◇ Stable DiffusionのWebで遊べるもの （えっちな絵は無理だけどスマホでも可能）
https://huggingface.co/spaces/hakurei/waifu-diffusion-demo [link]
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion [link] (txt2img)
https://huggingface.co/spaces/huggingface/diffuse-the-rest [link] (img2img)
◇ Stable DiffusionをローカルまたはGoogle Colabに環境構築
・web UI (AUTOMATIC1111版) ※多機能 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui [link]
機能の解説はWikiを参照 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features [link]
・NMKD ※導入が比較的容易 https://nmkd.itch.io/t2i-gui [link]
◇ Stable Diffusionで使えるモデルデータ
・Waifu-Diffusion https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion [link]
・Trinart　 https://huggingface.co/naclbit/trinart_stable_diffusion_v2 [link]
◇ Stable Diffusion以外
・ERNIE-ViLG https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/ERNIE-ViLG [link]
・MidJorney https://www.midjourney.com/home/ [link]
・Craiyon https://www.craiyon.com/ [link] (顔を描くのは苦手)

2年後にはAI絵の問題点は全て解決してそう

TIといえば凄い版TIのプルリクエスト復活してたけど
なんていうかあのまま流れていきそうな雰囲気だな

>何も間違ってないよAI君、間違ってたのは私なんだ
皮モノもいけるのか…

>たておつ
>TI学習くん、局部を見すぎだよ……
キャミィでも学習させてるん？

俺英語上手くなった気がする！

皮モノって言葉を人生で初めて聞いたわ

Anlas割と使っても10ちょいしか減らないのか少ねぇ～って最初思ってたけどチリツモだったな...

Create hypernetworkにAdd layer normalizationが増えててこれオンにすると過学習しづらくなるらしいんだけどプレビュー画像が一定以上になると全く変化が無くなる…そして学習結果はあまりよろしくない
難しいな…

活性化関数がきたらまた感触変わりそうだしHN学習の新規要素の検証は待った方が良さげか

でかいちんぽに囲ませてぇ～すると囲まれてる側にでかいちんぽが生えるのは避けられない宿命なんだろうか
ネガ入れると今度は周囲のちんぽが消滅するし

>futanariは外国でも一般的らしく
>もう一生futanariの供給に困ることは無さそうだ
海外のは玉ありが一般的だから玉無し派にはおつらい
一応呪文で調整はできるようではあるが…

>Create hypernetworkにAdd layer normalizationが増えててこれオンにすると過学習しづらくなるらしいんだけどプレビュー画像が一定以上になると全く変化が無くなる…そして学習結果はあまりよろしくない
>難しいな…
いまのHN構造だとネットワークの表現力が足りてないのが原因な気がする
むしろそれなら、色々とHNがピーキーなのも説明つくんだよな
過学習より先に発散してたり、ノーマライゼーション入れただけで学習がある程度で頭打ちになるのって全部ネットワークが小さすぎるときによく見る現象なんよ
活性化関数導入実装早く来てくれれば多分解決する、というか今までのノウハウそのままでやろうとして本来の過学習を起こすとしが出るまでありそう

TIとHNはいったん置いておいてエッチな呪文開発にいそしんだ方がいいってことか

>活性化関数導入実装早く来てくれれば多分解決する
よし
活性化関数実装されるまでHNはやめとくか！

髪の色指定しないとだいたい黒髪になっちゃうんだねNAI

>>キャミィでも学習させてるん？
>だいたいあってるベガ親衛隊
>画像はT2Iで出力したものにTI学習ワードでいもげしたもの
なかなか良く出来てるじゃん

>>活性化関数
>なにそれすごそう
簡単に説明すると、今までのHNは
例えばサイズが320の4層ネットワークだった場合
320*4　の　表現力しかなかった
活性化関数を導入すると同じ構造で
表現力が、320*320*320*320　になる
とりあえず、なんかものすごいパワーアップするって理解でいいよ、実際１１１１で実装されるかどうかは知らんけど

>HNの新しいチェックボックスをよく分からず押したせいで2時間無駄にしたぜ！
怖い…

>門外漢だから変なこと言ってたらごめんだけど
>活性化関数ってReLUとかシグモイドとかそういうやつよね？
>普通は層ごとに挟むものだと思ってたけど現状のHNは違うんです？
>活性化関数無しって事は何層でも行列の掛け算をただ連ねてるだけになっててだから表現力が弱いということだろうか
その通り、で、層を重ねたときに誤差が深い層に届かなくなるっていうDLの特性は活性化関数の有無で変わらないから、逆になんでなかったの！？　が現在
1111で実装されるといいな、そして活性化関数の沼にみんな落ちるといい！

とっしーちょっと聞きたいんだけど
ANDについてはとっしーの説明を聞いてある程度はわかった気になったんだけど
A|Bのこの構文ってどうやって使うの…？
ANDと一緒に入れ子の形に使えたりする…？

HNの層構造ってなに？

sd1.5？

> https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 [link]
CompVisじゃないみたいだけどどう？
試した俺いる？

