◇ 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)

>>cowboy shotのcowboy抜き、絵柄にめっちゃ影響出るな…
>まじか今までずっとcowboy shot使ってた…
ごめん影響してたのはfull body -> standingの変更のほうだった
なんか知らんがdetailed see-throughの透け要素ががっつり消されてkawaiiよりの絵柄になった

>女の子の太腿がちょい出るぐらいのアングルは
>カウボーイブーツがギリ映るぐらいの写真になるのでカウボーイショット
としあきは博識だな…これは使えそうだ

>ずっと同じような絵ばっか上げてちゃいかんな…何か考えねば
何割かは自撮りi2iを混ぜよう

>何割かは自撮りi2iを混ぜよう
罠師になっちまう…

>cowboy shotってなんぞ…？
https://note.com/highvoltageusa/n/n192f6a2db76e [link]
>アメリカにはカウボーイショットとなるものがあります。
>別名「アメリカンショット」と言われるそう。
>西部劇でよく使われたから、こういう名前がついたそうです。
>カウボーイショットは、カウボーイ達が腰につけている
>「ガンベルト」から頭までをフレームに収めます。
>体の大部分は映したいけど、俳優さん達の表情もきちんと映したい。
>複数のキャラクターの腰上から顔までを画角に収めたい時にも有効なショット。

>>カウボーイショットは、カウボーイ達が腰につけている
>>「ガンベルト」から頭までをフレームに収めます。
結構間違えてた！サンキューとし

>だああ！可愛いのにギザ歯がうまくだせん！
>ギザ歯大好きだからHyperNetworkデビューしようかな…
がうるぐらモデルを使うとほっといてもだいたいギザ歯になるのでおすすめします

>誰だおめえ！
碇シンジ君！

隈ほんとでない、オカルトマニアとか生成したかった…

>がうるぐらモデルを使うとほっといてもだいたいギザ歯になるのでおすすめします
おーそうなんかちょっとやってみよ

高確率でニップルファック出る呪文を見つけられたら10000アナル…いや俺のアナルを捧げてもいい

隈出そうとして強調させたら鞄生えてくるのいいよね
よくない

upper bodyはきっちり効くんだけどもうちょっと下まで欲しいんだよな
って思って改めてタグ確認したらcowboy shotがそもそもFace through thighsのタグ代替してたからこれがきくならこれでよさそう

エロいのは死ぬほど溜まったからなんか良い感じの狙い始めてるけど
上手いこといかずに作っては消すの繰り返した

>たておつ
>誰を出したいかわかってくれるかな
アクタージュの子か若女将か最近やってる落語漫画の子！

HN設定して作る時のUse dropoutってなんだ？

>AIに掘り起こされる存在しない記憶割とすき
懐かしいな
水曜の6:30にやってたアニメでしょ

>アクタージュの子か若女将か最近やってる落語漫画の子！
そう、あかね噺の子だ
でもよぉ毛先だけピンクってのがまぁ出ないんだワ

>やはりこちらが知っているラーメンとは全然別物らしい
>多分ラーメン＝パスタ含む麺類って認識だよねこれ
たぶんだが丼に入っている麺全般じゃね？
パスタが生成される事はほぼないがうどんが生成される事は多い

エッチなの作る時にネガティブにNSFWをつっこむのあると思います

ペドっぽい呪文真似てちょっと試してみてるけど
これすさまじい奇形率ね
かわいいの出そうと思ったら相当根性要る

何度やっても長波サマか橘ひなのにしかならぬ
もみあげの先端だけピンクってのは難しいなぁ

>前スレの終わりの方で貼られていた「最高の組み合わせ」呪文と手持ちの呪文を掛け合わせてみた
昔やったゲームのボス登場ムービー感すごい

>結果235枚のファイルからこの3ファイルが良作として選出された
>まだ試作段階だから問題あると思うけど悪くない仕組みなんじゃないかと思う
これは対象ディレクトリからgood/にコピーしてるのか
dest-dir指定できるとなおいいな
あとはタグ検出の閾値設定があれば必要十分じゃないか？かなりいいと思う

