【神機能TOP3】PixAIのControlNetが魔法すぎた…！AIイラストのポーズ・構図を自由自在に生成する方法とは？
どうも皆さん！エレベーターの「閉」ボタンは必ず連打しちゃう方、 葉加瀬あい（ハカセアイ） です！
今回のNote記事の内容は 「YouTube動画版」 でも見れますので、こちらからどうぞ！
PixAIのControlNetがすごい！
今回は、「イマドキ、ControlNetはこうやって使え！」ということで、
AIイラストサービス「 PixAI 」に搭載された「 ControlNet 」をご紹介していきます！ なんと、この機能がとっても便利なんです！
一応コラボレーションということになるんですけれども、私も自信を持ってお勧めしていて、
この PixAIの ControlNet を使えば、描きたいキャラクターの ポーズ や 構図 、 奥行き まで、皆さんの思い通りにAIに指示することができるんです！
特に、 ControlNet って、もう有名な技術なので、ご存知の方も多いかと思いますが⋯実は、 DITモデル という最新の画像生成AIモデルと組み合わせると、とっても面白い使い方もできるんです！ そういった最新技術との組み合わせTipsなどもご紹介していきます！
そもそも PixAI って何ですか？という方は、こちらのYouTube動画やノート記事などで、役立つTipsと共にご紹介していますので、ぜひ、ご覧になってみてください！
今回のポイント3つ
ということで今回お話しする内容はこんな感じです！
① AIイラストを自由自在に操る「設計図」！ControlNetの驚きの仕組みと、PixAIで使いこなすための基本を徹底解説！
② ポーズ、構図、奥行きも思いのまま！ControlNetの多彩な機能（OpenPose、Canny、Depth）を使い分け、表現の幅を無限に広げる活用術とは？
③ キャラクターを固定して高品質なAIイラストを生成！最先端モデルの弱点を克服するControlNetとLoRAの組み合わせ技を大公開！
それと、Youtube では note の内容をAIで動画に変換して公開しているので、まだの方は noteのフォロー や YouTubeのチャンネル登録 もお願いします！
なお、 全体公開バージョン は動画のレンダリングが終了し次第、こちらのリンクからアクセスできるので、よかったら見てみてください！
https://www.youtube.com/%40AI-Hakase
それでは、本日もよろしくお願いします！
ControlNetの正体は？
それで、そもそも ControlNet って何？という方もいらっしゃるかもしれません！
ControlNet は、元々「 スタンフォード大学 」の研究者 Lvmin Zhang さんたちによって開発された、 オープンソース の技術なんです。
https://github.com/lllyasviel/ControlNet
ControlNetの仕組みとは？「魔法の杖」の秘密！
それで、ControlNetがまるで「魔法の杖」のようにAIを自在に操れるのは、どうしてなんでしょう？その秘密を少しだけご紹介します！
AIに「条件付け」をする魔法！
ControlNetのすごさの 核心 は、AIが絵を描いていくプロセス、専門的には「 拡散モデル 」と呼ばれる技術を使っているんですが、その途中の段階で、私たちが具体的に指定した 「条件」を細かく与えることができる 、という点にあるんです。
これを例えるなら⋯ AIに絵を描いてもらう時に、「ただ自由に描いてみて！」と言うのではなくて、「この線画の通りに描いてね！」とか、
「この写真のポーズで立たせてね！」といった具合に、
具体的なお手本を見せながら、ピンポイントで指示を出せるイメージ なんです！
これにより、AIはただ漠然と絵を描くのではなく、私たちが頭の中で思い描いている「形」や「構造」を、 しっかりと理解して、それに沿った画像を生成してくれる ようになるんですね！
PixAIは、この素晴らしい技術を、私たちがもっと手軽にAIイラスト生成を楽しめるように、彼らのサービスに組み込んで提供してくれているんですね！
入力画像を賢く「解析（アノテーション）」する技術！
ControlNetは、私たちがアップロードした写真やイラストを、とても賢く 「解析」 してくれます。この解析のことを「 アノテーション 」とも言うんです！
例えば、人物の写真を入れると、AIが自動的にそのポーズの骨格情報（これを OpenPose と言います）を読み取ってくれたりします。
その他にも、例えば、写真やイラストの 輪郭だけをきれいに抽出 してくれる「 Canny（キャニー） 」という機能があります。
複雑な絵でも、この機能を使うと、まるで線画のように輪郭だけが浮かび上がってくるんです！
それから、画像の 奥行き情報を読み取ってくれる 「 Depth（デプス） 」という機能も、とてもユニークです。
