◇ 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)

こいつ…ピザ半分を一度に

たておつ

AUTOMATIC1111でDreamboothを実装したプルリクエストが出ている
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/3995 [link]
VRAM10GB以上必要になるのとまだ開発中なのでバグがあると思われるが人柱上等な人は試してみよう（要gitの知識）

たて乙
帰って学習成果を弄りたい

スマホにローカル環境て無理かな

>スマホにローカル環境て無理かな
俺はPCド初心者だからよくわからね～けどよォ～
それって軽自動車に10tトラックの荷台引かせるようなモンなんじゃねェの～？

>>スマホにローカル環境て無理かな
iPhoneでなんかできると聞いた

ゆるキャンは先生もさくらこお姉ちゃんもデータセットなかった
お姉ちゃんは近くまで作れたけど前髪バックができない感じ

>スマホにローカル環境て無理かな
スマホのローカルには無理
やるならデスクトップのローカルをポート解放してスマホからアクセスできるようにするしかない

それかchromeのリモートデスクトップ

>スマホにローカル環境て無理かな
スマホのブラウザから自宅のローカルに繋いで携帯でぽちぽち
画像作ってるとしなら4，5人ここで見たし2日前くらいになんか
iphoneでできるAI画像の記事の話が上がってたな

こういう場所でも指定しないと人がいないのよね

まあPCで鯖たてでVPNが一般的かな

>たておつ
>HNでキャラ学習してみようと思ってwikiのベンチマークを参考に3000ステップでテストしてみたんだけど、この結果は成果が得られてるのかしら
設定とか教材がわかんないと正確には言えないけど1000あたりまではそこそこ出てるように見えるな
そのあとは発散してる

>HNでキャラ学習してみようと思ってwikiのベンチマークを参考に3000ステップでテスト
失敗してる

前スレでもちょっと話題に出てたけど
翻訳アプリ使った英文とかでもNAIで使えたりするのかな？
どうにか見せ槍てきなのができないものか…

たておつです
>HNでキャラ学習してみようと思ってwikiのベンチマークを参考に3000ステップでテストしてみたんだけど、この結果は成果が得られてるのかしら
キャラ学習だと最初からあまりうまく行ってない気がするけど何のキャラを学習させたんだい

SD自体が英文を結構読んでくれるから入れると意外と対応する場合がある

become slime,girl,
みたいな感じにしてる
a girl become a slimeとか昔はやってたんだけどね

>次の学習に旅立つ
良い構図が学習できたね

元素法典の2巻が来てる
https://docs.qq.com/doc/DWEpNdERNbnBRZWNL [link]

そもそもこいつは文を理解できるのか？単語の羅列を分解して組み合わせているわけではなく？

web翻訳とか
AI絵が普及してからずいぶん物騒な単語が入力されまくるようになったなぁと思ってそう。。
体バラバラとか一けた年齢のロリの裸がどうしたこうしたとか・・

>そもそもこいつは文を理解できるのか？単語の羅列を分解して組み合わせているわけではなく？
オブジェクトそのものと
関係性と
画風
ぐらいの要素は学習してる気がする
さっぱりわからん

>キャラ学習だと最初からあまりうまく行ってない気がするけど何のキャラを学習させたんだい

3人意見ありがと。ミホノブルボン見たからエアグルーブ出せないかなと思ってやってみたんだ。500でちょっとそれっぽいのが出てるけど900や1000は特徴が出てないし、データセットの見直しからやらないとダメっぽいね。

ちんぽinまんこでふたなりを作るAIくんはもうちょっと人体とかHENTAIを学習してくれ

たておつ
8bitドット絵のTI使ったら結構いい感じになったので自環境で16bitTI学習再チャレンジして仕事に出たから早く帰りてえ

>翻訳は特殊なものには使いたくないんだよね…
ビックデータの収集まで考慮に入れたらなんもできなくなっちゃわない？

構図の学習も楽しそうね
顔より接合部とかをじっくりやりたい

>3人意見ありがと。ミホノブルボン見たからエアグルーブ出せないかなと思ってやってみたんだ。500でちょっとそれっぽいのが出てるけど900や1000は特徴が出てないし、データセットの見直しからやらないとダメっぽいね。
ウマ娘か
HNにしろTIにしろ1000ステップくらいである程度似ると思うのでなにかしら設定が間違ってるのかも
あと1000以降はレートが高すぎて壊れてる