>下品なエロ絵が作りたいけど難しい
足し算でどんどんエロくなる気がする…

>これは対象ディレクトリからgood/にコピーしてるのか
>dest-dir指定できるとなおいいな
>あとはタグ検出の閾値設定があれば必要十分じゃないか？かなりいいと思う
そうそうそんな感じとりあえず仮組みなんでその辺はオプションで指定出来るようにしようと思ってるよ
全部入ってないとだめな必須のタグと指定したタグのうち一定割合以上が入っていればいいオプションタグを指定出来るようにするとか
……ちょっと技術的には行けそうなんで週末あたりに真面目に書いてみるかな

ゲーミングちんぽ華道部の選出に使おうとおもったらゲームングチンポをDeepDanbooruはpenisとかdildoと認識してくれなかったんでダメだった……

ワード組むのに5W1Hって大事だと思った
公園のトイレで爆乳JCがマイクロビキニでザーメン浴びてニッコリ笑顔の夕方とか
なんか足んねえかも

>「とりあえずこれは混ぜとけ」っていうNAIの魔法の呪文ある？
>とりあえず意味は分からないけどmasterpieceとnsfwは入れてる
masterpiece→良作
nsfw→エロ絵
くらいの雑な認識でいいかと

>機械学習やってる人にとっては常識なんだろうけど
>epochごとのLossって周期性あるんだねおもしろ
これはどういう傾きになったら成功なん？

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3621 [link]
多すぎる…

>ゲーミングちんぽ華道部の選出に使おうとおもったらゲームングチンポをDeepDanbooruはpenisとかdildoと認識してくれなかったんでダメだった……
心が無ければ理解できない――

> https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3621 [link]
何もわからない…

邪心も心ではあるのよなぁ

> https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3621 [link]
>多すぎる…
なそ
にん

また既存の3つの状態もわかってねえのに

> https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3621 [link]
>多すぎる…
これどれが有効とか見出したらガチの論文書けるやつなのでは…

チクショウ…ふたなりができねえ…
なんで腰からチンポ生えてくるの…

>機械学習やってる人にとっては常識なんだろうけど
>epochごとのLossって周期性あるんだねおもしろ
1step単位？　通常のMLなら周期性なんてないが・・・うちだとこんな奇麗なloss推移出てるの見たことないぞ？

>裏路地で僕は彼女と出会ったんだ…
何だか男が酷くうらやましくなつてしまつた。

>> https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3621 [link]
>>多すぎる…
>なそ
>にん
>また既存の3つの状態もわかってねえのに
完全にガチDL化するのか、まぁ既存の理論から期待値高いのだけ上げると
swish relu mish tanh sigmoid の順かなぁ　あとはまぁReLUでいいよ、というか好みで選んでいいよくらいなもの
HNの構造考えたら意外とtanh sigmoid辺りはいい成績出そうな気がしないでもない

なんか知らんけどreluよりlinerの方が打率いいな…

>swish relu mish tanh sigmoid の順かなぁ　あとはまぁReLUでいいよ、というか好みで選んでいいよくらいなもの
とりあえず今はswishを階層変えたり学習レート変えたりしながら試してるけど「うーん」って状態で数日経ってもまだ間隔掴めてないのに……

よりによってとしあきをサンプルに・・・

ハアハアHN用の画像準備できた…
顔のアップとバストアップと全身それぞれ用意したら結構時間かかったぜ…

>たまに複数カットが出るのは何なんだろう
めちゃくちゃタグ付けると1人では抱えきれなくなるケースがあるらしい

学習回しながらフォトショの選択ツール使って学習素材作るお勉強してたら全く呪文の練習できねぇ…

>学習回しながらフォトショの選択ツール使って学習素材作るお勉強してたら全く呪文の練習できねぇ…
学習用のデータ作ろうとすると呪文よりフォトショの扱いに慣れてくのいいよね...

