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title: 「Omost」で画像生成を細かく制御しよう
description: 画像生成AIを制御する新しいオープンソースプロジェクト「Omost」について詳しく解説。Omostを使用する方法や生成される画像の例も紹介しており、AI、画像生成に関する知見を深めることができます。
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[AICU](https://corp.aicu.ai/ja)

# [「Omost」で画像生成を細かく制御しよう](https://corp.aicu.ai/ja/omost-gettingstart)

 作成者: [AICU Japan](https://corp.aicu.ai/ja/author/aidx-lab)｜2024/07/15 0:47:50 Z

# Omost（オモスト）とは？

Omost（オモスト）とは、ControlNetやStable Diffusion WebUI Forge、Foocusの開発者として著名なlllyasviel氏が開始した、新しいオープンソースプロジェクトです。

[https://github.com/lllyasviel/Omost](https://github.com/lllyasviel/Omost)

Omostは、 **LLMを利用して、画像生成AIが生成する画像のコーディングをしよう** という試みで、簡単に言ってしまえば「Omostを使うことで、Stable Diffusionにレイアウト指定をほとんど制御できる」――「ほとんどできる」から、AlmostでOmost…という洒落のようです。

ご存じの通り、画像生成AIというのは、どんなに厳密なプロンプトを組んだり、ComifyUIを使って緻密なノードを組んだとしても、完全に制御できるものではありません。それはこのOmostを使っても同じことです。そこには「生成AIに共通する入力に対する出力のゆらぎ」のようなものがあります。

それでもOmostを使うと、それまで偶然に頼ることが多かったtxt2Imgでの画像生成に対して、かなり再現性の高いレイアウトを指定することができるようです。

lllyasviel氏の過去作「Fooocus」でも多くの内部最適化と品質改善がGPT-2をベースに組み込まれています。

[https://github.com/lllyasviel/Fooocus](https://github.com/lllyasviel/Fooocus)

Fooocusで使われている技術詳細は [こちら](https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#tech_list)

[https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#tech\_list](https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#tech_list)

書籍「画像生成AI Stable Diffusionスタートガイド」でも、最初の段階でこちらの日本語版を扱っています。

[**書籍\[画像生成AI Stable Diffusionスタートガイド\]**](https://ja.aicu.ai/sbxl)

[https://j.aicu.ai/FoooC](https://j.aicu.ai/FoooC)

[**Book-StartGuideSDXL/Fooocus\_onColab.ipynb at main · aicuai/Book-StartGuideSDXL**](https://j.aicu.ai/FoooC)

さて、今回紹介する「Omost」は、より上を目指す、ちょっとマニアックなツールになりますが、幸いなことにHuggingFace Spaceで試すことができます。さっそく使用感を見ていきましょう。

上手に使えると、こんな高度なポージングをした画像が再現性高く生成できます。

# Omostを準備する

# Spaceを使う場合

一番お手軽に使う方法はHuggingFaceのSpaceを利用することです。下のURLからアクセスできます。

[Omost — a Hugging Face Space by lllyasviel](https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/Omost)

使ってみた印象では、ちょっと試すぐらいならSpaceを使うとよいと思います。スピードはローカルと変わらないぐらい速いです。

# ローカル環境にインストールする場合

Omostは、お使いのWindows PCが8GB以上のVRAMを搭載しているNVIDIA製のビデオボードを搭載していれば、ローカル環境で動かすことができます。

ローカル環境で動かすためのインストールの方法は、Omostのリポジトリより Get Started（ [https://github.com/lllyasviel/Omost#get-started](https://github.com/lllyasviel/Omost#get-started)）より確認してください。  
Omostをインストールする前に、事前に以下の環境が整っていることが必要です。

- Git for Windows
- AnacondaのWindowsローカル環境(Python 3.10)
- CUDA 11.8 もしくは 12.5
- インストールしたCUDAに対応したPyTorch

これらがコマンドプロンプトから動作するように、適切にWindowsの環境変数が設定されていることも必要です。

もし頑張ってインストールする場合には、ChatGPTなどに相談しながらやるとよいでしょう。  
ここではOmostのインストールは終わっているものとして、進めます。

<https://corp.aicu.ai/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLJ34fuNyTuBf9hK6HPxPa4XusRMaOf3jjb3SXWyYVHjpt98MrOHhHH15wVFRIlsAl9GkuB222aBBAlKUozHhgg2wR0n62E1EF5Rmj%2FqLgzY7YnaN6HrEjDjdVbQeXFWVhzy6gUzdg8kZDm0pkuXjWq%2FdIoT2DERq3uV73I%3D&webInteractiveContentId=185006873759&portalId=43845236&hsLang=ja>

<https://corp.aicu.ai/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLKaypRFKzFhtrhHYN%2FDOz8y2h1OdHHvBgW77RmPG9DskMDugbXSkpzE3n%2FGeuLjmT1bkoa9xGtVecCQy0Yv%2F0InTcG0rEJJUQUAIyBIibnRsI2ryn1KedwJAT9BbPwnBFRkm9PCy%2FaBkxVex8C26mRPW5laJT%2F4LGvmvvw%3D&webInteractiveContentId=185263496576&portalId=43845236&hsLang=ja>

# Omostを使ってみる

Omostのメイン画面は以下のようなものです。

# レイアウトを指示する

画面右下の「Submit」ボタンの横にチャットウィンドウがあります。そこに、欲しいイラストの内容を指定します。この指定は日本語でもいけます。LLMのおかげですね！

せっかくですので、以下のような面倒くさいイラストを指定してみましょう。

> *白い髪のバニーガールの少女が、異次元空間に浮かんでいる開いたドアの中をのぞき込み、ドアの中から光の珠（素晴らしい未来の象徴）を取り出そうとしている。  
> 少女の表情は好奇心に溢れていつつも、心持ち不安げ。不安げなのは、未来に何が待っているのかまだわからないから。  
> 異次元空間は真っ暗で、ドアが沢山浮かんでいる。  
> 少女の表情と仕草をイラストの中心として、ダイナミックな構図で表現すること。  
> 異次元空間なので、少女が立つ地平線は斜めに傾いている。  
> 16:9の横長のコンポジションで作画すること。*

イラストは16:9で指定しているので、左側にある Omostの「Image Diffusion Model」内の Image Width を「1920」と Image Hight も「1080」になるように指定をしておくと、後ほどチェックするのに便利です。

ここまで終わったら、「Submit」ボタンを押して実行します。  
するとその上の「Omost」というウィンドウ内に、延々とCanvasと呼ばれるオブジェクトが書かれていきます。これがOmostが生成AIに与えるイラストのレイアウト指示になっています。

# 画像を生成する

ここでCanvasの生成が終わったら、左側に「Render the Image!」というボタンが追加されます。このボタンを押すと、今Canvasに設定された画像が続いて生成されます。

いくつかサイズも変えて生成してみたところ、大体、白髪のウサギ少女、ドア、オーブが配置されたイラストになります。2枚目が典型的ですね。

皆さんはうまく生成できましたか？  
生成されたキャンバスの説明の生成も興味深いです。

AICUではOmostに関してさらなる活用方法を調査中です。  
続報をお楽しみに！

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*Originally published at *[*https://ja.aicu.ai*](https://ja.aicu.ai/omost-gettingstart/)* on July 12, 2024.*

[完全な記事を表示](https://corp.aicu.ai/ja/omost-gettingstart)

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