テレビの中は別に生成して後で合成すればいいんじゃない？

>とっしーちょっと聞きたいんだけど
>ANDについてはとっしーの説明を聞いてある程度はわかった気になったんだけど
>A|Bのこの構文ってどうやって使うの…？
>ANDと一緒に入れ子の形に使えたりする…？
alternate promptのことでいいのか？　それなら
1step毎に、promptを切り替える機能
あと使い方は[A|B]な？　[]を忘れたらただのトークン
a girl of [A|B|C]で
1step目　a girl of A
2step目　a girl of B
3step目　a girl of C
4step目　a girl of A
ってなるやつ、どういう動作するのかわかってれば結果がどうなるかは自分でやってみたほうが理解は早いと思う

Anlas3000切った
AIを通じて自分の性癖を知る…これは自分との会話なのだと

鼻歌から作ったようなmidiメロディから続きのメロディのmidiデータや伴奏ドラムのmidiデータが出るようなのが欲しいんだけどそういうのは無いのかな

SD1.5は学習データからエロいのを排除するようだから
解剖学的に人の身体を上手く描けなくなるのではないかという心配がされてたな

>>試した俺いる？
>とりあえず
>うーん
>うん
sdをそういえば久しぶりに見たな…

もう嫌だ…AIが俺を寝かせてくれない…

呪文とネガティブを弄る程打率が下がってしまう…
何故かカンマが抜けてる初期の奴のがいい絵ができたりしてもう

>何故かカンマが抜けてる初期の奴のがいい絵ができたりしてもう
スペルミスを頻繁にやらかしてるのだけどそっちの方が結果が良いとかあるあるすぎる

>ANDだと途中でスケスケっぽくなるんだよな
ANDのが明確に２つの描写を分けて処理できるから、透けさせるのには向いてるってことなんかね
editとaltはどうしても1step毎に上書きしちゃうから、でも感覚的にはそっちのが透けっぽくなる気がするし、prompt使いこなすのは理屈を知ってても難しい

diffusersをdeepSpeedコマンドから--deepspeedオプションでコンフィグ渡して起動してるけどVRam使用上限が変わらんなあ
diffusersのenable_attention_slicing()のほうで768×896や640×1024まで出力できてるし、基本的には512×640ぐらいで出力してhighresFixごとくアップスケーリングしようとしてるからいいけど、何が原因なのか気になる

>diffusersをdeepSpeedコマンドから--deepspeedオプションでコンフィグ渡して起動してるけどVRam使用上限が変わらんなあ
>diffusersのenable_attention_slicing()のほうで768×896や640×1024まで出力できてるし、基本的には512×640ぐらいで出力してhighresFixごとくアップスケーリングしようとしてるからいいけど、何が原因なのか気になる
メモリ領域先に確保してるとかじゃなくて？

>>ANDだと途中でスケスケっぽくなるんだよな
>ANDのが明確に２つの描写を分けて処理できるから、透けさせるのには向いてるってことなんかね
>editとaltはどうしても1step毎に上書きしちゃうから、でも感覚的にはそっちのが透けっぽくなる気がするし、prompt使いこなすのは理屈を知ってても難しい
でも1ステップずつ処理されるなら
[A|B|A|A|A|A]
って感じで薄めることができるのでは…？

ANDとか|使っても竿と穴のシャッフルは避けられないんだなあ…

>メモリ領域先に確保してるとかじゃなくて？
確保したメモリ領域の中でうまくやりくりして実質的なVRam上限をあげてくれる仕組みじゃなかったっけ？

webuiなんだけど顔だけ別のアーティストに書かせるとかできる？

>webuiなんだけど顔だけ別のアーティストに書かせるとかできる？
それ今苦労してるけど多分img2img使わない限りはできないと思われる
AIはキャラとか部分を区別してないようなので…

--medvram付けたままHN回してた事に気づいた絶望

>>メモリ領域先に確保してるとかじゃなくて？
>確保したメモリ領域の中でうまくやりくりして実質的なVRam上限をあげてくれる仕組みじゃなかったっけ？
内容全然みてなかったけどあれそんな仕組みなのか
なら、確保サイズ計算先にして確保するコーディングな気がするから、そこのサイズ計算とかじゃないか？
コーディングも理屈も全然みてないから、それ以上はわからん

>それ今苦労してるけど多分img2img使わない限りはできないと思われる
>AIはキャラとか部分を区別してないようなので…
無理かぁ
大人しくi2iするか

眼だけ書き直すAIとか自分で作りたいなあ

>時々話題になってた交互プロンプトやってみたら効率的に褐色になってたまげた
ANDもalterも使いこなしててすげ
てか、なにげにDB、TI、HNにマージに技術も全盛りとか使いこなしすぎだろ！？

>なら、確保サイズ計算先にして確保するコーディングな気がするから、そこのサイズ計算とかじゃないか？
>コーディングも理屈も全然みてないから、それ以上はわからん
まあそんなところかね
色々試してみるわサンクス

とりあえずランダムなキーワードを組みわせて出力するプログラムだけ組んで寝る

HNの階層って要は洗脳度合いがより深くなるってことで合ってる？

ここまで複雑になると重み付けの数値とかは定数にして書きたいな…

目標画像を与えれば遺伝的アルゴリズムで自動的に生成呪文を最適化していくプログラムも作れそうだな

dreamboothの方もWebUIにpull requestが行ってるし覚えることがまだまだ増えそう
便利になってとても嬉しいわ

>HNの階層って要は洗脳度合いがより深くなるってことで合ってる？
簡単に説明するなら、イラストとかで、フィルタってあるだろ？　ぼかし、シャープネス、エンボスとか
あの辺は基本的な計算式は同じで、その値が違うだけなんだよ
で、DeepLearningって要するにこれと似たもので、任意のサイズのフィルタを何枚もかけてるんだよ
層のサイズっていうのはフィルタの大きさ
層の数っていうのはこのフィルタを何枚使うかってこと
先に上げた画像処理のフィルタはたしか３ｘ３のフィルタだったはず