>学習画像85枚で1epochごとに直近6epoch分（= 85 * 6 steps）の平均取ってみた
HN学習特有のかと思って、直近で学習してたやつをさらに均衡化強めて出してみたけど、そんな奇麗にならんな
まぁ直近でやってたのが3枚での学習だからブレがある方が自然ではあるけど
条件聞く限りだと、グラフが波打ちながら奇麗に下がってるから学習としてはかなり理想的に近い進み方してるんだよな
よくそんな奇麗に学習進む設定出せたなぁ、普通にすごいわ

としあき同士で分業したらどうか

性癖の違いで船が山登るから…

ディープラーニングは助けてソニーの小林さんってレベルなのが俺

>学習回しながらフォトショの選択ツール使って学習素材作るお勉強してたら全く呪文の練習できねぇ…
2時間ぐらいかけてスタンプツールで学習対象に重なった文字とか余計な効果を消してると俺は何を…

>>学習回しながらフォトショの選択ツール使って学習素材作るお勉強してたら全く呪文の練習できねぇ…
>学習用のデータ作ろうとすると呪文よりフォトショの扱いに慣れてくのいいよね...
前まで「機械学習はデータが大事」って言われてもピンと来て無かったけど今ならわかる…

>みんな！機械学習の理論については説明不要だね！？
>ぐらいのノリでガンガン実装されてくから機能把握するだけで大変だぜ
ただ使うだけならともかく学習やってるのは、ボタンワンぽちでできるようにしてくれたお手軽ファインチューニングだけど、それでも、とし達がやってることって、それだけガチML技術なんよ
学習もこうしたら上手くいくだのなんだのの検証もML研究でみんなやってることなんだよね
せっかく最先端の世界にいるんだから振り落とされないようにがんばれな！

としあきは優しくて何だかんだでわかりやすく解説してくれるから本当に助かる

元ネタあるかもしれないけどとしちゃんのオリジナルキャラが生き生きしてるの見てて楽しいよ

>{}使いすぎとかでもある？
{}使いすぎるとそもそも絵や絵柄がかなり破綻する
{}の中に複数個単語があるほど{}の許容量は減る…と思う

実装読むレベルには届かないだろうけど学習によく出てくる用語わけわからんから勉強してえな…

ドストライクの連発されていやもうそんなにオナニーできないから勘弁して…ってあまり触らない日もある

>ドストライクの連発されていやもうそんなにオナニーできないから勘弁して…ってあまり触らない日もある
やめどきがわからなくて寝れない

画像切り替えながらシコシコしてる時にinterrupt画像出てきたらびっくりする

今日もaiの画像でシコって寝ます

>難しい話は頭の良いとしあき達に任せようと思ってたけど
>カード枠の学習にはちょっと興味あるかも
>データセットを同じカード枠のコラ素材に嵌め込んで学習させたら
>良い感じの出力になったりせんかなー
後から合成を有りにするなら、枠だけ学習っていうのは面白いテーマかもしれんな
逆に、そのままカードで出すのは、カードの絵柄をどうするのか、とか枠のデザインの柔軟性とかで難しそう

>学習は簡単になってきたら手を出そうと思ってたらどんどん難しくなってそうで盛大に読みを外した感
逆に複雑化しそうな感じが辛いよね…

HNはボタンぽちぽちなんとなくでもできた

>データセットを同じカード枠のコラ素材に嵌め込んで学習させたら
>良い感じの出力になったりせんかなー
似たようなことチャレンジしたけど枠の中身を透過にしたら、透過部分にノイズが走って画像が乱れて
キャラクター入れたコラ画像を色んなパターンで作ったら枠の中身の人を覚えようとして発散してしまった…

>No.1028368150
いい顔だ

初HNなんだけどstep250〜2000全部モザイクのときって設定変えて仕切り直した方が良い？
TIの時にはぐちゃぐちゃなりにクリーチャーの絵が出てたからちょっと困惑してる

>似たようなことチャレンジしたけど枠の中身を透過にしたら、透過部分にノイズが走って画像が乱れて
>キャラクター入れたコラ画像を色んなパターンで作ったら枠の中身の人を覚えようとして発散してしまった…
透過情報はSDだと扱えないから黒塗りになる
本来なら黒塗りはかなり強い情報なんだけど、画像の本体が端っこの枠少しだけって、大分SDの想定から外れた画像になるんだと思う
基本的には中心のどこかにメイン題材がおかれるわけだし
それなら、まずはカードの枠だけに近い構図を出せるpromptを出して、そのpromptを元に強引に過学習気味に学習させてワンチャンかなぁって予測してる

>初HNなんだけどstep250～2000全部モザイクのときって設定変えて仕切り直した方が良い？
>TIの時にはぐちゃぐちゃなりにクリーチャーの絵が出てたからちょっと困惑してる
学習率Irが高すぎないかチェックした方がいい
5e-6から2.5e-5くらいで始めれば発散しにくいはず