この機能を使うと、写真の中で何が手前にあって、何が奥にあるのか、といった情報がAIに伝わるんです！
と、こんな感じで、ControlNetはこういった多様な「設計図」を元となる画像から抽出してくれるんですね⋯！
この解析された情報が、AIへの具体的な指示として使われるわけです！
まとめると、ControlNetには、この解析の種類ごとに 「モデル」 と呼ばれる機能が用意されています。
骨格を基にしたい場合はOpenPoseモデル、輪郭を参考にしたい場合はCannyモデル、といった具合に、 描きたい絵のイメージや参考にしたい情報に合わせて、これらの「モデル」を使い分ける ことで、より 私たちが頭の中で思い描いている「形」や「構造」に沿った画像 を生成することができるようになるんです！
PixAIでは「注釈」とも呼ぶんです！
ちなみに、この「アノテーション」という機能についてですが、使っているAIツールによっては呼び方が違うこともあるんです！
例えば、人気のAI画像生成ツールの一つである PixAI では、ControlNetを使ったこの解析機能を「 注釈 」と呼んでいます。
「比重」や「強度」で指示の強さを調整！
ちなみにですが、ControlNetで抽出した「設計図」を、どのくらい強く絵に反映させるかを調整できる機能があるんです！
それが、画像を生成する際に設定できる 「比重（Weight）」 や 「強度（Guidance Scale）」 といった項目です。
これらの設定値を調整することで、「抽出した輪郭はなんとなく参考にしたいけど、指定したポーズはしっかり反映させたいな」といったように、 AIへの指示の反映度合いを細かくコントロール することができるんです！
外部アプリとも連携できちゃうんです！
さらに ControlNetは、外部の便利なアプリとも連携できるんです！
特に、人物のポーズを指定したい場合にとても役立つ連携機能があります。例えば、「 PoseMy.Art 」という、自分で好きなポーズを簡単に作れるウェブアプリがあるんです！
このPoseMy.Artで作成した、 とても詳細なポーズの情報 を、ControlNetのOpenPoseモデルに直接入力することができるんですね！
使い方はとても簡単で、こんな感じで 画面上のキャラクターをマウスなどで操作して、作りたいポーズを作っていく イメージです。
たくさんのポーズのテンプレートも用意されているので、一から作るのが難しくても大丈夫！テンプレートを選んで、少し調整するだけで理想のポーズが作れます。
そして、このように外部ツールを使って作成したポーズ情報をControlNetのOpenPoseモデルに入力すれば、保存したものはこちらのようにして 生成 に利用できるわけです！
ControlNetの現在のラインナップ
現在PixAIのControlNet機能にはこちらのようなラインナップが揃っていて、 OpenPose と Canny と Depth を使うことができます。
「IPAdapter」との組み合わせも！
さらに！
PixAIの「キャラ参照機能」で使われている「 IPAdapter 」という技術と組み合わせることで、皆さんの「推しキャラ」の見た目をしっかり維持しながら、ControlNetで様々なポーズや構図のイラストを生成することも可能になっています。
PixAI.ArtでのControlNetの使い方ガイド
ここからはこのControlNetをPixAIではどのように使っていけばいいかということをご説明していきたいと思います！
ステップ1：PixAI.Artにアクセスしてみよう！
まずは、PixAI.Artの魔法の扉を開きましょう！✨
Webブラウザから、以下の公式サイトにアクセスするだけなんです！
https://pixai.art/?refCode=MB35FD9N
アカウント登録は、メールアドレスやSNSアカウントで簡単にできますので、
サクッと済ませてしまいましょう！
もし、困ったことがあったら、Discordのコミュニティで質問するのもおすすめです！
PixAI公式Discordコミュニティ（サポートが速いと評判です！）: サービス内からアクセスできます！
PixAI JPコミュニティ（日本語ユーザーが集まっています！）: https://x.com/i/communities/1815254189297344823
サイトへのアクセスとアカウント登録が完了したら、またいつものようにこちらの 生成画面 の方に 遷移してみてください ！
使用モデルのご紹介！「Otome V2」と高速化オプション
遷移したら、こんな感じでいろいろなモデルを選べますが、今回は 高速化のオプションと一緒に使用していきたい ので、この Otome V2 というものを使って説明していきたいと思っています！
