃけこの仕組みはヤバいです。全員成功します。
- 全くのAI初心者でもスムーズに学べ、わからないことはすぐに解決できる環境を目指します。
- 収益の規模感によってはコミュ内でスタッフを募集しサポートをお願いすることも可能です。
こんなサービスと仕組みが実現したら、素晴らしいと思いませんか？
また、このコミュニティ内では、教材化する内容の８割程度は無料で共有する方針で行きます。
教材はあくまで、
- 課金代がつらい、もっと楽しみたい
- 整理された教材でイチから100まで学んでいきたい
- SNSでとにかくガッツリ稼ぎたい
そんな方にだけ提供できればと思います。
ですので、教材を買わずともこのAI×ショート動画コミュニティを楽しめるように全体を設計していきますので、それぞれのスタンスで私と関わっていただければと思います。
今後も順次、内容の相談や報告をしていきますので、もし興味ある方はチェックしてみてください。
長くなりましたが、本題のStable Diffusion導入に入っていきます。
Stable Diffusionの導入
こちらの記事にも網羅的に手順が書かれていますが、必要な箇所だけ端的に解説していきます。
事前準備
今回使用するCheckpointをあらかじめダウンロードしてきます。
画像を学習させたデータが詰め込まれたものです。「モデル」とほぼ同義です。
Checkpointは無数にあり、どのCheckpointを使うかによって出力される画像のテイストが大きく変わってきます。
👇こちらのサイトに色々なCheckpointがあるので、やり方を理解したら好みでダウンロードして使用してみてください。
具体的な流れ
👆のリンクを押して「fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb」を開き「ドライブにコピー」を押して保存します。
コピーしたノートブックを開き、画面上「ランタイム」から「ランタイムのタイプを選択」を押し、「A100 GPU」を選択します。
「Connect Google Drive」を実行しGoogleドライブと接続します。
続いて「Install/Update AUTOMATIC1111 repo」を実行します。
STEP4によってStable DiffusionのファイルがGoogleドライブに設置されますので、Googleドライブを開いてあらかじめDLしておいた「dreamshaper_8.safetensors」を以下の場所にアップロードします。
/content/gdrive/MyDrive/sd/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/アップロードが完了したらcolabに戻り、「Model Download/Load」の「PATH_to_MODEL:”」の欄に以下のパス（テキスト）をコピペし実行をします（▶ボタン）。
/content/gdrive/MyDrive/sd/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/dreamshaper_8.safetensors
今回「Download LoRA」「ControlNet」は使用しないため実行しなくて大丈夫です。
「Start Stable-Diffusion」を押してStable Diffusionが起動するのを待ちます。
問題がなければ画面下部に「Running on public URL: https://〜〜〜〜〜〜.gradio.live」というリンクが発行されるので、クリックするとStable Diffusionが立ち上がります。
※立ち上がるまでに10〜20分程度時間がかかります。（初回のみ）
お茶でも飲んでお待ち下さい(´ω`) _旦~~
拡張機能の導入
リンクをクリックしてStable Diffusionを起動したら、拡張機能を追加しましょう。
Taggerの導入
Taggerとは、アップロードした画像から、その画像を再現するためのプロンプト（指示文）を抽出してくれる便利ツールです。
手順
まず「Extensions」タブ→「Install from URL」タブを開きます。
「URL for extension’s git repository」の欄に下記のURLをコピペをしてください。
http://github.com/picobyte/stable-diffusion-webui-wd14-tagger.git「Install」ボタンをクリックし、しばらく待ちます。
「Installed」タブを開き、「stable-diffusion-webui-wd14-tagger」があることを確認してください。
「Check for updates」を押して更新をしておきます。
確認が出来たら、画面を閉じて「Start Stable-Diffusion」を再起動します。
ここで言う再起動とは、👇のぐるぐるを再起動することを指します。
再起動するとTaggerの項目が追加されています。
あとは画像をアップロードして「Interrogate image」を押せば画像のプロンプト（再現するための指示文）を抽出することが出来ます。
img2imgでアニメイラストを実写化させてみよう
ようやくたどり着きました。お疲れ様です。
やっと楽しい画像生成タイムがやってきました！
今回はお試しで、👇の画像の実写化に挑戦してみようと思います。
手順
まずは画像をTaggerに読み込んでプロンプトを抽出します。
「Send to img2img」を押してimg2imgにプロンプトを移動させます。
「img2img」とは、「画像を参照して画像を生成する機能」のことです。（イメージtoイメージ）
img2imgの画面で参照する画像をもう一度アップロードし「Generate」を押します。
すると、👇の画像が生成されました。
なかなか元の画像に忠実に再現できているのではないでしょうか！？
細かな設定
続いて、よりクオリティを高めるためのちょっとした設定を見ていきます。
画像サイズの設定
参照する画像と出力する画像の縦横比が違うと絵が崩れてしまうことがあります。
👇の三角定規のマークを押すと参照画像と同じアスペクト比（縦横比）にしてくれます。
Denoising strength
「Denoising strength」を調整することによってどの程度元画像を参照するかを調整することが可能です。
Denoising strengthは低いほど元画像の影響が強くなります。1に近づくほど影響は弱まります。
👆でみると0.7~1くらいが実写化にはちょうど良さそうですね！
完成したのがこちらです。
いかがでしょうか？
かなり忠実に禰豆子を再現できているのではないでしょうか？
ここまでの手順は非常に簡単ですので、ぜひチュートリアルとして一度やってみてください。
今後追加予定のトピック
今回配布する次点ではここまでとし、順次以下の内容について掘り下げていきます。
- ショート動画でバズらせる＋アルファの具体的手法
- 競合分析と新しい切り口の開発
- Threadsで活かすための戦略
- マネタイズまでの動線とサポート
- 番外編：クライアントワークで稼ぐ方法
コンサル生・協業募集の可能性
今回、ここまでの情報だけでも十分すごい価値があるとは思うのですが、今後この記事に掲載する予定のバズる手法とは別に、確実にバズれるコンセプトというのが1つ、結構バズれそうな方向性というのが1〜2つ思いついています。
私は今後このコミュニティ運営に力を入れてしまいますので、おそらく実行することが出来ません。
なので、一旦ではありますが、
- それなりの金額を払って私のコンサル生になりたい方
- レベニューシェア（収益の分配）でアカウントを運用してみたい方
がいらっしゃるかどうかをヒアリングさせてください。
上記アイディアを実現するには、それなりに頭を使って根気強く取り組む必要があり、「ラクして稼ぐ系」ではありません。
それでも興味ある方は、インスタのDMなどで適当に声をかけていただければと思います。
ちなみに上記で収益が発生した場合もまた、このコミュニティの循環資金に充てていきます。
最後に
先ほど説明したコミュニティのシステムが構築できなかった場合、私はこの活動を辞めることになる可能性があることはお伝えしておきます。（資金繰りなどの都合で）
もしこの活動に少しでも賛同していただけるようでしたら、そしてこの記事が参考になった！という方がいらっしゃいましたら、ThreadsなどSNSでこの記事を紹介していただけると助かります。
また、Threadsでこの記事を投稿していただいた際に私をメンション（@arato_ai_）していただければ再投稿（リツイート）してアカウントを紹介させていただきます。
こういった記事を無料で更新しつづけられるためにも、そして、この仕組みに賛同される方の収入や快適なAIクリエイター活動を実現させるためにも、これからどうぞよろしくお願いいたします🙇♂
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