>考えてみれば追加学習で枠を描かせようとするんじゃなくて
>AIイラスト全盛の今こそAIオリカ作成ツールの方が普通に需要あるかもしれんね
>枠を選んでテキストを予め打っといて納得いく絵柄になるまでリロールできたら素敵やん？
これだけ見たらこういう性癖のカードゲームあるんだなってなりそう

オリカは現状コラが早いし手軽だからな…
全部AIで出せたら面白いけど

ゲーミングちんぽカードゲーム部だったのか

オリカ制作趣味に豪華なイラストつけれるの良いよね

>一気にイラストが補充されてカードセット作れるレベルになってそう
しらそん…良いの教えてくれてありがとう

>この憎しみのこもったアヘ顔いい
>うんこがアレだけど
美味しそうなんだよな

そういやNAI Diffusionって元々文章作成AIのオマケだし
コラ作業自力でやるなら大体の事AIでやってくれるのか

音楽AIも出てきてるし
文章CG音楽すべてAIみたいな同人ゲーがいつか出るかもしれない

>オリカ作るならAIで作った絵を使って
>Magic Set Editor使って枠やテキスト入れればよいだけでは
画像を出力した時点でカードの形になってたらいいなって
枠にはめた時の見栄えをその場で確認したいねんな

枠と画像位置の調整とかあるからオリカ作りするなら枠と画像のレイヤーが別々な方が小回り効くと思う

DB学習がここ三日くらいまったく上手くいかない。完成したmodelが学習画像をそのまんま出力してくる…
学習画像の枚数減らすか、step数調整した方がいいんだろうか

>DB学習がここ三日くらいまったく上手くいかない。完成したmodelが学習画像をそのまんま出力してくる…
>学習画像の枚数減らすか、step数調整した方がいいんだろうか
インスタンスとクラスpromptは？

>音楽AIも出てきてるし
>文章CG音楽すべてAIみたいな同人ゲーがいつか出るかもしれない
あれしたいこれしたいの夢膨らむね

>DB学習がここ三日くらいまったく上手くいかない。完成したmodelが学習画像をそのまんま出力してくる…
>学習画像の枚数減らすか、step数調整した方がいいんだろうか

https://github.com/TheLastBen/fast-stable-diffusion [link]
試してるかもしれないがなんか新しいの出てたよ

>ついに俺は成し遂げた
おお夢が叶ってる

>>ついに俺は成し遂げた
>おお夢が叶ってる
まさかの俺の性癖は裸ランドセルだったのかとしってしまった
ちょっと10000000枚ほどつくってくるわ！

>>インスタンスとクラスpromptは？
>見よう見まねでこんな感じ。クラスは"girl"で学習画像は20枚、stepは3000の設定
>ただ完成したmodel使うとsks girl使うまでもなくgirlで学習画像が出てきちゃっててなにか間違えてるっぽい…
model nameはgirlになってるってことでいいんだよな？
インスタンスに対してクラス画像は10倍にしてあるし
なら、テキストエンコーダーの学習がされてないのが原因かなぁ
girlで出てくるのは明らかにおかしいし

新しいDBのやつも含めて明日GPUの追い出し明けたら試してみる
テキストエンコーダの学習はちょっとよく分からないから調べてみます、ありがとう

>新しいDBのやつも含めて明日GPUの追い出し明けたら試してみる
>テキストエンコーダの学習はちょっとよく分からないから調べてみます、ありがとう
fastのやつはテキストエンコーダー学習入ってるみたいだね
てか、ShivamShriraoさんのやつも最新のはテキストエンコーダー対応してる

>ついに俺は成し遂げた
HN学習のテキストファイルはどう編集してた?

>ついに俺は成し遂げた
おめでとう！そしておめでとう！

俺これ中学生だったらヤバかったかもなって
自分でエロ画像無限に作れる時代の若者は大変ね

>強いて言うならファイル名にキャラいないときがあったから
ファイル内
自動ではキャラ認識してくれてないときがありました

(キャラ名消した方がいいんじゃなかったのか…？)

>(キャラ名消した方がいいんじゃなかったのか…？)
(わからない)
(TIは消すとはきいたが)
(現にキャラ名で召喚できてるし)

>強いて言うならファイル名にキャラいないときがあったから
>追加したぐらい
プロンプトのテンプレートがリンク先では
style_filewordになってるけど
としwikiにはhypernetworkにしないと電気代の無駄って書いてあるんだ
どっちで作業したのかな?