https://pixai.art/ja/model/1856956427276171616?refCode=MB35FD9N
Otome V2についてもっと知りたい！
Otome V2に関しましては、こちらのYouTubeチャンネルやノート記事などで解説をしておりますので、よかったら見てみてください！
高速化オプション、LoRA、クレジット消費について
また、高速化オプションにつきましては、こちらの DMD2 LoRA というものを使用します。
これらの高速化オプションやLoRA、クレジット消費の関連については、先ほどご紹介したYouTube動画のTipsなどでも詳しく解説していますので、あわせてご確認ください。
ControlNetとLoRAでキャラクターを固定！
それと私個人の考え方としては、ControlNetで 構造を指定 し、LoRAでキャラクターを 固定する というものを基本としています。
キャラクターLoRAの作り方
キャラクターLoRAの具体的な作り方については、こちらのYouTubeチャンネルやノート記事でご紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。
ControlNet機能の使い方
では、そのControlNet機能の使い方を見ていきましょう。生成画面を下にスクロールすると ControlNet という項目がありますので、そこをクリックします。
その後の手順は、こちらの動画でも確認できますが、 参照画像をアップロード し、 注釈付きの画像を生成 して、最後に 重さを調整 して適用するという流れです。
利用できるControlNetの種類について！
そして冒頭でもお伝えしましたが、ControlNet機能で現在利用できる種類は、こちらに表示されているようなものになりますので、
ぜひ、ご自身のイメージに合ったものがあれば使ってみてください！
今回は、それぞれどんな特徴があって、どういう時に使えるのかといったユースケースについても簡単にご紹介していきます！
OpenPose Full（棒人間全身）の詳しい使い方
まず使うのはこちらの OpenPose Full という機能です！これは「棒人間全身」とも呼ばれています！
このOpenPose Fullの大きな特徴は、画像中の人物の 顔の角度 や 指の位置 といった細かい部分まで、しっかりとポーズを調整してくれるところなんです！
AI画像生成に詳しい方でしたら、もしかすると DW Pose という技術に近い感じかな？と思われるかもしれません！
ちなみに余談なんですけど、ここに映ってるララランドのダンスシーン私結構好きなんですよね。
https://github.com/IDEA-Research/DWPose
ちなみに、このポーズについて、より細かく調整することが可能なんです！
こちらのように、 ポーズ編集 という機能をオンにして、さらに ライブプレビュー というのをオンにしてみてください！
そうすると、おそらくStable Diffusion 1.5モデルで 高速生成された画像 を見ながら、 どのようなポーズになっているのか をリアルタイムで確認できるので、とっても調整しやすいんです！
画像生成の基本的な設定とプロンプト
ポーズが決まったら、あとは通常の画像生成の流れで大丈夫です！
こちらで アスペクト比 や LoRA などの設定を行います！必要に応じて、お好みの設定を選んでください！
プロンプト自動変換機能がとっても便利！
ちなみに、プロンプトを自分で考えるのが少し難しそうだなぁ⋯とか、どんな言葉を選べばいいのか分からないなぁ⋯という時には、こちらのように、 プロンプト自動変換 というものをオンにしてから生成ボタンをクリックしてみてください！
そうすると、AIが生成したいモデルに 最適なプロンプト を自動で考えてくれて、そのまま画像生成を行ってくれるんです！
それと個人的には、 キャラクターを固定 したい場合は、 LoRA という機能を使うのがおすすめです！
プロンプトに関しては、最初はあまり凝らなくても大丈夫です！
もう一つ、とっても 重要なポイント があります！
それは、 顔の修正機能をオンにしてあげる ことです！
顔の修正はなぜオンにするの？
特にControlNetの OpenPose関連 、例えば 全身ショット のようなポーズを指定した場合に、 顔が崩れてしまう ことがあるんです⋯。
それを防ぐために、あらかじめ 顔の修正をオンに設定 しておくと、より安定した画像が生成されやすくなるんです！
実際にControlNetを適用して実行すると、 オープンポーズのポーズをきちんと引き継いで 画像を生成してくれているのが分かりますよね！
さらにこちらの画像で、ControlNetを適用した場合と、適用していない場合の差分を確認してみましょう。
ControlNetを利用していると、 かなりしっかりとポーズを正確に反映 して画像生成ができているのが、はっきりと分かります！