何でCompVisじゃなくてRunwayMLがSD1.5リリースしてんの？って海外でも混乱してるっぽいな

HN1,2,2,1で640の画像で学習したら11.7GB使ってる
ちょっとしたことでエラーなりそうで怖い

>PCがなにをやってるのか何も理解できない…
>怖い…
>何と何と何を比較してるの…
何がどうなってるかまでわからんが、XYなら画像に埋め込まれたpromptはその時に使った出力のものになってるから、頑張ってそれを参考にすれば・・・

>何でCompVisじゃなくてRunwayMLがSD1.5リリースしてんの？って海外でも混乱してるっぽいな
Inpaintingに特化してるみたいだけど使い心地どうなんだろうな

>泳ぐ事に成功したセフィロス
あの曲の歌詞全部平泳ぎにしたみたいになっちゃってるじゃん

>Inpaintingに特化してるみたいだけど使い心地どうなんだろうな
通常のとインペイント特化両方配布されてる
インペイント特化はここで試せるけどかなり良い感じ
https://huggingface.co/spaces/runwayml/stable-diffusion-inpainting [link]

禁術かもしれんが
アニメの水着シーンキャプの胸部分をペイントソフトで肌色一色に塗りつぶしてi2iに投げたらちゃんとおっぱい丸出しにしてくれた…

>禁術かもしれんが
>アニメの水着シーンキャプの胸部分をペイントソフトで肌色一色に塗りつぶしてi2iに投げたらちゃんとおっぱい丸出しにしてくれた…
一歩間違えればディープフェイクにそのまま使えちゃう技術だからなぁこれ…

1.5試してみたけど進化を感じないわ
NSFWは普通に出る

>No.1026623722
これが失伝魔法ですか
プロンプトこれだけ増えてるとただでさえ検証面倒なのに

>>No.1026623722
>これが失伝魔法ですか
>プロンプトこれだけ増えてるとただでさえ検証面倒なのに
何が困るかって[A:B]で区切られた部分じゃなくて,で区切ってる部分単位で重み付けしてるっぽいから再現したくても別物になる…
seed値は一致してるのに再現できないって状態になる
そもそも本文の方は[A|B]なのにX/Yプロンプトが発動してることの方が理解できぬ…
ひょっとしてそういう機能があるのか…？

>SD1.5の最大の目玉は768x768か1024x1024学習だったはず
ポーズと指が強いってこと？

いやリリースページ読むと普通に512*512って書いてんのよね

>>SD1.5の最大の目玉は768x768か1024x1024学習だったはず
>ポーズと指が強いってこと？
というよりは頭が切れなくなるとかじゃなかったっけ…
512×512以上のサイズで出力した場合もそのキャンバスサイズに縛られないから知らない人が増えてるとかが防げるはず

>>>No.1026623722
>>これが失伝魔法ですか
>>プロンプトこれだけ増えてるとただでさえ検証面倒なのに
>何が困るかって[A:B]で区切られた部分じゃなくて,で区切ってる部分単位で重み付けしてるっぽいから再現したくても別物になる…
>seed値は一致してるのに再現できないって状態になる
>そもそも本文の方は[A|B]なのにX/Yプロンプトが発動してることの方が理解できぬ…
>ひょっとしてそういう機能があるのか…？
スクリプトのほうが処理順早いはずだから、
単純にXYの置き換え後に、alterの文法が崩れてなければalterの処理、崩れてればalter無視になってるんでないかな？

より高解像度で訓練してるのはSDv2の方じゃなかったかな

本家に限らずモデルバージョン上げる時ってデータセット1から用意して1から学習させてるのか
前バージョンの続きからなのかどっちなんだ

>禁術かもしれんが
>アニメの水着シーンキャプの胸部分をペイントソフトで肌色一色に塗りつぶしてi2iに投げたらちゃんとおっぱい丸出しにしてくれた…
アニメ絵で学習させたckptで写真を部分的にi2iすると
学習した結果をちゃんと実写っぽい感じで写真に描いてくれたりもする

>スクリプトのほうが処理順早いはずだから、
>単純にXYの置き換え後に、alterの文法が崩れてなければalterの処理、崩れてればalter無視になってるんでないかな？
そもそもXがNoneなのよ…
Yだけが0.1から0.9記述してある状態
あとX/Yって本文に一項目と完全一致する箇所がないと発動しないはずなのでは…？

>より高解像度で訓練してるのはSDv2の方じゃなかったかな
学習情報みるとそうだね、単純に1.4より学習を進めただけっぽい
それでもCLIPスコアでいうなら、若干精度向上はしてるみたい
グラフ曲線の形状見るとcfgが7.0より高いと誤差みたいなものっぽいが低cfgの時のスコアの伸びは結構あるね