>としwikiにはhypernetworkにしないと電気代の無駄って書いてあるんだ
>どっちで作業したのかな?
そのサイトHNの説明。もちろんHN

デフォのstyle_filewords.txtでもうまくいってるし
hypernetwork.txtに変えてもうまくいってるし
[filewords]だけ書いた13バイトのファイルでもうまくいってるので
考えないようにしている俺

HNはメモ帳の中身が[filewords]になってればなんでもええんや

なんか出たての頃にstyleだと失敗したみたいなとしいたからじゃないっけ
step回せばどれでも成功するってことなのかな

>デフォのstyle_filewords.txtでもうまくいってるし
>hypernetwork.txtに変えてもうまくいってるし
>[filewords]だけ書いた13バイトのファイルでもうまくいってるので
>考えないようにしている俺
t2iで出した画像以外をi2iで入力画像をそのまま出すことができないのと同じで、学習用promptの内容はあくまでそこに書かれた内容は学習しにくくするもの
だから別に、promptにキャラ名書いても学習はする、ただ書かないほうが仕組み的にはより強固に特徴を学習してくれるはずという理屈
あくまで学習用promptは学習内容をある程度人間がコントロールするための手段なんよ

>なんか出たての頃にstyleだと失敗したみたいなとしいたからじゃないっけ
>step回せばどれでも成功するってことなのかな
styleは[filewords]の記述が含まれないからHNでは失敗するのでは

画像10枚くらい適当に用意して背景も消さずpreprocess imageでdeepbooruで説明ファイル作ってもらいつつ512にしてファイル名も説明テキストも手をつけずそのまま
Linearの1,2,1でHNの土台ファイル作って
今のデフォルト設定の0.00001レートでstyle_filewordsのままで一番下のチェックだけしてtrain開始
これで10個くらいHN作ったけど絵柄もキャラもいい感じなのでつまづく要素がわからない…

学習凄いなあ…
配布モデル使うだけなら3070でも問題無いけど
学習の為にVRAM多いの欲しくなってくる

とりあえず成功例の美柑あきの真似をするのが今一番成功に近いと信じて
deepdanbooruで引っ張ってきたタグにキャラ名追加して
テンプレートはHNを選択して一晩流してみようと思う

>配布モデル使うだけなら3070でも問題無いけど
>学習の為にVRAM多いの欲しくなってくる
3070でも1,2,1設定ならいけてましたよー
ちょっとでもGPU動かすとメモリーエラーでおちたけど
俺は当分はまると感じたので中古3090手に入れました

なんかレートをカンマで区切って３種類指定してtrainするのとかなかったっけ…

髪コキ出なくね？
hairjob強調しても全くダメ

>deepdanbooruで引っ張ってきたタグにキャラ名追加して
自動のタグ付け機能で大抵ははいってくれてますよー
まれに他のキャラに似てしまったときに名前が変わってたり入ってない場合だけファイルを編集しました

>なんかレートをカンマで区切って３種類指定してtrainするのとかなかったっけ…
5e-5:100, 5e-6:1500, 5e-7:10000, 5e-8:20000

学習させるときダンボールにタグのないキャラの場合はどうするのがいいんだろう
自分でtxtに追加したほうがいいのか

>>deepdanbooruで引っ張ってきたタグにキャラ名追加して
>自動のタグ付け機能で大抵ははいってくれてますよー
つまりdanbooruでほとんどないキャラの場合はキャラ名追加したほうがいいのか
…いや…danbooruにそもそもないキャラなら追加する意味もないか

>自動のタグ付け機能で大抵ははいってくれてますよー
>まれに他のキャラに似てしまったときに名前が変わってたり入ってない場合だけファイルを編集しました
ありがとう
美柑を再現できるかどうかで自分の工程が正しいか整備していこうと思うよ