もう一つのOpenPoseについて
ControlNetのOpenPose関連で、こちらの もう一つのOpenPose、棒人形バージョン のものもおそらく気になっている方も多いのではないかと思います！
こちらも少し解説させてください！
この 棒人形バージョンのOpenPose は、先ほどご紹介したOpenPoseに比べて、もう少し マイルドに、アバウトな設定 で画像生成を行いたい場合のオプションのようなイメージなんです⋯！
例えば、 頭の向き などは、ある程度 保持 してくれます。
ですが、 ピースしている手 など、 輪郭部分の細かい形状 は、あまり 保持しない 傾向があります！
ポーズ全体の雰囲気 だけを、 ざっくりとマネしたい な、という時に使うと、手軽で便利なんですね！
実際に、この棒人形バージョンのOpenPoseで生成した結果を見てみましょう。
こちらの生成結果の、 左上 を見ていただくと、違いが分かりやすいかと思います。
ポーズはだいたい一緒なのですが、 手の開き方などが、少し異なっている のが分かりますよね！
ですから、 表情や手の開き方などを細かくコントロールしたい場合 は、「OpenPose Full」を使うのがおすすめです。一方で、 もう少しアバウトな姿勢だけを指定したい場合 は、「OpenPose」を使うといった使い分けが良いかと思います！
Canny（輪郭抽出）って？
さて、お次は「Canny」です！
Cannyは、 画像の輪郭（線画）を抽出する機能 なんです！ 線画として抽出すると、画像の後ろの背景のビルや、女の子の服装の線など、 かなり細かく輪郭として抽出できている のが分かりますよね！
つまり！ Cannyを使って画像生成すると、 元の画像の雰囲気や構図をそのままに、色合いなどを変更することができる んです！
こちらが元の画像と、Cannyを適用して生成した画像です。ぜひ違いを見比べてみてください！
交差点の位置やビルの位置などが、 元の画像とかなり近い ままになっているのが分かりますよね！
Depth（深度情報付き）って何？
さて、お次は「Depth」を利用した場合です！
Depthは、 色の濃淡を使って、画像内のどの部分が手前にあるか、どの部分が背景にあるか、といった「奥行き（深度）」の情報 を表現したアノテーションを作成してくれるんです。
こちらは、Depthを使って生成した画像です。 構図は似ているのに、元の画像とは全く違う雰囲気にしたい！ という場合によく使われる機能なんですね！
先ほどご紹介したCannyよりも、もう少し 柔らかい、ふわっとした雰囲気で、元の構図に「似た」画像を生成したい という時にぴったりなんです。
ControlNetの機能、組み合わせて使えるんです！
ちなみにですが、こちらのControlNetの機能は、なんと 2つ一緒に使う こともできるんです⋯！
必要に応じて 3つまで増やす ことができますので、いろいろ試してみてください！
CannyとDepthを一緒に使う場合
一応、 Canny と Depth を一緒に使うなんてことも多いんですけれども⋯
どちらも ウェイトを1にして生成してしまう と、ちょっとCannyの特徴がより濃く出てしまって、この画像でいうといらない後ろ髪のようなものが作られてしまう場合もあるんです！
なので、その時は Cannyのウェイト のところをクリックしてあげて、 0.7とか0.6ぐらいにウェイトを下げてあげる と解決したりするので、よかったら使ってみてください！
大切なのは「使い分け」と「組み合わせ」
こんな感じでいろいろと使うことができるわけなんですけれども、この4つの機能のうちどれを使うのが ベスト なのか⋯というわけでは ない んです。
結構、必要に応じて 使い分けたり 、 組み合わせたり といったようなことが多いんです！
ですので、それぞれの特徴をきちんと理解して、ぜひ使ってみてください！
IPアダプターについて
それと最後に、これらのControlNet以外にも IPアダプター という機能が使えるんです！
IPアダプターとは？
IPアダプターは、 Image Prompt Adapter の略で、入力された画像の特徴をAIモデルに効率的に伝えることで、その画像に似た内容やスタイルを生成させるための技術です。
例えば、アップロードしたキャラクターが「立っている姿」や「座っているポーズ」など、プロンプトで指示するだけで、 色々なシーンのイラストが簡単に作れちゃう んですね！
お手持ちのキャラクターも使えるんです！
既存のキャラクターはもちろん、ご自身でデザインされたオリジナルキャラクターでも問題ないんです！
パラメータ「Strength」を使いこなそう！
それと今までのものと同じように、IPアダプターには、「 Strength 」というパラメータがあるんです。
このパラメータは、数値を調整することで、 参照した元の画像の特徴をどれくらい引き継ぐか をコントロールできるんです！