>学習モデル自分で作ってみたいと思ったんだけど
>なんかSDとかとは別に環境を構築しないといけないのかしら
>HN学習とかでぐぐっても大して情報が出てこねえ
学習モデルの作成はDreamboothのほうじゃないの？
TIもHNもモデルの作成ではなくて既存のモデルからの結び直しって感じだけど

>フラワーちゃん学習させたけど学習画像はゲームで見れる3D立ち画だけでこのくらいはなんとかなった
髪色がだいぶ紫寄りになってるのわざとだったりする？
うちの黒髪キャラHWも髪色が紫っぽくなりがちで学習形式のせいか素材のせいか迷ってるんだが…

>髪色がだいぶ紫寄りになってるのわざとだったりする？
>うちの黒髪キャラHWも髪色が紫っぽくなりがちで学習形式のせいか素材のせいか迷ってるんだが…
公式が影として紫を採用してるからでは？

>髪色がだいぶ紫寄りになってるのわざとだったりする？
>うちの黒髪キャラHWも髪色が紫っぽくなりがちで学習形式のせいか素材のせいか迷ってるんだが…
髪の色なんかはプロンプトでblack hairとある程度直接指定するから
そこは気にしなくていいかも

>うちの黒髪キャラHWも髪色が紫っぽくなりがちで学習形式のせいか素材のせいか迷ってるんだが…
紫と茶の中間くらいの髪色だと思うんでそれっぽい指定はしてるよ

ウマ娘で学習したけど別に完全再現したいんじゃないんで耳とか毎度消してるな

>フラワーちゃん学習させたけど学習画像はゲームで見れる3D立ち画だけでこのくらいはなんとかなった
ゲームの立ち絵から嫁衣装・勝負服の頭～腰八面図、制服の胸から上正面・左右斜め、加えて二次創作イラストから単色背景の胸から上50枚位でやってみたんだが、もっと顔だけに絞ったりしたほうがいいのかな

>ゲームの立ち絵から嫁衣装・勝負服の頭～腰八面図、制服の胸から上正面・左右斜め、加えて二次創作イラストから単色背景の胸から上50枚位でやってみたんだが、もっと顔だけに絞ったりしたほうがいいのかな
教材が多い可能性はあるけどむしろHNのCreate設定かラーニングレートの設定のほうが怪しいかも

うちは予期しない色が乗るのは連番-素材名.txtに記載する
プロンプトから全部色要素を抜いてるなキャラの色自体は
最初から指定せず乗っててほしいものだからいらない

>から単色背景の胸から上50枚位でやってみたんだが、もっと顔だけに絞ったりしたほうがいいのかな
20枚以下にとりあえずしぼろ
なんなら10枚でもいい
成功してから必要があれば増やす

>>フラワーちゃん学習させたけど学習画像はゲームで見れる3D立ち画だけでこのくらいはなんとかなった
>ゲームの立ち絵から嫁衣装・勝負服の頭～腰八面図、制服の胸から上正面・左右斜め、加えて二次創作イラストから単色背景の胸から上50枚位でやってみたんだが、もっと顔だけに絞ったりしたほうがいいのかな
総数20枚くらいで学生服だけの正面角度変えて5枚、横から角度変えて４枚後ろ２枚、引いて全身を前後左右から各1枚あとは表情変えた正面数枚にしたら安定したかなWDのHNだけどね

>から単色背景の胸から上50枚位でやってみたんだが、もっと顔だけに絞ったりしたほうがいいのかな
半分くらいでいいと思うの
最初からハードル上げたら嫌になるよ？
それこそ4,5枚でやってる人もいるわけだし

色々ありがとう、参考に調整し直して挑戦してみるよ

なんで20枚前後かっていうと枚数が多いと画像一周するまでstep数が増えまくって結果出るまで時間かかりすぎるのと多すぎると学習する共通点がブレやすくなるから
画像が少ないと共通点多すぎてガチガチに固まるし画像多いと共通点が少なくなっていっていまいち似なくなる

いないと思うけどウマ娘AIのエロは貼らないようにね！
そもそも公式のデザインがエロいけど
モロはあかん

>色々ありがとう、参考に調整し直して挑戦してみるよ
https://dskjal.com/others/sd-fine-tune.html#hypernetwork [link]
Hypernetwork training for dummiesも参考に

