◇ 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)

たておつ……マージ難しい

>ちゃんとnipplesをプロンプトに入れないと乳首描いてくれなかったりポーズのバリエーションが少ない感じはする

『純正NAIってだいぶ暴れ馬なんじゃ…』とも思った
でもそれが流行った理由なのかも

>『純正NAIってだいぶ暴れ馬なんじゃ…』とも思った
>でもそれが流行った理由なのかも
良くも悪くもトンチキな絵を生み出してくれるパワーがあるからな…

たておつ
とりあえずPaperspaceでDreameboothをインストールしてタブを表示するところまではできたのでノートブック投げておくね…
https://dec.2chan.net/up2/src/fu1629318.xxx [link]
需要あるかわからないけど…
一応純正のやつに比べるとEaster E3とE5をインストールできるようになってるはず…ってのとmedvramをオミットしてる
間違ってたらごめん
https://github.com/Engineer-of-Stuff/stable-diffusion-paperspace [link]
少しでもDreamebooth動かす人が増えて知見が増えればなぁ…

DBは初期の頃にColabで学習させたけど
結局モデルを作ることになるんで扱いにくいんだよね
HNやTIで対応出来るなら極力そっちでやりたい

誰かtext encoderも学習する複数概念行けてckpt読み書きするdreamboothのdeepspeed対応のやつ作って！

wdでの学習は1.2と1.3でどんな差があるかな

>少しでもDreamebooth動かす人が増えて知見が増えればなぁ…
モデル間である程度流用ができるHNとかと違って新しいモデルが出るたびにキャラ学習し直しはキリがないなって…後発のほうが手とか構図が得意って明確な強みが出ることも多いし

あとNAIはスマホでどこでもできるのも大きいかな
リモートローカルでビデオカード回したくない

成果物がデカイと無料のドライブで検品するのも難しい

>>少しでもDreamebooth動かす人が増えて知見が増えればなぁ…
>モデル間である程度流用ができるHNとかと違って新しいモデルが出るたびにキャラ学習し直しはキリがないなって…後発のほうが手とか構図が得意って明確な強みが出ることも多いし
まあ…できるようになるに越したことはないから…

wd1-2で10回くらい色々dreamboothやって1.3でも4回やってgapeでやって昨日any3でやった…1キャラだけだけど
今はそのdbしたany3用のHN学習開始した

>Easter E3とE5
ん！？と思って見に行ったらほんとにeaster_e5来てた…
知らないうちにどんどん進化してる

>理論上はTIでキャラ再現うまくできそうだけどきれいに出すには結構ノウハウがいりそうだな・・・
TIの存在が地味だからあまり話に登らないが最近APTってエクステンションが出来てて
TIにネガプロを仕込めるようになってるので複数作って使える利点のあるTIにこだわるなら調べるといいよ
1キャラならHNの方が楽に高再現度得られると思うけどね

でもTIでもHNでも学習出来ないときは
最後にDBが使えるってのは大きい
DBでは簡単に成功したけどTIやHNでは全く成功しないのも結構ある

たておつ

前スレ
>>ローカルDBやるためにckptをdiffuserに変換するdiffusersを使うためのtransformersに必要なpytorchとtenserflowを使うためにpythonとCUDAをインストール
>WSL2 Dockerが一番お手軽よ

ありがとう調べてみる

>モデル間である程度流用ができるHNとかと違って新しいモデルが出るたびにキャラ学習し直しはキリがないなって…
これって例えば匿名とA3V程度の明らかな親戚関係なら
A3V+(DB-匿名)マージで大体引き継げたりしないの？

約1ヶ月後に出るWD1.4で学習し直したいのもあって自分はDBやめてHNの研究をしてるけど
後発モデルにckptマージしたらDBの学習成果も継続利用出来たりしないんだろうか？とは思うな...