つまりは、数値を 比較的小さくすればするほど 、生成される画像は 元の画像の特徴を強く維持 する傾向があります。
これはまるで、元の画像を少しだけ加工するような、 イメージツーイメージに近い使い方 ができるイメージですね！
反対に、このStrengthの数値を 大きくすればするほど 、生成される画像は 元の画像からより離れた雰囲気 になります。
全く新しい表現に挑戦したい時に良いかもしれません！
ちなみに、私はよく スタイル転送 という目的で、このStrengthの値を 0.8くらい にして使うことが多いです。
そうすることで、キャラクターの形はあまり元の画像に縛られすぎず、 絵のスタイルだけを参照 させるといった使い方ができるんです！
IPアダプターを使う上での注意点
ちなみに、とっても便利なIPアダプターなんですが、いくつか 注意しておきたい制約 があるんです。
まず、生成される画像の アスペクト比が、参照元として使った画像と同じになる という点ですね。
もし特定のアスペクト比で作りたい場合は、あらかじめ参照画像をその比率に合わせておく必要があります！
それと、 デフォルトの設定では、一度に生成できる枚数が1枚に限定 されています。
複数枚まとめて作りたい場合は、設定を変える必要があるかもしれません。
そして、ControlNetを使っている方もいらっしゃると思いますが、IPアダプターを使う際は、ControlNetを 一応指定することはできるんですが、システム上、基本的に併用が難しい んです。
なので、指定してもあまり意味がないということを覚えておくと良いでしょう。
最先端モデル「DITモデル」とは？
さて、ここからは少し話題が変わって、 DITモデル という 最先端のモデル を組み合わせたTipsについて解説をしていきます！
DITモデルについては、こちらのPixAI会員限定のベータ版として公開されているTSUBAKIというモデルなどで、基本的には使うことができるんですけれども、 プロンプトをきちんと理解した生成 などが簡単にできてしまうのが大きなポイントなんです！
普通の画像生成AIでは難しかった表現も、DITモデルなら思い通りに生成できる可能性が高まるんですね！
一応こちらでも動画で解説したりしているので、よかったら確認してみてください！
ただ、このDITモデルにも一つだけ欠点があるんです⋯。それは、現状では LoRAが使えない ということ。LoRAが使えないということは、 決まったキャラクターでの画像生成が難しい ということなんです！もしかしたら、今後改善される可能性は大いにあるんですけれども⋯。
ControlNetを使ったキャラクター固定のテクニック
ですので、 「特定のキャラクターで、このDITモデルのすごい性能を引き出したい！」
そんな時に活躍するのが、今回の ControlNet なんです！
ControlNet活用例：TSUBAKIと他のモデルの組み合わせ
では、どのようにControlNetを使うのかと言いますと⋯。
まず、 DITモデル（例えばTSUBAKI）で好きな構図の画像を生成 します。
そして、 TSUBAKIで生成したその画像を、ControlNetで読み込んであげる んです。
ControlNetで Depth や Canny といった機能を使って 構図を固定 してあげて⋯。
その上で、 他のモデル（例えばOtome V2など）を使って画像を生成 してあげるんです。たったこれだけなんです！
こちらの例を見ていただくと、とっても分かりやすいと思うのですが⋯。
左側の TSUBAKIのDITモデルで作った画像 が、右側の Otome V2を使って画像生成した場合でも、きちんと構図が保たれて いますよね！ しかも、 キャラクターの固定もできている ことがよく分かります。
ちなみに、ControlNetを使用しないで Otome V2 単体で同じプロンプトで生成するとこんな感じになるので、このControlNetで構図を指定するというのがいかに大事かがよくわかりますね！
このように、 DITモデルで好きな構図の画像を作って 、それを ControlNetでコントロール して、 Otome V2などのそのモデルにしか出せない「味」を持ったお気に入りのモデル で、 キャラクターの一貫性を保ったり 、逆に 別のキャラクターに変化させる ⋯といった流れは、 画像生成AIの世界では結構よく使うテクニック なので、覚えておくとかなり便利です！
はっきり言って、LoRAでキャラクターを学習させている場合、使いたいモデルとの相性とかもありますからね⋯。
PixAIの会員プランって？
さて、ここまでお話ししてきたように、PixAIは 無料でも使える んですけども、実は月額9.99ドルからの 会員プラン というものもあるんです！
個人的には、 LoRAの無料学習 や ほぼ無限の画像生成 ができるので、せっかく使うのであればこの会員プランがとってもおすすめです！
