『Stable Diffusion』は、テキストの入力から画像を短時間で生成してくれる画像生成AIです。このAIは、AUTOMATIC1111 版の Web UI を利用すれば、専門知識がなくてもGUI環境で使えます。

　『Stable Diffusion』の利用には豊富なVRAMが要求されますが、低スペックの環境やオンライン環境でも利用可能です。

　本書では、4GBの低VRAM環境や、マシンを問わないオンライン環境で『Stable Diffusion』を使い、ゲーム開発用の画像素材を作る方法を示します。

　序盤ではまず、低VRAM環境やオンライン環境での導入をおこないます。そして、各種設定や呪文理論の解説をおこないます。

　中盤以降は、背景、キャラクター、ポーズ、学習、ミニキャラ、アイテム、アイコン、絵地図、UI部品の作成を説明していきます。

　本書は10万字以上の本文、350枚以上の画像で詳細に解説をしていきます（2023年3月上旬執筆）。

　簡略化した目次は、以下の内容になります。詳細な目次は、さらに下で示します。

第1章：ローカルでの環境構築
第2章：オンラインでの環境構築
第3章：基礎知識
第4章：呪文理論
第5章：背景画像の生成
第6章：キャラクター画像の生成
第7章：キャラにポーズを付ける
第8章：キャラを学習させる
第9章：ミニキャラの作成
第10章：武器や道具の生成
第11章：アイコンの作成
第12章：絵地図の生成
第13章：UI部品のテクスチャの生成

まえがき
　　本章の概要
　　本書の内容
　　学習する内容
　　筆者の実行環境
　　素材作成の目標
第1章：ローカルでの環境構築
　　本章の概要
　　画像生成AIの爆発的な普及
　　利用するソフト
　　ソフトのインストール
　　webui-user.batの実行
　　学習モデルの入手
　　学習モデルの配置
　　webui-user-my.batの作成
　　webui-user-my.batの実行
　　学習モデルを追加する
　　VAEを追加する
　　アップデートの方法
第2章：オンラインでの環境構築
　　本章の概要
　　Web UIのオンラインでの使用
　　Google Colabでの利用
　　ランタイムのタイプを変更
　　Web UIの実行
　　画像の生成
第3章：基礎知識
　　本章の概要
　　Stable Diffusionについて
　　Web UIの設定と画像生成
　　　　Stable Diffusion checkpoint
　　　　タブ
　　txt2img
　　　　Generateボタン
　　　　Prompt
　　　　Negative prompt
　　　　Sampling method
　　　　Sampling steps
　　　　Width, Height
　　　　Restore faces
　　　　Tiling
　　　　Hires. fix
　　　　Batch count
　　　　Batch size
　　　　CFG Scale
　　　　Seed
　　　　Script
　　　　出力画像
　　img2img
　　　　Denoising strength
　　Settings
　　　　Saving images/grids
　　ステップ数による出力画像の違いの例
　　呪文や設定の試行錯誤
第4章：呪文理論
　　本章の概要
　　学習モデルの選定
　　呪文のルール
　　　　単語とフレーズ
　　　　注意と強調
　　　　呪文の編集
　　呪文の分類
　　Prompt - 描画対象
　　Prompt - 画質向上
　　Prompt - 画風と画家
　　Prompt - 視点と光
　　Prompt - 細部操作
　　Negative Prompt - 低画質除外
　　Negative Prompt - 苦手除外
　　Negative Prompt - 不要物除外
　　画像から呪文を得る
　　呪文の例
　　実際のゲームでの画風の作り込み
第5章：背景画像の生成
　　本章の概要
　　背景画像の生成について
　　　　画像のサイズ
　　　　画像の拡大
　　　　絵柄の統一
　　描画内容
　　　　自然景観
　　　　建築物
　　　　レイアウトの注意
　　　　視点
　　実践
　　　　湖の向こうに山がある景観
　　　　城を臨む景観
　　　　魔法研究所内の様子
　　実際のゲームでの背景画像の作成
第6章：キャラクター画像の生成
　　本章の概要
　　キャラクター画像の生成について
　　キャラクターの顔画像を何種類も作る
　　キャラクターにポーズを付ける
　　　　3Dのデッサン人形を使う
　　　　img2imgで画像を生成
　　キャラクターに情報を付け加える
　　実際のゲームでのキャラクターの作成
第7章：キャラにポーズを付ける
　　本章の概要
　　ControlNet
　　ControlNetの導入
　　モデルの入手と配置
　　使用手順
　　各Modelの簡単な説明
　　生成例の共通の設定
　　cannyの生成例
　　depthの生成例
　　openposeの生成例
　　scribbleの生成例
　　手書きのラフを元に画像を生成する
第8章：キャラを学習させる
　　本章の概要
　　キャラクターの学習
　　Web UIでのLoRAの利用
　　学習の準備
　　　　学習用の画像
　　　　正則化用の画像
　　Google Colabでの学習
　　　　ノートブックのコピー
　　　　ランタイムのタイプを変更
　　　　I. Install Kohya Trainer
　　　　II. Pretrained Model Selection
　　　　III. Data Acquisition
　　　　IV. Data Preprocessing
　　　　V. Training Model
　　　　学習済みファイルの保存
　　実際に学習した出力を見る
　　ControlNetとの組み合わせ
第9章：ミニキャラの作成
　　本章の概要
　　ミニキャラの作成について
　　素体を作る1 ねんどろいど
　　素体を作る2 Outpainting
　　素体の加工1 職業の設定
　　素体の加工2 絵柄を変える
第10章：武器や道具の生成
　　本章の概要
　　武器や道具の生成について
　　下絵を作る
　　実践 剣の作成
　　実践 宝箱の作成
　　実践 ポーションの作成
　　実際のゲームでのエフェクト画像の作成
第11章：アイコンの作成
　　本章の概要
　　アイコンの作成について
　　下絵を作る
　　パス化して素材にする
　　素材を利用してアイコンにする
第12章：絵地図の生成
　　本章の概要
　　絵地図の生成について
　　絵地図の部品を生成する
　　絵地図の配置をおこなう
　　絵地図を生成する
　　再度img2imgにかける
　　Inpaintで修正する
　　実際のゲームでの絵地図の作成
第13章：UI部品のテクスチャの生成
　　本章の概要
　　UI部品のテクスチャの生成について
　　UI背景の作成
　　UI枠の生成
　　9Slice用画像の作成
　　実際のゲームでのUI部品の作成
　　実際のゲームでAIを使わなかった画像
あとがき

　本のページのサンプルです。