>>No.1026604557
>と同じ画像でTI
>圧倒的に濃い
プリチャン？

9割クリーチャーになっても1割性癖に刺さる子がでるから止まれないんだ…

TIは学習させたくないのを消すのがよくわからんからHNしかできてない…

>そもそもXがNoneなのよ…
>Yだけが0.1から0.9記述してある状態
>あとX/Yって本文に一項目と完全一致する箇所がないと発動しないはずなのでは…？
それなら置き換え発生しないはずだから
Xのところは区切りの数だけ何もしないで区切りの回数そのまま処理してるんじゃないか？
たしか、Noneにしても区切りがあったら区切りの数だけそのまま処理する、そんなバグがあったはず

基本的な性能は向上してるわけだしマージ素材として見ると1.5は結構有望なのでは

>9割クリーチャーになっても1割性癖に刺さる子がでるから止まれないんだ…
各種コストはかかっても苦痛は一切ないからね
そして苦痛を感じる頃には中毒で脳が変質してて辞められない

はよペンタブとどけ
ほんで画像修正をスムーズにやらせてくれ

>TIは学習させたくないのを消すのがよくわからんからHNしかできてない…
filename使わないテンプレでやればいい
効果あるかないかはどっちにしろ運次第だし

ステップ数とサイズを上げればいい絵の確率上がるが同じぐらい時間とグラボの過労が気になる…
どっちを取ればいいんだ…

>TIは学習させたくないのを消すのがよくわからんからHNしかできてない…
逆だ、学習させたい部分をpromptから外すんだよ、HNでもキャラ学習は同じ
学習の基本をまず理解したほうがいい
学習用promptで画像生成、それと教師画像を見比べる
その差を縮めるように学習する
だから、学習用promptで生成される画像は学習したい要素が入ってないほうがいい
逆に学習させたくない要素は生成される画像に入っていた方がいい、この理屈はわかるな？

なら、どうすれば学習させたくない要素を中心に構成された画像を生成するpromptになるかを考える

わかりやすい例をあげると、赤髪を覚えさせたいなら
girl with red hairってpromptにすると赤髪の女の子が生成されるだろ？
でもそれだと赤髪って要素を覚えさせたいのに覚えなくても画像に含まれてるから学習しない
だから girl だけにしておけば赤髪じゃない女の子の画像が生成される可能性が高い
それなら、AIは赤髪って要素を覚えようとする

>>それなら置き換え発生しないはずだから
>>Xのところは区切りの数だけ何もしないで区切りの回数そのまま処理してるんじゃないか？
>>たしか、Noneにしても区切りがあったら区切りの数だけそのまま処理する、そんなバグがあったはず
>ところがだけど一周しても差異のある画像が生成されてるっぽいのよ…
>推定一周回った画像同士で比較してるけど明確に違いがある…
このくらいの差は、同一シードで設定もそのままでも起きる差異くらいの差だからそれじゃね？
あれって3000番台以外のグラボで起きるって話だったけど、3000シリーズでも起きるとかいう話だし

img2imgで元の目の形とかをあまり変えずに塗りのタッチだけ変えることって出来るのかな？
denoising strが小さいと変化がないし大きくすると顔が変わっちゃう・・・

>このくらいの差は、同一シードで設定もそのままでも起きる差異くらいの差だからそれじゃね？
>あれって3000番台以外のグラボで起きるって話だったけど、3000シリーズでも起きるとかいう話だし
待って！？
seedが完全に一致しても完全に同一の画像が生成されるわけじゃないの！？
毎度毎度これぐらいの差異が生まれるってかなりデカくないか！？
3060Ti使ってはいるが…

>img2imgで元の目の形とかをあまり変えずに塗りのタッチだけ変えることって出来るのかな？
>denoising strが小さいと変化がないし大きくすると顔が変わっちゃう・・・
1111ならinpaintってところで変えたいとこや変えたくないとこをマスク出来る
NAIは知らん

>待って！？
>seedが完全に一致しても完全に同一の画像が生成されるわけじゃないの！？
>毎度毎度これぐらいの差異が生まれるってかなりデカくないか！？
>3060Ti使ってはいるが…
メインとなる構図とかキャラの大まかな形状には大きな差異は確認できないけど
背景オブジェクトをはじめ、髪の毛の微妙なディティールとかは細かいところはなんか誤差が出る
理屈上seedが一緒なら完全同一になるけど、まぁ省エネ、高速化設計してるからどっかでその辺の精度が落ちてるんだろ
試しに手動でシード固定してgenボタン連打してみればいいよ
それで誤差がでれば原因不明の誤差だし、そうでなければXYでなんか差異が生まれたってことになる

>というよりは頭が切れなくなるとかじゃなかったっけ…
>512×512以上のサイズで出力した場合もそのキャンバスサイズに縛られないから知らない人が増えてるとかが防げるはず
なるほど

>1111ならinpaintってところで変えたいとこや変えたくないとこをマスク出来る
それだと顔だけマスクしたら顔とそれ以外でタッチが変わりすぎてしまう
部分を変えるというよりは全体のタッチをセル塗り→水彩風に変換しつつ目や髪型のディティールをできるだけ保持するような加工が出来ないかなって思ったけどまあ用途が違うか

>わかりやすい例をあげると、赤髪を覚えさせたいなら
>girl with red hairってpromptにすると赤髪の女の子が生成されるだろ？
>でもそれだと赤髪って要素を覚えさせたいのに覚えなくても画像に含まれてるから学習しない
>だから girl だけにしておけば赤髪じゃない女の子の画像が生成される可能性が高い
>それなら、AIは赤髪って要素を覚えようとする
キャラを覚えさせたい場合どこまでDeepdanbooruから引っ張ってきたタグを消せばいいのか良くわからないんだけど
そのキャラがすっぽんぽんになった状態をイメージして
その時の要素を消していけばいいのかな…
目の色髪型体型あたりだけ消して
服とかアクセとかは残していいものなの？