https://pixai.art/membership/plans?refCode=MB35FD9N
会員プランでもらえるクレジットについて！
会員プランのメリットとしては、 月の初めにたくさんのクレジットが付与される ことが挙げられまして、一番安いプランからでも、月に大体 60万から70万クレジットくらいが貯まる といった感じになっていますが、
私がおすすめしているTipsなどを使うと、モデルによってはなんと 200クレジットから500クレジットで4つの画像生成ができる のですごくおすすめです！
具体的な方法は、ぜひこちらの動画を見てみてください！
LoRA作成やその他の特典も！
それと、会員プランだと LoRAの作成が2日に1回ぐらいのペースで無料で作られたり など、他にも、色々な お得な限定特典 がたくさん付いてくるんです！
より詳しく知りたい方は、こちらの公式サイトから PixAI の会員プランをチェックしてみてください！
https://pixai.art/membership/plans?refCode=MB35FD9N
関連情報
ControlNetについてもっと詳しく知りたい方へ：
PixAIの活用術やTipsはこちら！
https://sub-quest.com/2025/04/19/pixai-tips/
https://note.com/kazukiyasan/n/nc81da92529c5
ControlNetの実験や面白い活用例：
https://note.com/baron_marmarade/n/n5c1b226b0cc8
PixAIのキャラ参照機能の紹介動画（Xより）：
https://x.com/PixAI_JP/status/1820427111494197572/video/1
PixAIユーザーが集まるコミュニティ：
https://x.com/i/communities/1815254189297344823
外部ツール「OpenPose Editor」：
https://zhuyu1997.github.io/open-pose-editor/
🎈おわりに
いかがだったでしょうか！今回は、まとめるとAIイラストのクオリティを格段に向上させるControlNetの魅力と活用方法ということでした！
1. ControlNetは、ポーズ、構図、奥行きなどを細かく指示し、AIイラストを思い通りに生成するための強力な機能です。
2. OpenPose、Canny、Depthなど多様な種類があり、それぞれ異なる特性を持つため、目的に合わせて使い分けることで表現の幅が広がります。
3. IPAdapterやDITモデルとの組み合わせ、PixAIの各種設定を駆使することで、キャラクターの一貫性を保ちつつ、より複雑で高品質なイラスト生成が可能です。
ControlNetを使いこなして、皆さんの理想のAIイラスト創作を存分に楽しんでみてください、今回の記事が、皆さんのAIイラスト制作の強力な手助けとなることを願っています！！
今回の記事と動画は、いかがでしたか？
今回の記事と動画を楽しんでいただけましたでしょうか。「参考になった！」と感じていただけたら、ぜひ Note のフォロー、いいね、そしてグッドボタンの3つをお願いします✨
まだ YouTube のチャンネル登録がお済みでない方は、ぜひ登録いただけると嬉しいです☺️
https://www.youtube.com/%40AI-Hakase
X（旧Twitter）では、毎日 AI・トレンドの速報 を発信していますので、こちらもよろしければフォローをお願いいたします！
さらに、実は最近、公式LINEを始めました！
こちらは、AIに関する質問などにお答えする無料のチャットボットです！
また、AIに関して解決しきれない問題がある場合は、 Noteのメンバーシップ の入門者さん限定で、質問対応も行っています。
『NoteのID + 質問したいNote記事のURL』 を添えていただければ、かなり丁寧に対応いたしますので、ぜひご利用ください🙌
マガジン では、ジャンルごとに記事や動画をまとめていますので、質問される前に一度ご覧いただけますと幸いです🙌
https://note.com/ai_hakase/magazines
それでは、また次回の記事か動画でお会いしましょう！
葉加瀬あいでした！バイバイ！
PixAI公式Discordコミュニティ
🔗：https://x.com/i/communities/1815254189297344823PixAIのキャラ参照機能の紹介動画（Xより）
🔗：https://x.com/PixAI_JP/status/1820427111494197572/video/1PoseMy.Art - 3Dモデルでポーズ参照を作成する無料ツール
🔗：https://posemy.art/ハカセアイ（Ai-Hakase）- note