>いないと思うけどウマ娘AIのエロは貼らないようにね！
少なくとも俺は貼ってない（作ってないとは言わんけど）

>いないと思うけどウマ娘AIのエロは貼らないようにね！
>そもそも公式のデザインがエロいけど
>モロはあかん
耳と尻尾がなければいいと思うよあと衣装がまんまじゃなければね

>>いないと思うけどウマ娘AIのエロは貼らないようにね！
>少なくとも俺は貼ってない（作ってないとは言わんけど）
ま…まあ…その辺に関してはこちらも人の事を言えないが…

そもそもウマ娘のキャラから知らないので一切手をだしてないでござりまする

>そもそもウマ娘のキャラから知らないので一切手をだしてないでござりまする
まあウマ娘は二次創作多いからAIに頼らないでもいいんだせど
耳とか尻尾とか目立つ特徴あるから学習の試しにちょうどいい感じがある

ウマはコイカツでたんのーしたからこっちでは手を出してないぜ

NAIでつくれるレールガンのキャラ少な…佐天さんが何故作れたのか謎すぎる

>ベンチマーク結果こんな感じで初めてのHN試してみてる
>今2万stepくらいでいい感じになってるんだけどベンチマークみたいに画面がグシャグシャになってきたら止める感じ？
画面がグシャグシャになる（発散）の2か3つ前辺りのptをtextual_inversionフォルダのログから拾ってきてLearning rateの0一個増やしてから再学習すると安定しやすい

>今2万stepくらいでいい感じになってるんだけどベンチマークみたいに画面がグシャグシャになってきたら止める感じ？
logみてlossが0.3超える前のバージョンからrate下げてやり直す

>Learning rateの0一個増やしてから再学習すると安定しやすい
>logみてlossが0.3超える前のバージョンからrate下げてやり直す
ありがとう！とりあえず限界まで回してみるよ

>今2万stepくらいでいい感じになってるんだけどベンチマークみたいに画面がグシャグシャになってきたら止める感じ？
出力が奇形化してきた段階で気づいたら一旦止めて
その前段階のptを使ってXYプロットで生成比較して一番良さげなの選別する感じが定石
それでもまだ仕上がりが甘いと感じたら更に学習率を下げてステップ重ねるがそれはそれで見た目はそのものだけど他のプロンプトなかなか受け付けない硬いHWになるから良し悪し

順調な時は500の時点でそれっぽいのができてて
1万超えても崩れないかな
体感だけど

>今2万stepくらいでいい感じになってるんだけどベンチマークみたいに画面がグシャグシャになってきたら止める感じ？
少しでも破綻したら前に戻って学習率さげて再開

このへんひとによって方法論違ってくるからな…

なるほど…経験がものを言いそうだ

ちょっと崩れたな……と思ってもそのあと良くなったりすることがあるんだよねHN
ただ徐々に悪化がひどくなる時はだめなんでそこで見切りはつける

その後はXYプロットで確認だけど
その時にコスの変更やシチュエーションを色々指定してみた方がいい
単純な出力だと凄くうまくいったように見えても融通が効かなくなってちょっと違うコスを着せるとAIが拒否して顔のドアップに逃げたりする

過学習はわかる
テスト勉強やり過ぎて応用が効かない人みたいな感じだよね
発散ってなんだろうか？

失敗してる過学習は数個単語いれたらかすれていったり極端に濃くなったりするね

良さそうなエロ絵の呪文見ると大体NAI

特に指定してない普乳キャラHNさせて記録画像見てたら途中から爆乳化し始めてAIくん？そういうことするの聞いてないよ？ってなったりする

>特に指定してない普乳キャラHNさせて記録画像見てたら途中から爆乳化し始めてAIくん？そういうことするの聞いてないよ？ってなったりする
描いてるうちにだんだんと爆乳化が進むのは人間でもよくあること…

>過学習はわかる
>テスト勉強やり過ぎて応用が効かない人みたいな感じだよね
>発散ってなんだろうか？
https://qiita.com/t-tkd3a/items/fc0c9f7923847 [link]a44962c#%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95-1 [link]
このグラフがわかりやすいと思う
入力が全部無意味になる…