>わかりやすい例をあげると、赤髪を覚えさせたいなら
>girl with red hairってpromptにすると赤髪の女の子が生成されるだろ？
>でもそれだと赤髪って要素を覚えさせたいのに覚えなくても画像に含まれてるから学習しない
>だから girl だけにしておけば赤髪じゃない女の子の画像が生成される可能性が高い
>それなら、AIは赤髪って要素を覚えようとする
その場合キャラの名前もプロンプトから消した方がいいのかな？
一応モデルの中には精度高くないけど学習されてるみたいなんだけど

AIとは関係ないがdanbooruのタグ漁りしてるとなんでこのタグ付け基準がpixivで起こらなかったのか不思議に思う
それあなたの感想ですよねってタグが跋扈するようになった理由とかあるんだろうか

>AIとは関係ないがdanbooruのタグ漁りしてるとなんでこのタグ付け基準がpixivで起こらなかったのか不思議に思う
>それあなたの感想ですよねってタグが跋扈するようになった理由とかあるんだろうか
ニコ動のノリでタグで遊ぶのがたくさんいたので…

そもそもそんなに付けられたっけpixivのタグ

10個までだよ
でも使用者の精神年齢を鑑みるまあまともな運用は厳しかった2010年代

>その場合キャラの名前もプロンプトから消した方がいいのかな？
>一応モデルの中には精度高くないけど学習されてるみたいなんだけど
基本的な考え方書いたんだから少しは自分で考えてくれ、ぶっちゃけその基本を理解してるだけで十分なんだ、それにすまないけど、お前がどういう学習をどのレベルまでしたいのかエスパーじゃないからわからないんだよ
とりあえず、ある程度ヒントになることは書いておくから、というかこれ以上答えようがないんだが、
そもそも学習用のpromptはテンプレートに定義されてて、そのテンプレートファイル内の[filewords]がその画像のファイル名もしくは同名のテキストファイルの内容がそこに入る
だから画像毎にpromptを設定できるんだよ、それはわかってるか？

説明が長くなったから連投するけどすまん

続き

で、実際にAIで出力した場合じゃなくて、理屈的にpromptで出力される画像がどうなるか推測くらいできるよな？
それなら、その推測される画像と学習する画像を比べたときに、学習したい要素の差が大きいかどうかを考えることができる
服装を学習したいなら服は指定しないでおくとか、服の指定はある程度自由にできるようにしたいならある程度promptで指定しておけば服の学習は抑えられるっていう推測が可能
キャラ名で出てくるっていうけど、精度が低くてもキャラ名で出てきた場合と、ただ漠然と1girlとかで指定した場合どっちのほうが誤差が大きくなるだろうか？
そうやって考えれば自分で判断できるはず

キャラを覚えさせたいときは色とかの情報は入れない方がいいって事か
横からだが勉強になるな

勉強になるなあ

興味本位でグロを最大にしたら女の子だったものが散らばって大変なことになった

前から気になってて結局未だに分かってないんだけどコマンドライン引数の--ckptでstable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion配下のモデルを指定する事って不可能？

>前から気になってて結局未だに分かってないんだけどコマンドライン引数の--ckptでstable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion配下のモデルを指定する事って不可能？
あ、ダブルクォートで囲めばよかったのか
--ckpt "C:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
ごめん質問した瞬間に自己解決できた

>複雑な呪文を組むと二人に分裂するの何とかならないものか
>soloとかネガティブに2girlsを入れてもあんまり効き目が無い
プロンプト同士の関連性を設定できればいいのにね

基本的な呪文を纏めたのが欲しい
ネガティブプロンプトなんて昨日始めて存在を知ったぞ

[天|天|丼|丼|天|丼|丼]でてんどんマンが出てきます

ネガティブにchocolateを入れたらうんちが出なくなったのでAIはうんちとチョコの区別がついてないことが判明した

>基本的な呪文を纏めたのが欲しい
>ネガティブプロンプトなんて昨日始めて存在を知ったぞ
インターネットで情報を漁ってればなんとでもなると思うけど何が難しい？

>基本的な呪文を纏めたのが欲しい
>ネガティブプロンプトなんて昨日始めて存在を知ったぞ
とりあえず元素法典でも見てみれば

>No.1026637381
ミニチュア感すき

SDの新モデルもリアルよりが強いのか

wdやnaiのvae.ptを読み込ませると多少は二次元にも強くできるんじゃないかな

というか現状でもちらほらワード無効化されてるからな

LayerNormalization入れたらとたんに学習の進みが遅くなったな
Lr0.00005にしてたけどもう少し上げるべきか

SD1.5ってhuggingfaceにログインしてないと取れないの？

キャラ再現いいよね…
でも表情が難しい、三白眼ツリ目とかでねえ

>SD1.5ってhuggingfaceにログインしてないと取れないの？
そう
そこで利用規約に了承しないとダウンロードさせてもらえないよ
torrentでもダウンロードできるみたいだけど