🔗：https://note.com/ai_hakasePixAI公式サイト
🔗：https://pixai.art/?refCode=MB35FD9NAI-Hakase YouTubeチャンネル
🔗：https://www.youtube.com/%40AI-Hakaseハカセアイのnote マガジン一覧
🔗：https://note.com/ai_hakase/magazinesDWPose - GitHub
🔗：https://github.com/IDEA-Research/DWPoseControlNet - GitHub
🔗：https://github.com/lllyasviel/ControlNetPixAI クレジット節約Tips動画
🔗：https://www.youtube.com/watch?v=HJ-jxgL-JV0PixAIの活用術・Tips記事
🔗：https://sub-quest.com/2025/04/19/pixai-tips/PixAIの基本的な使い方 - かずき屋さん
🔗：https://note.com/kazukiyasan/n/nc81da92529c5外部ツール OpenPose Editor
🔗：https://zhuyu1997.github.io/open-pose-editor/ControlNetの実験や活用例 - マーマレード男爵
🔗：https://note.com/baron_marmarade/n/n5c1b226b0cc8PixAI 会員プラン
🔗：https://pixai.art/membership/plans?refCode=MB35FD9NPixAIとは？解説動画
🔗：https://www.youtube.com/watch?v=HJ-jxgL-JV0&feature=youtu.beOtome V2 モデル解説動画
🔗：https://www.youtube.com/watch?v=2q00RlLcrPE&feature=youtu.beTsubaki - DITモデル
🔗：https://pixai.art/model/1884107375027888751?refCode=MB35FD9NPixAI Tsubaki-Preview モデル解説動画
🔗：https://www.youtube.com/watch?v=hUVtFF3zVpk&feature=youtu.beOtome V2 AIイラストモデル（高速化オプション）
🔗：https://pixai.art/ja/model/1856956427276171616?refCode=MB35FD9NキャラクターLoRAの作り方 解説動画
🔗：https://www.youtube.com/watch?v=V4L4H0-V4L4H0-vhs&feature=youtu.bePixAI ControlNet ポーズ指定記事
🔗：https://sub-quest.com/2025/04/20/pixai-controlnet-を使ってポーズ指定をする/
#ハカセアイ #葉加瀬あい #AI #AITuber #AIイラスト #生成AI #画像生成AI #StableDiffusion #副業 #SNS #マーケティング #マネタイズ #在宅 #ChatGPT #Colab #AIとやってみた #ControlNet #ControlNet #ControlNetの使い方 #ControlNetの設定 #ControlNet機能 #ControlNet活用 #ControlNetTutorial #ControlNetGuide #ControlNetTips #ControlNet応用 #ControlNet設定 #コントロルネット #ControlNetModel #ControlNetOptions #PixAI #PixAIの使い方 #PixAI無料 #PixAICredits #ピクスAI #LoRA #LoRA学習 #LoRAトレーニング #LoRAの使い方 #LoRA設定 #LoRA #IPAdapter #ImagePromptAdapter #IPAdapterの使い方 #IPAdapter活用 #DITモデル #DITModel #OpenPose #オープンポーズ #Canny #キャニー #Depth #デプス #拡散モデル #DiffusionModel #画像アノテーション #AIイラスト生成 #AI画像生成 #イラスト生成AI #AIArt #AIGeneratedArt #AIイラストレーター #AIクリエイティブ #AIツール #AI技術 #AI初心者 #AI学習 #AI学習方法 #デジタルアート #PoseMyArt #ポーズ指定 #顔の修正 #キャラクター固定 #高品質AIイラスト #表現の幅を広げる #AIツール使い方 #画像生成AIのコツ