画風学習させてる途中のとき
学習元とは似てないけどこれはこれでめっちゃ好きってなる画風がお出しされてちょっとお得な気分になる

hires.fixってどういうタイミングで使うものなの？出てくる絵が全然変わっちゃったのだけは覚えてる

ムスメスは十年単位で供給不足だったからありがたい…

発散難しいことはわからんけど
>1667191497209.jpg
の一番下の行みたいな状態になったら発散だと思ってる

ムスメスの髪色問題もAIなら解決だな…

>hires.fixってどういうタイミングで使うものなの？出てくる絵が全然変わっちゃったのだけは覚えてる
512x512～512x764くらいまでは破綻しづらいんだけどそれ以上のサイズを出したいときに使う
これのチェックいれないまま解像度だけ上げると最終ケフカとかネオエクスデスみたいなのがよく出てくる
img2imgで拡大するのと挙動は同じ

30枚でやったら8000stepで過学習が発生しやがったなぁ…
2000までは5e-05でやってそのあとは5e-06に落としたとはいえ

>>hires.fixってどういうタイミングで使うものなの？出てくる絵が全然変わっちゃったのだけは覚えてる
>512x512～512x764くらいまでは破綻しづらいんだけどそれ以上のサイズを出したいときに使う
>これのチェックいれないまま解像度だけ上げると最終ケフカとかネオエクスデスみたいなのがよく出てくる
>img2imgで拡大するのと挙動は同じ

へーなるほど
確かにそのまま解像度上げると体が伸びたりするよね
めちゃくちゃ縦か横に長い綺麗な画像出してる人はもしかしたらhires.fix使ってるのかな

>と思ったらもっと早いタイミングで過学習してた
>駄目だこりゃ
弾幕ゲーだコレ！

lerning rateを小さくしたときはその分学習step数を増やした方がいいんだろうか

そういえば学習の失敗例はすぐ消しちゃうから保存してないな
ちょっとしたスクショと学習設定のメモくらいはしておくべきだったか

>lerning rateを小さくしたときはその分学習step数を増やした方がいいんだろうか
この辺のパラメータ周りは歴史の長い機械学習の培ってきたノウハウが活きるかもしれない
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/news026.html [link]

>>lerning rateを小さくしたときはその分学習step数を増やした方がいいんだろうか
>この辺のパラメータ周りは歴史の長い機械学習の培ってきたノウハウが活きるかもしれない
あとこっちに載ってる学習率のアニーリングとか
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/2670 [link]

>>lerning rateを小さくしたときはその分学習step数を増やした方がいいんだろうか
>この辺のパラメータ周りは歴史の長い機械学習の培ってきたノウハウが活きるかもしれない
> https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/news026.html [link]
めっちゃわかりやすいなこれ！
LR上下させつつ進行するいわゆる焼きなまし法が良い成果報告多いのはこういう理屈だったのか

学習率ってあれリアルタイムで変えることってできるの？
一度HN学習スタートを押したらもう終わるまで固定だよね？

>学習率ってあれリアルタイムで変えることってできるの？
>一度HN学習スタートを押したらもう終わるまで固定だよね？
途中からの再開が実装されてるからインタラプトしてLR変更して再実行はできるよ
そうでなくてもスケジューリングも実装されてるから
5e-5:100, 5e-6:1500, 5e-7:2000, 5e-5:2100, 5e-7:3000, 5e-5:3100, 5e-7:4000, 5e-5:4100, 5e-7:5000, 5e-5:5100, 5e-7:6000, 5e-5:6100,5e-8
とかできるし

Inside of Deep Learning （ディープラーニングの性能改善手法 一覧）
https://qiita.com/jiny2001/items/1d3f2d0370b2689d2da7 [link]
あと良さそうなの見つけたので貼っとく
LNとかdropoutの解説とかもあるから理解がちょっと深まる

>学習させたのはこんな感じで全体図とバストアップ　角度は適当に変えてって感じでやった
hypernetwork.txtに何かいてるのか気になる
デフォそのまんまで良いんだよみたいなのも見るし
そこそこしっかりやるんだってのも見るから
出来てる人がどんな案配でやってるのかが気になる