>そこで利用規約に了承しないとダウンロードさせてもらえないよ
>torrentでもダウンロードできるみたいだけど
ありがとう捨て垢作ってくる

キャラ再現→悪落ち再現→精液塗れ
ｳｯ

朝ごはんぬ

HNのレイヤー構造とか活性化関数とかのパッチの人ってSony Computer Science Laboratories, Inc.の人なんだねやりよる
https://twitter.com/_determina_ [link]

んん？
RunwayMLはv1.5をStabilityAIの許可なしに配布したってことか？
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/discussions/1#63518cac84eb6663ca3d7e19 [link]

>おはpizza
チーズ分だけごっそり剥がれちゃったかのような食い方で面白い

>はよペンタブとどけ
>ほんで画像修正をスムーズにやらせてくれ
ホントあるとないとでだいぶ精度変わるぞぉマウスお絵かき出来る人間の方が貴重だからなぁ
ついでにお絵かきソフトもあると更に捗る
下描きにしなくてもクリスタの3D人形さんは普通に強い

img2imgで色味とラインが濃くなるのって防止できたりするのかな

>スイカは赤い
きっと皮を剥いたのだ

SD1.5マジか
学習終わったら更新してみるかな

ノベルAIリークスってトレントにしかないと思ったら普通に落ちてんのね(ﾟдﾟ)！

>としあきが貼ってた海外サイトをキャプって１つの画像ファイルにする
earsがどデカパイすぎる

学習中に時々出てくる黒塗り画像なんなんだろ
今まではなかったんだけどな

>としあきが貼ってた海外サイトをキャプって１つの画像ファイルにする
このサイト見にいきゃいいだろと思いきや
夜とか重いから助かる…

>ホントあるとないとでだいぶ精度変わるぞぉマウスお絵かき出来る人間の方が貴重だからなぁ
>ついでにお絵かきソフトもあると更に捗る
>下描きにしなくてもクリスタの3D人形さんは普通に強い
ここ1ヶ月でクリスタの名前知ってみかけたスレ覗いたんだけど今買わないほうがいいっていったけどほんと？今買ってもAI技術取り入れそうな次のメジャーバージョン使えないからって

上レイヤーを想定した追加だとi2iはかなり楽だよね
下や中レイヤーに来るものは上レイヤーもちゃんと埋めてくれる修正が出るまでのたうちまわるので
スキルがあるならフォトショしたほうが早え

〇〇画風のというキャラ
をやろうと思ったらHNだけでは無理だろうか？
HNって混ぜる手段ないよね
学習の時にHN入れっぱなしにすれば混ざるような気はするけど
それか諦めていったん作った後HN切り替えてimg2 imgで生成するか

>学習中に時々出てくる黒塗り画像なんなんだろ
>今まではなかったんだけどな
自分もたまにあるけど
順調な時はいっさい出ないから
出るのは良くない兆しだと思う

>〇〇画風のというキャラ
>をやろうと思ったらHNだけでは無理だろうか？
>HNって混ぜる手段ないよね
>学習の時にHN入れっぱなしにすれば混ざるような気はするけど
>それか諦めていったん作った後HN切り替えてimg2 imgで生成するか
片方をTIでやりゃいいんじゃないの？

>〇〇画風のというキャラ
>をやろうと思ったらHNだけでは無理だろうか？
キャラをTIにして画風をHNでいける

>〇〇画風のというキャラ
>をやろうと思ったらHNだけでは無理だろうか？
TIでキャラを学習して画風はHN
ただしそれぞれどのStepの組み合わせが最適か探るのはかなりの沼

>>〇〇画風のというキャラ
>>をやろうと思ったらHNだけでは無理だろうか？
>キャラをTIにして画風をHNでいける
やっぱそれしかないよな
やった事ないけどTI学習ローカルで出来るだろうか…
3060tiだからVRAM 8GBなんだよな

>1666310223382.jpg
ありがたい…

3090中古ポチった
壊れたら泣こう

>ここ1ヶ月でクリスタの名前知ってみかけたスレ覗いたんだけど今買わないほうがいいっていったけどほんと？今買ってもAI技術取り入れそうな次のメジャーバージョン使えないからって
むしろ今買うと2.0無償アップグレード権がついてくる

>ここ1ヶ月でクリスタの名前知ってみかけたスレ覗いたんだけど今買わないほうがいいっていったけどほんと？今買ってもAI技術取り入れそうな次のメジャーバージョン使えないからって
22年1月以降に購入したv1のv2アップデートは無償になった
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/14/news135.html [link]
俺は昔のv1だけど…

3090とか3090tiなんてまさにマイニングで前線を戦ってたグラボじゃないか…
それを中古で買うのは怖いよ

クリスタなら提供してる会社の株買えば株主優待のようなもので利用できるみたいな話聞いたことあるよ

>3090中古ポチった
>壊れたら泣こう
出来れば現物を確認したほうが…
マイニング使用品でもちゃんとメンテされてたか見分ける方法は一応無いこともない

>クリスタなら提供してる会社の株買えば株主優待のようなもので利用できるみたいな話聞いたことあるよ
T.3663 セルシス
自社子会社製品｢CLIP STUDIO PAINT EX 1デバイス6カ月版｣のアクティベーションコード
100株以上
ええと8万ちょいか