>画像10枚くらい適当に用意して背景も消さずpreprocess imageでdeepbooruで説明ファイル作ってもらいつつ512にしてファイル名も説明テキストも手をつけずそのまま
>Linearの1,2,1でHNの土台ファイル作って
>今のデフォルト設定の0.00001レートでstyle_filewordsのままで一番下のチェックだけしてtrain開始
>これで10個くらいHN作ったけど絵柄もキャラもいい感じなのでつまづく要素がわからない…
HNキャラ学習は、そもそもHNがキャラ再現向けの仕組みじゃないのと、成功例として見習おうとしてるトラブルキャラがモデルに名前あるみたいだし
学習対象がなにかによって、HN学習難易度も違うと思うよ
向いてる画風でも、モデルが出せる画風と特徴距離があってかつ、学習に使える画像枚数が5枚もないと難易度はかなり高くなる
画風のほうはそれでも再現自体はそう難しくないんだけど、汎化性能がものすごく落ちるから、汎化能力も上げようとすると画風でもかなり難しい
その辺は人によってやろうとしてることと目標が違うから一様には言えないさ

>>なんかレートをカンマで区切って３種類指定してtrainするのとかなかったっけ…
>5e-5:100, 5e-6:1500, 5e-7:10000, 5e-8:20000
1111のwikiを和訳してみてもさっぱりだけどこれでやってみるか！

おそらくタグがないようなのはDBの領分なのでは

なるほど、今トラブルキャラ名入れて画像出してみたけど、キャラ名入れて上手くいく理由がなんとなくわかった
モデル素だと再現度はいまいちだけど、割と安定した特徴を持った女の子が出てくるみたいだから、
トラブルキャラ再現はHNの得意分野にはなってるのか

要はある程度決まった特徴のある女の子が描写される場合、それをHNで学習した特徴に寄せるって感じだね
これでいいなら、モデルにないキャラでもある程度似た特徴を持つキャラ名を使って学習すれば、理屈的にはトラブルと同じ手法で学習できるんじゃないか？

>裸ランドセルで人は救われる
>こんな素敵なことはない
ふとモニターを見る
そこには裸ランドセルがある
嬉しい！

HNは確かにすごいけど順番的にはDBで基礎を作りTIで抽出しHNで固めるって感覚だなー

ダンボールにないキャラ名をtxtに追加して一晩回してみるよ
ダメならDBとかに手を出すとしよう

>>学習させるときダンボールにタグのないキャラの場合はどうするのがいいんだろう
>>自分でtxtに追加したほうがいいのか
>キャラ名入れても意味がないので完全にdeepdanbooruにお任せかな…
トラブル式で考えるなら、学習したいキャラとある程度共通点のある造形で、かつ安定して出てくるキャラ名を探すのもありかもしれない
学習後に使う時はそのキャラ名をpromptに入れる必要があるけど、
髪の色だの長さだのを指定して似た造形を作るより、トークン数少なくできてかつ、安定度上げるならたぶんこっちのがうまくいくんじゃないかな？

>トラブル式で考えるなら、学習したいキャラとある程度共通点のある造形で、かつ安定して出てくるキャラ名を探すのもありかもしれない
似たキャラがいればアリかもしれない
不人気なキャラやゲームの場合は元の名前入れちゃうと
他の同名キャラからデザイン引っ張られて別物になる事もあるしね…

>>トラブル式で考えるなら、学習したいキャラとある程度共通点のある造形で、かつ安定して出てくるキャラ名を探すのもありかもしれない
>似たキャラがいればアリかもしれない
>不人気なキャラやゲームの場合は元の名前入れちゃうと
>他の同名キャラからデザイン引っ張られて別物になる事もあるしね…
重要なのは常にある程度安定した造形を出せるキャラ名って部分だね
HNキャラ学習でスマートさとかにこだわらないのであれば、この辺は仕組みと合わせてノウハウ化していい気がする
そうすれば学習に使えそうなキャラ名と主な特徴をリスト化できるだろうし

>ふと思いついたんだけど
>例えばメインの人物だけサイバーパンクで背後は田舎の農村みたいな
>タイプの違うものを同時に描写することってできないものかなー
背景と人物ならAND構文は？