今月の電気代やばそう

>>lerning rateを小さくしたときはその分学習step数を増やした方がいいんだろうか
>この辺のパラメータ周りは歴史の長い機械学習の培ってきたノウハウが活きるかもしれない
> https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/news026.html [link]
局所解に陥るってのは盲点だった…わかりやすいなこの図

lossは一定のリズムで動いてるの良いってこと…？

おかしい…俺はエロ絵を作ろうとしてたはず…
なぜか気づけば英単語と機械学習の仕組みを必死になって勉強していた…

>hypernetwork.txtに何かいてるのか気になる
自分も気になる

うちはphoto ofからpainting ofに変えてるが
一応ある程度は上手くいってる

1111版のBatch CountとBatch sizeって効果同じじゃない？

>なぜか気づけば英単語と機械学習の仕組みを必死になって勉強していた…
そう
学習するためにはどの本を買えばいいのか…

>パンツはもういいやこれで
をすごい
きめ細かい

>1111版のBatch CountとBatch sizeって効果同じじゃない？
countは実行回数
sizeは並行実行サイズ
countかけるsizeが出力される

>>1111版のBatch CountとBatch sizeって効果同じじゃない？
>countは実行回数
>sizeは並行実行サイズ
>countかけるsizeが出力される
なるほど！

>パンツはもういいやこれで
パンツもいいがキャラもいいな
ワイフ？

DBの学習、元のモデルへの影響考えるとstep数は少な目の方が良さそうなのかなと思ってみたりしてる
lr浅めにして何回か叩いていい頃合いを見つけるのも有りかなぁ

>パンツもいいがキャラもいいな
>ワイフ？
Yes

>5e-06で回す場合だと3万前後まで行かないと全然学習しないかもね
layer normalizationとuse dropoutオンで5e-6だとぜんぜん学習進まない印象がある

>layer normalizationとuse dropoutオンで5e-6だとぜんぜん学習進まない印象がある
同じくこれ全く変わってねぇだろ…ってなって途中でやめちゃったけど30000いけば変化でたのかね…

>>layer normalizationとuse dropoutオンで5e-6だとぜんぜん学習進まない印象がある
>同じくこれ全く変わってねぇだろ…ってなって途中でやめちゃったけど30000いけば変化でたのかね…
Seed固定してると僅かな変化は見えるけどほんとわずかだったから、ガってやってガっと発散させるとこから徐々に下げてったな

>>layer normalizationとuse dropoutオンで5e-6だとぜんぜん学習進まない印象がある
>同じくこれ全く変わってねぇだろ…ってなって途中でやめちゃったけど30000いけば変化でたのかね…
LNとドロップアウトなしのswishでやってたけど前回は25000あたりでようやく来たかも…？って感じだった
今回はA100借りてたけど並列生成だと8時間とかかかる言われて慌てて切り上げた
最適な学習率が未だにわからんのよね…
lossも0.6前後でめっちゃ低かったし

>LNとドロップアウトなしのswishでやってたけど前回は25000あたりでようやく来たかも…？って感じだった
>今回はA100借りてたけど並列生成だと8時間とかかかる言われて慌てて切り上げた
Colab勢にはそのstep数はキッツい…

>Seed固定してると僅かな変化は見えるけどほんとわずかだったから、ガってやってガっと発散させるとこから徐々に下げてったな
それをやった結果がこれなので
>と思ったらもっと早いタイミングで過学習してた
>駄目だこりゃ
まあ調整が死ぬほど難しい…
2000までしか使ってなかったとはいえ5e-05はさすがに高すぎるし
かといって最初から5e-06は低すぎる問題があるのよね

>同じくこれ全く変わってねぇだろ…ってなって途中でやめちゃったけど30000いけば変化でたのかね…
lnとdropout両方オンにするなら思い切って
5e-4:100, 5e-5:500, 5e-6:1000, 5e-7:1500, 5e-8:2000, 5e-5:2500, 5e-6:3000, 5e-7:3500, 5e-8:4000, 5e-5:4500, 5e-6:5000, 5e-7:5500, 5e-8:6000
とかでやってもいいかもしれない

あくまでも体感なんだけど色の学習と形状の学習ってかなり違うタイミングで来る気がするんだよね
色の学習の方が遅いから先に髪型を学習できても色がまだじゃん…とかが結構起きてる