セルシス株は仕手戦の影響で業績とは無関係に上下するんで
600円台に落ちても気にしないマインドが必要とされる

謎のチノちゃんシリーズ好きだからもっとくれ

いい性能のPCさえ買えば覚えさせて無限に生成し放題って事なのかな…
今はNAIでちょこちょこポイント買ってるけど

>いい性能のPCさえ買えば覚えさせて無限に生成し放題って事なのかな…
>今はNAIでちょこちょこポイント買ってるけど
あとはスレ文にあるURLを見ながら手順通りにやれるだけの知能があればいける
偏差値30中卒の俺がいけてるからそれ以上ならいける

>いい性能のPCさえ買えば覚えさせて無限に生成し放題って事なのかな…
覚えさせるのは少し敷居が高い

色々生成してるけど画像の保存先の容量も重要ですわ
昔のグーグルピクセルでグーグルフォト利用すると容量無制限で利用できるとか聞いたから中古で保存先として買おうかくらいには悩んでしまう

>いい性能のPCさえ買えば覚えさせて無限に生成し放題って事なのかな…
>今はNAIでちょこちょこポイント買ってるけど
間違ってはいないが費用に関してはPC買う方が断然高くつくぞ
他にハイスペック活かす用途考えてるなら別にいいが…

としあきは高性能PCを使ってふたばをやるのが嗜みだったはず…！

今回HNでキャラ学習して失敗しまくったんだけど
原因が画像の加工の仕方だった
見た目は問題ない画像でもダメになるらしい

PCでゲーム遊ぶ派だから何も考えずにミドルスペックのやつを去年買ったけど、それでも十分AIに学習させたり生成させたり出来るからある程度金出してよかったなとは思ってる

>間違ってはいないが費用に関してはPC買う方が断然高くつくぞ
>他にハイスペック活かす用途考えてるなら別にいいが…
Steamとかやりたい事はけっこうあるからその為だけって訳ではないのだが
スレ見てるとけっこう難しそうな気はしている…

セールでwin用とセットで買ったけどあんまり使うこと無かったaffinityのipad版がめっちゃ活躍している

>Steamとかやりたい事はけっこうあるからその為だけって訳ではないのだが
>スレ見てるとけっこう難しそうな気はしている…
自分の場合理解力がないってのもあるだろうけど
サイトのHOWTO読んでもそのとおりに行かなくて苦労した
1回できるようになると後は楽なんだけど初回がむずかしい

昨日一日かけていろいろHN学習させたゲームのキャラを上手く学習できたか検証中
ダンボールで同キャラのタグが入った絵は30しかなかったからこれが通れば大体のマイナーキャラでもなんとかなりそう

>昨日一日かけていろいろHN学習させたゲームのキャラを上手く学習できたか検証中
>ダンボールで同キャラのタグが入った絵は30しかなかったからこれが通れば大体のマイナーキャラでもなんとかなりそう
そういうのがほんと夢のある使い方だよね…
二次創作たくさんあっても俺はこの衣装が好きなんだってのもあるし

>ビキニの女の子が凍ったバナナで釘を打つ絵
>を作りたかったのだけどまったくうまくいかない
酔っ払ったミサトさんの末路にしか見えない

>ダンボールで同キャラのタグが入った絵は30しかなかったからこれが通れば大体のマイナーキャラでもなんとかなりそう
タグがあったら版権キャラとか絵師を直接指定したりできるのかな

今週末はTIでもしようかなあ

SD Training Labs
Elinas — 今日 06:11
みなさん、こんにちは。このお知らせは、11月15日に分散型トレーニングを開始することをお知らせするためのものです。
要 20GB+ VRPM / 良好なネット接続 / win10(WSL)

P2Pでデータセットのチャンクをトレーニング…そういうのもあるのか

>パチモンアンドロイド
美凰！美凰じゃないか！

先日の更新以来512*512でもHNを開始できなくなってしまった…

>先日の更新以来512*512でもHNを開始できなくなってしまった…
エラーメッセージ読んだら原因出てない？

>タグがあったら版権キャラとか絵師を直接指定したりできるのかな
WDだとたしか版権キャラ名は取り込んでなかったと思うけど……あれは1.2の話だったかな？
絵師の指定はそれこそミュシャみたいに世界的有名じゃないとデフォルトではキツいんじゃないかと
HN学習させれば結構いけるけど

SDやWDだと具体的な芸術作品名でも通ったりする
winged victoryなんかは天使の素材になった

>>先日の更新以来512*512でもHNを開始できなくなってしまった…
>エラーメッセージ読んだら原因出てない？
出先だから細かいログ張れないけどCUDA Error Out of Memory云々だから根本的にメモリが足りないってことだよね？

>SD1.5は結局nsfw解禁できてるのかな
大して変わってないから普通に出る

>パチモンアンドロイド
美凰好きだぜ！
差し支えなければ教えてほしいんだけど、これって学習で雰囲気近づけたりしてるの？

>(chibi)とかだとそれっぽくはなるけれど…
画像の表情ならば= =,:3で攻めれば出てくるはず
>こんな感じの顔欲しくなることはたまにある
目は多分0 0でいけるが口は:oだと普通のでギャグ顔にはならん気がするな

普通に可愛すぎるのが沢山あって凄い

NAIについて調べたりスレ見たりしてると時々出てくる
(英単語:±数値)みたいな表記ってどういう効果があるんだろう？

>>>先日の更新以来512*512でもHNを開始できなくなってしまった…
>>エラーメッセージ読んだら原因出てない？
>出先だから細かいログ張れないけどCUDA Error Out of Memory云々だから根本的にメモリが足りないってことだよね？
自分もでるけど再起動してすぐ学習させるとできた
8GBはマジでギリギリなんだろうな…