>>トラブル式で考えるなら、学習したいキャラとある程度共通点のある造形で、かつ安定して出てくるキャラ名を探すのもありかもしれない
>似たキャラがいればアリかもしれない
>不人気なキャラやゲームの場合は元の名前入れちゃうと
>他の同名キャラからデザイン引っ張られて別物になる事もあるしね…
リゼロのラムとかこの極端な例だな…
造形も名前(トークン)も似てるのにレムの方が圧倒的に絵が多いから混ざる混ざる

もしかしてそもそも[fileword].txtの文字列で何してるのか分かってない人もいるのか？

>もしかしてそもそも[fileword].txtの文字列で何してるのか分かってない人もいるのか？
HNいっぱい作ったけど全くわからない…

promptで呼び出された画像と覚えさせたい画像との差異を学習する
という認識だけど違う…？

>>もしかしてそもそも[fileword].txtの文字列で何してるのか分かってない人もいるのか？
>HNいっぱい作ったけど全くわからない…
プロンプトと画像を結びつけるのかなと適当にかんがえている…
大本の理屈がノイズから逆算して画像を作るという理屈から出来たら知りたい
解説本でたら買いたい

>promptで呼び出された画像と覚えさせたい画像との差異を学習する
>という認識だけど違う…？
あってるよ

技術的な話なんて全く分からないので望む結果が得られればそれでいいやってことで適当にやってるのが私だ

>今も上で言われてる謎の文字列をrateに入れてtrainしてるけど
>すべてが全くわからない
>そんな俺でもHN strを1.0にすると学習した絵柄やキャラになるってファイルを何個も作ってはいる…
>パイソンとかcolabってのがなんなのかもわからない
そもそも効率だの精度だの求めなきゃ、何も考えずにぽちぽちだけでできるようにはなってるからな
DeepDanbooru導入は大きい、で基本的にはデフォ設定はあれである程度一般化されてる設定ではあるわけだし

ディープラーニングは一ヶ月ぐらいかかって勉強したなあ…
今回のを理解するには何の勉強をすればいいんだ俺

冷蔵庫と電子レンジの原理もわからないが使えてるくらいの感覚で
としあきwikiや海外解説の翻訳通りにやればとりあえず出来てるからいいかくらいの感覚である…
>5e-5:100, 5e-6:1500, 5e-7:10000, 5e-8:20000
これでやり始めたら500ですでに特徴つかんでて怖い
0.000005だと8000くらいはかかったのに

>ディープラーニングは一ヶ月ぐらいかかって勉強したなあ…
>今回のを理解するには何の勉強をすればいいんだ俺
ＤＬ知識あるなら勉強不要じゃね？
ＳＤの仕組みと構造見れば何してるかわかるだろうし、ＨＮやＴＩ、ＤＢも仕組みわかるだろ？

HN＝ハンネ　TI＝てぃ　DB＝データベース？

>ＤＬ知識あるなら勉強不要じゃね？
>ＳＤの仕組みと構造見れば何してるかわかるだろうし、ＨＮやＴＩ、ＤＢも仕組みわかるだろ？
そうなのかちょっと尻込みしてた
ありがと気合い入れて勉強してくる

子供の頃にマシン語のニーモニック覚えて学生時代にＣ言語でフリーウェア作ったりもしてたけど
そこから全く無学習のままおじいさんになったので最近のことはさっぱりじゃ…

>そうなのかちょっと尻込みしてた
>ありがと気合い入れて勉強してくる
SDは構造の図が探せばすぐ出てくるからそれ見れば、すぐわかると思う、特段新しい理論はないし
実装レベルで知りたいならDiffuser実装の見たほうがコードがシンプルでわかりやすい、yaml使った実装嫌い
TI,DB,HNはSDの構造わかってればどこを学習してるのかがわかればOK
特にHNは1111のコードが奇麗だからそのまま実装読んですぐ理解できる

別々に作ったキャラと背景を綺麗に合成してくれるAIが欲しい

>別々に作ったキャラと背景を綺麗に合成してくれるAIが欲しい
線画を全く動かさずにキレイに塗ってレイヤー分けてくれるAIがほしい

>HN＝ハンネ
ハンネも大概死語なんだな

>TI,DB,HNはSDの構造わかってればどこを学習してるのかがわかればOK
>特にHNは1111のコードが奇麗だからそのまま実装読んですぐ理解できる
ありがとありがと