>今日から始めた初心者なんだけどNAIは版権キャラ出すの難しい感じ？
一番楽じゃない？
人気キャラならdanbooruタグ指定でそれっぽいの出るよ

>自分も気になる
自分もー
としあきdififfusionにもhypernetwork.txtの重要性といてるって書き込みみるけど
実際どう書くのが効率がいいのか不明なのでデフォルトで使ってる

hypernetwork.txtはデフォのままでやってるなあ
検証の手が回らないからデフォから動かす項目は最低限にしたい

教室？の何こいつ感

>2000までしか使ってなかったとはいえ5e-05はさすがに高すぎるし
>かといって最初から5e-06は低すぎる問題があるのよね
やはり1e-05か

過学習してるなら
学習させてる画像数が少ないかそれとも正則化に失敗しているかまたはドロップアウト率が少ないかで解決できるかも

変えた方が良いとか変えないとか色々情報が錯綜しすぎててわけわかんなくなってる

推測だけど
photo ofだと写真のところを上書きするけど
WDみたいな全体がイラストのモデルだと問題でないからどっちでもいいとかなんじゃないだろうか

>>2000までしか使ってなかったとはいえ5e-05はさすがに高すぎるし
>>かといって最初から5e-06は低すぎる問題があるのよね
>やはり1e-05か
ローカルで組んで8時間とかぶん回せる環境なら5e-06でもいいかもだけどそうじゃない場合は1e-05とかは割と真面目にアリかもしれない…

ディスコ見てると19枚で17000stepで可変学習率で上手く行ってる人は見かけるんだけど
その人の真似をしても上手く行かない悲しみ…

作品タグも含め出したいキャラ以外を書かない生成して奇形でもいいから髪型や色合いでぽい子が出てくるなら割と単純に仕立て上げることは可能
出なかった場合はなんとか再現を狙ってタグとの格闘が始まる

>充分な人気があって衣装とか髪型に一貫性があるキャラは名前だけで出る
>名前と髪色で寄らなかったら学習されてないので諦めましょう
>人気キャラならdanbooruタグ指定でそれっぽいの出るよ
サンキュー！
キャラ名しか入れてなかったからこれから色々試してみるよ！
手軽に綺麗なイラスト生成できるの凄い楽しい…

HN学習で指定のキャラっぽくはなるんだけど
キマった髪型の排出率が異様に低かったり
服装がイマイチ再現性低かったりするのはタグが原因なのかなあ…
25枚で顔アップ20枚全身5枚じゃ少ない…?

>HN学習で指定のキャラっぽくはなるんだけど
>キマった髪型の排出率が異様に低かったり
>服装がイマイチ再現性低かったりするのはタグが原因なのかなあ…
>25枚で顔アップ20枚全身5枚じゃ少ない…?
いっそのこと1,1の線形で行くのもありなのかもしれない…

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/2670 [link]
HNの層の形についてwebUIのディスカッションで面白いこと書いてるね
・Default: Good for vast majority of cases with about 20ish reference pictures.
・Wide: Good for memorizing new things, like a specific animal, or person, or object
・Deep: Good for generalizing things, like learning styles and settings
Examples for wide hypernetworks: 1, 3 ,1 - 1, 4 ,1
Examples for deep hypernetworks: 1, 1.5, 1.5, 1 - 1, 1.5, 1.5, 1.5, 1 - 1, 2, 2, 1
沼の数が増えてまいりました

もしかして5e-5で2万Step以上進めるのはやり過ぎ…？

>もしかして5e-5で2万Step以上進めるのはやり過ぎ…？
ノーマライズとドロップアウトやってるならむしろ低い5e-04でもいいって話すらあるぐらい
LNとドロップアウトやってないのにそれをやってるのは正気か！？ってなる

>Examples for wide hypernetworks: 1, 3 ,1 - 1, 4 ,1
>Examples for deep hypernetworks: 1, 1.5, 1.5, 1 - 1, 1.5, 1.5, 1.5, 1 - 1, 2, 2, 1
レイヤー数に小数点なんてありなの！？

学習はまだ手を出してないからとしあきがなんかむつかしい話してる…ってなる

こういう話見てるとHN成功させるのって大変だと思う
好きなことに向ける人の情熱ってすごいのね

>レイヤー数に小数点なんてありなの！？
実はHNの層変更が実装されてすぐあたりで対応してたはず

HNが活発化してからまだ20日すら立っていない恐怖よ…

>LNとドロップアウトやってないのにそれをやってるのは正気か！？ってなる
多分やってない…今初めてのHN試してるのでwikiに書いてある設定だけで回してる…
出力はまだグシャグシャになってないけど止めたほうがいいのかなこれ