>(英単語:±数値)
その記法は始めて見たな…1111の重み付けはマイナス使えないし

>これ出力出来て俺は満足した
>猿みたいに抜いてた頃の記憶がよみがえる
良いノスタルジーを感じる

>(英単語:±数値)みたいな表記ってどういう効果があるんだろう？
プラスマイナスなしなら強調↓としあきが貼ってたのコピペ
(huge breasts:1.05) = 1 {huge breasts}
(huge breasts:1.10) = 2 {{huge breasts}}
(huge breasts:1.16) = 3 {{{huge breasts}}}
(huge breasts:1.21) = 4 {{{{huge breasts}}}}
(huge breasts:1.27) = 5 {{{{{huge breasts}}}}}
(huge breasts:1.34) = 6 {{{{{{huge breasts}}}}}}
(huge breasts:1.41) = 7 {{{{{{{huge breasts}}}}}}}
(huge breasts:1.48) = 8 {{{{{{{{huge breasts}}}}}}}}
(huge breasts:1.55) = 9 {{{{{{{{{huge breasts}}}}}}}}}
(huge breasts:1.63) = 10 {{{{{{{{{{huge breasts}}}}}}}}}}

final prunedだと= =とか0 0はうまく効かないな…
jitomeやsanpakuが効かないのと同じかも
:3と:0は効く

なんか比率とか指定できるみたいなのどっかで見たけどどこだったか忘れた

>No.1026668694
>No.1026668843
今見直してみたら確かに±は無くて単に数値だけだった…すまぬ
強調や弱体をいっぱい並べなくても数値で調整できるって事なのかな

>>美凰好きだぜ！
>>差し支えなければ教えてほしいんだけど、これって学習で雰囲気近づけたりしてるの？
>とにかく出そうなタグ羅列しまくってガチャしてる
>９割ぐらいラスオリみたいなの出てくる

回答ありがとうございます
供給少ないから1割出るのも結構大きいね

(((())))みたいなのが(:1.44)で済むのはでかいからね

>強調や弱体をいっぱい並べなくても数値で調整できるって事なのかな
webのNovelAIだと{{{slender legs}}}とかで強調
ローカルの1111だと(slender legs:1.5)とかで強調って感じ

>>強調や弱体をいっぱい並べなくても数値で調整できるって事なのかな
>webのNovelAIだと{{{slender legs}}}とかで強調
>ローカルの1111だと(slender legs:1.5)とかで強調って感じ
ローカル用の書き方であったか…
NAIで遊んでるからとりあえず今は覚えなくてよさそう
回答に感謝

強調が簡単にいじれるよりも
(open mouth:0.5)とか
(close eyes:0.5)みたいな開き具合の調節簡単にできるのがいい

ローカルの豆知識だとプロンプトのワードをダブルクリックとかで選択して
ctrl+方向キー上下で強弱付けれる

ちなみに1111の旧記法の重み付けの式は 1.1^括弧の数
NAIは1.05^波括弧の数だから何も知らず呪文移植すると結構な差が出る

>一回だけギャグっぽいの出たけど普通のえっちなイラスト量産してた時に一枚だけ紛れ込んでたから再現性無いんだよな…
おー面白いこれ
deepdanbooruかけてみよ

>プラスマイナスなしなら強調↓としあきが貼ってたのコピペ
0.いくつってした場合はどうなんの？

>一回だけギャグっぽいの出たけど普通のえっちなイラスト量産してた時に一枚だけ紛れ込んでたから再現性無いんだよな…
>motion lines入れてたけどそっちに強く引っ張られたとか…？
鬼太郎の目玉親父化みたいだ

>ローカルの豆知識だとプロンプトのワードをダブルクリックとかで選択して
これ地味に面倒というかキーボードとマウスで手の移動発生するんだよな
単語単位の選択をキーボードか強調をマウス操作で可能なボタンつけるかしたい
後者用のショートカットキー設定するのが一番楽かな？

>0.いくつってした場合はどうなんの？
弱まる

>AIのパンダ可愛くないな…
おっさんみあるね…

いまはプロンプトで雑多に指定してるけど
もう少し進化したら普通に特徴をキャラメイク風に選択してくだけで作れるようになるんだろうな

>これ地味に面倒というかキーボードとマウスで手の移動発生するんだよな
Ctrl+Shift押しながらカーソル移動しよう
でも確かにエディタはもっと使いやすくなるといいなとは思うわ

背景も立ち絵も出力できるなら…って思ったけどなんで俺は2022年にAIが一瞬で出力した絵を手動で切り抜きしようとしてるんだ
アホか

>結構再現できてない？
デフォルメに効いてそうなのchibiだけだろうしchibi強調でなんとかなる可能性あるな…

令和の時代にアルカナハートを！？

SDの方にVAEのモデル2個きてるね
これ使うと顔が改善するって説明あったやつかな

>今っぽい塗りの指定をしたいんだけど中々うまくいかないな
昔っぽい塗りだけど俺はこっちの方が好きだ

>えっちなパンダ　で出力されたもの
>味わい深い顔しやがって…
ダメだった

Windows用のDreamboothのGUIできたみたい
VRAM 10GB以上でいけるとのこと
https://github.com/smy20011/dreambooth-gui [link]