>子供の頃にマシン語のニーモニック覚えて学生時代にＣ言語でフリーウェア作ったりもしてたけど
>そこから全く無学習のままおじいさんになったので最近のことはさっぱりじゃ…
ニーモニック使いとかそれこそ本物の魔術師みたいなものじゃないか！？
それに比べたらpythonはお遊びレベルよ、まぁ最近は妙なコーディング美学に基づいた、ただの難読化してるだけの記法が流行してるけど……

マシン語は俺より年が…
素直に凄い
わしゃその後のCやC#おじさんじゃ

>マシン語は俺より年が…
>素直に凄い
>わしゃその後のCやC#おじさんじゃ
最近は一周回ってjava担ぎ上げてられてるけど、javaとかゴミみたいな扱いをされてたのを知ってる世代だな？

公式絵を収集し終わったときに「このキャラは良いデータになる素材がたくさんあるから行けるな...」って分かるようになった
15~20枚あれば十分なんだけど使える画像が意外と少なかったりするんだよね

>magazine coverでいい感じのタイトルロゴ（読めないけど）が出ると
>次出す同人のロゴデザインの参考にしようかなと思う
AIでむしろ絵のモチベ上がって色々描きたいなこれ！って思うし参考にもなるんだけど
参考にする候補の取捨選択の時点で膨大すぎてパンクしてる！

>参考にする候補の取捨選択の時点で膨大すぎてパンクしてる！
真面目に参考資料を作ろうってなると呪文構築の時点で既に結構大変になるよね…

大人の体格のキャラが股間から黄金色の液体垂れ流して水溜り作ってるのが出てきてえぐってなった

お子様パンツ向こうにはカテゴリーすらないのね
ぶかぶかな感じとかどう出せばいいんだろう

>別々に作ったキャラと背景を綺麗に合成してくれるAIが欲しい
ワンストップで完成系を出してくれるサービスのほうがウケはいいだろうけど
突き詰めるとレイヤー構造を持つフォトショみたいなソフトの機能として統合してほしいとは思う
画像全体のプロンプト、レイヤー(グループ)ごとのプロンプトって分けて
合成とか細かい位置合わせや最後の仕上げはこっちでやる感じで

>こういう体型好き
>正直もうちょい寸胴体型でもいいかもしれない
重すぎて机縮んでるやんけ

>重すぎて机縮んでるやんけ
それは俺も貼ってから思った

露出狂のスキンヘッドエルフだこれ

>ゲーミングチンポ華道部ちゃんに少林寺木人拳に挑戦してもらったらなんかよくわからん物をお出しされた
少林寺は女人禁制だからこれは男の子ですね…

ｷﾀ━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━!!

>おはよう
>TIで好きなキャラに近いとこまできた
>もうちょっと……！
ヤマダ？

つまり
１　白背景＋前景、人物で後から透過剛性できる素材作る
２　表面テクスチャのない背景構造物素材作る
３　img2imgで２のテクスチャをガチャる
４　合成
で違和感減らせるってことっすか？

朝起きてgit pullしたらエラー出るようになったのでissues見に行ったらみんな起きてるっぽいな

ゴブリンあきは完成度高まってるな

>初HNで顔が多少似てるだけの指定プロンプトすら無視した子が生まれる場合素材から見直したほうがいいのかな？
パラメータいろいろいじって試してみては
設定でHNのStrengthを下げる
生成時のCFG Scale（プロンプトの忠実度）を変えるとか

どうにかして主張の強すぎないかわいいこどもちんちんを出せないものか…

>どうにかして主張の強すぎないかわいいこどもちんちんを出せないものか…
学習元データ少なそう
海外だと怒られそうなあれだし

>どうにかして主張の強すぎないかわいいこどもちんちんを出せないものか…
i2iだと時々出てくるな

>どうにかして主張の強すぎないかわいいこどもちんちんを出せないものか…
ネガティブに勃起関係とデカいちんちん関係を入れて
プロンプトで小さい幼いを強調する
小さい幼いちんちんに勃起させるのは多分無理な気がする

>どうにかして主張の強すぎないかわいいこどもちんちんを出せないものか…
inpaintでガチャとか

ちんちんじゃなくて肌色の〇〇って指定で模擬ちんちん作れないかな