>>LNとドロップアウトやってないのにそれをやってるのは正気か！？ってなる
>多分やってない…今初めてのHN試してるのでwikiに書いてある設定だけで回してる…
>出力はまだグシャグシャになってないけど止めたほうがいいのかなこれ
textual_inversion＞日付＞実施してるHN名＞images
の中を今すぐ確認することをお勧めするよ

>No.1030296550
これもしかして久我重明…？

>textual_inversion＞日付＞実施してるHN名＞images
>の中を今すぐ確認することをお勧めするよ
ありがとう…でもまだ問題ないんだよなぁ
まあ初めての挑戦だし限界まで回してみるか！！！

>>textual_inversion＞日付＞実施してるHN名＞images
>>の中を今すぐ確認することをお勧めするよ
>ありがとう…でもまだ問題ないんだよなぁ
>まあ初めての挑戦だし限界まで回してみるか！！！
サンプルのシード値固定してる？
固定してて問題ないならいいけども

>ありがとう…でもまだ問題ないんだよなぁ
>まあ初めての挑戦だし限界まで回してみるか！！！
え…問題ない…？
何枚で回してる…？
あとレイヤー構造と活性化関数は？
多分結構な枚数入れてないと過学習にとっくになってもおかしくないはずなんだが

>ありがとう…でもまだ問題ないんだよなぁ
表情とかポーズとかいろいろ試してみて全然動かなかったら硬質化の特殊性癖になってしまってるのでこれもまた失敗の一つになるんだがどう？

>サンプルのシード値固定してる？
固定してる
>何枚で回してる…？
70枚 自作オリキャラの白背景立ち絵なので質は悪くないと思う
あとレイヤー構造と活性化関数は？
何も設定してないかな？
初心者でよく分かってないからゴメン…

>>サンプルのシード値固定してる？
>固定してる
>>何枚で回してる…？
>70枚 自作オリキャラの白背景立ち絵なので質は悪くないと思う
>あとレイヤー構造と活性化関数は？
>何も設定してないかな？
>初心者でよく分かってないからゴメン…
デフォなら1,2,1のライナーのはず
だけどライナーって結構早い段階で発散するはずだが発散してないのはどういうことだろ…

枚数が多いから大丈夫なのかな

>デフォなら1,2,1のライナーのはず
>だけどライナーって結構早い段階で発散するはずだが発散してないのはどういうことだろ…
あっゴメンそこは1,1でRelu指定してた
てかここがレイヤー構造ってとこか分かってなかった…

とし
線形はリニアや

エロ構図各体位をリアル画像で学習させてできたものにプロンプトでアニメよりさせればどうなるかな

>服の再現を諦めれば…うーんどうなんだろう
>やっぱ原作知らないと再現の程度が分かりかねる
もうちょい髪をボーイッシュ寄りにしたいとこだから
ショート以外になるかなあ

>エロ構図各体位をリアル画像で学習させてできたものにプロンプトでアニメよりさせればどうなるかな
質感もリアル寄りになるのでi2iの方がよくない？

>エロ構図各体位をリアル画像で学習させてできたものにプロンプトでアニメよりさせればどうなるかな
十中八九リアリスティックとアニメスタイルが混ざって物凄く中途半端なキモ画風になるのの制御に手一杯になるので
単純に実写i2iか一捻り加えるなら学習物でいい構図狙って作ってそれをi2iするのをおすすめする

実際どうなるのか知りたいね
i2iを使わない方法も模索したい

実写だと絵柄の様々な絵と違って実写要素がキャプションで除去しやすいと感じるけど…
はたしてどうなるのだろうか
TIのサンプルだと写真から汎用的なポーズを抜き出してたけど体位となると複雑だしなぁ

学習中にcsvをExcelで覗いたらエラー吐いて学習止まって再開したら1stepからになっちゃった…
お気をつけて…

>結構な回数HN学習したから成功した設定書いとくね
>template txtの中身は[filewords]のみ
コヨーテ？

>学習中にcsvをExcelで覗いたらエラー吐いて学習止まって再開したら1stepからになっちゃった…
>お気をつけて…
10000まで学習してたら
10000stepのptファイルをhypernetworkのフォルダに入れて
それを指定して学習の続き出来るよ

スカート学習の時に写真を使った時にはリアルの質感や等身を取り込み始めて散々だったよ
顔が写ってる学習素材なんかは無かった筈なんだがＡＩが気を利かせたのか顔までリアルタッチしか出なくなった

>LN+1, 2, 1+dropout+可変Lr
ごめんこれLNはlinearね
書き間違えた

>あれウマ娘って耳4つあってもいいんだっけ？
ダメだからキャラデザは髪型工夫したりゴルシみたいに耳当てっぽいなにかで隠してる

難しそうなら体位の学習はエロ漫画かエロゲ一枚絵からにしてみるか

>スカート学習の時に写真を使った時にはリアルの質感や等身を取り込み始めて散々だったよ
>顔が写ってる学習素材なんかは無かった筈なんだがＡＩが気を利かせたのか顔までリアルタッチしか出なくなった
それやるなら同じ題材の絵も同じくらいの割合で混ぜるべきなのかもな…

>難しそうなら体位の学習はエロ漫画かエロゲ一枚絵からにしてみるか
それが無難ではある
もしくは実写素材をそのまま使うのではなく体勢崩壊しない程度のi2iでアニメチックにするって手もあるが
ものすごく時間はかかる
画風取り込みが否定してもしきれないのがとにかく厄介

セイちゃんは片耳だけ耳あてつけてるキャラだからなかなか難易度高そう

ボブヘアーにしたら耳隠れるかも

細かい装飾はI2Iで補うしかあるまい…

inpaintは楽しい

>試しにtorn clothes（引き裂かれた服）を入れてみた
体の変形率が上がるんだよね

群衆を意味するcrowdって単語も学習済みのはずなんだけど
描いてくれるかどうかは割りとAIの気分次第なところはある

悲しいときー！
朝にHN学習セットしたあとウキウキして帰宅したらHN解除し忘れてて学習が秒でコケてたときー！

とし…外出先からPCをリモート捜査できるようにしとくのだ…

google remote desktop使ってたなぁ

>とし…外出先からPCをリモート捜査できるようにしとくのだ…
出先で進捗が気になっちゃうからお楽しみにしてたのが仇になったよ…

Chrome Remote Desktopが意外と使い物になる
Chromeの拡張機能だからインストールも簡単だし
問題はマルチディスプレイにしてると小さくて見づらい

学校で堂々と飲酒してる…

>学校で堂々と飲酒してる…
大学なのかもしれないし…

>問題はマルチディスプレイにしてると小さくて見づらい
ズームしなさる

chromeのリモートデスクトップで外から色々やってるけど、エロ画像とか表示させてたらbanされたりしないかなとかちょっと怖かったりする
監視されてたりするんかな

>No.1030318076

>No.1030249348
もうローカルで動かしたよ

>もうローカルで動かしたよ
ごめん言葉足らずだった
このプルリク内で議論してる人達が改良版DBの存在に気付いてるのかなぁと
議論してる内容観る限り気付いてなさそうな気がしたから
まあ俺がGithubの垢持ってないからだったらどうするということもないんだけど

>No.1030319564
そういうことね
多分気付いてないね

>分割ってnegativeになんかいれると
>防げるのかな
multiple_viewsとか

あのnoteのやつgithubに載ったんか
ひっそり公開するだけじゃもったいないと思ってたからいい事だ

>>分割ってnegativeになんかいれると
>>防げるのかな
>multiple_viewsとか
ありがとう
やってみる

>chromeのリモートデスクトップで外から色々やってるけど、エロ画像とか表示させてたらbanされたりしないかなとかちょっと怖かったりする
>監視されてたりするんかな
それでBANされた人は聞いたことがないし流石にリモートデスクトップ監視は問題多すぎるし多分平気だとおもうけど
自分はそとから遠隔操作するときはVNC使ってるわ　一応リモートデスクトップも両方使えるようにしてあるけど
あとソフトイーサはいってるんで外から直接1111操作出来る

一日でanlasが尽きてしまった…どうしよう…

分割絵はcollageをネガ入れでもそれなり防げるはず

>なんで俺はさっきから蟹を描いてもらってんのかな
こないだは皆で水槽に泳ぐ寿司を描くのに興じてたしよくある事