>あとPaperspaceの使い方はこれ見るといいかもしれない

ありがとう試してみる

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/2945 [link]
なんか画像一枚で学習できるAPTなんてのがあるけど
Closedってことは実装見送りっぽい？

>なんか画像一枚で学習できるAPTなんてのがあるけど
>Closedってことは実装見送りっぽい？
ちょっと読んでみたけど拡張機能で作り直すよって言ってるね

>>なんか画像一枚で学習できるAPTなんてのがあるけど
>>Closedってことは実装見送りっぽい？
>ちょっと読んでみたけど拡張機能で作り直すよって言ってるね
1枚で学習できるってちょっと異次元過ぎるなぁ…

one shot 学習って言って学習サンプル1つだけの学習の分野は大昔からあるね
5年以上前にもGANベースだけど one shot 学習で inpaint や outpaint 出来るモデルいくつもあったはず

>ただ油断してると挿入してほしいイラストでご立派な物を生成するのは何とかしてほしい
>まぁネガティブ入れ忘れた俺が悪いんだけどさ！
消しも入れ忘れないで！

ブロッコリーやピザや俺ちゃんや家元みたいな異物がたまにやりたくなるけど
なかなかコレだって刺激とは出会いにくいんだよね
黎明期の乱開発だった気もするけど

easterがエロに強いとは聞くけど実際匿名のに比べてどんな感じなんだろうか

>anyはピースサインとかの特に手が目立つ構図で無ければ
>inpaint無しでもそこまで気にならない手を出してくれてありがたい
逆に他のモデルで生成してinpaintだけAnyでやるのもありかな…？　目立っちゃうかな

>消しも入れ忘れないで！
スマン削除キー忘れて画像消せなかった・・・

ここ数日弄れてないや…
パッケージの更新待ちかなぁ

>逆に他のモデルで生成してinpaintだけAnyでやるのもありかな…？　目立っちゃうかな
出来ん事は無いだろうけど手だけじゃなくマスク部分に入った手の周囲の背景とかも作り直す事になるわけだし
やっぱ同modelの方が良いんじゃないか

>>anyはピースサインとかの特に手が目立つ構図で無ければ
>>inpaint無しでもそこまで気にならない手を出してくれてありがたい
>逆に他のモデルで生成してinpaintだけAnyでやるのもありかな…？　目立っちゃうかな
顔と体とフェチな特定部位(足の裏とか)で画風を変える絵師はまあまあ居るから案外大丈夫かもしれない

>2.5まで下げると半分くらい溶けるけど形になってるやつの雰囲気はとてもいい
CFG下げたらstep増やして少し固めるんじゃ

元々方典系がCFG下げてstep増やす傾向だったから
それ用チューニングっぽいA3Vにしっくり来るのは頷ける

>easterがエロに強いとは聞くけど実際匿名のに比べてどんな感じなんだろうか
まああくまでWDと比べると性器を綺麗に描いてくれるって程度で全体的には匿名やAnyと比較すると落ちる

そういえば結構な頻度で発生する唇のぼやけって何が原因なの？
口閉じてる状態と開いてる状態が交互に重なってるっぽい感じだけど
step不足？
masterpiaceとか入れてるときに発生しがちな印象ある

anyちゃん固有名詞に弱い感じね
東方の早苗さんとかパチュリーが出たり出なかったりする
そのあたりはNAIのほうが強い感じ

https://github.com/zxix/stable-diffusion-pickle-scanner [link]
.ckpt、.ptの中身を見て普通は使われないはずの機能が入ってると警告を出してくれるチェックツール
ウイルススキャンよりも正確だと思うけどそれでも最後は自己責任
自分の環境の結果
Anything-V3.0-pruned-fp16.ckpt
Anything-V3.0-pruned-fp16.vae.pt
easter_e5.ckpt
sd-v1-4.ckpt
trinart_characters_it4_v1.ckpt
trinart_characters_it4_v1.vae.pt
wd-v1-3-float16.ckpt
wd-v1-3-float16.vae.pt
SCAN PASSED!で一応問題なさげ

多少呪文無視してでもあなた(AI)が思ういい感じな絵を表現しなさいってのが低CFG?

ここ数日何も見てなかったんだけどまた何か増えてる…？

>そういえば結構な頻度で発生する唇のぼやけって何が原因なの？
face restoration 入れてると口だけ実写の口に置き換えられてなるやつかな

> https://github.com/zxix/stable-diffusion-pickle-scanner [link]
>.ckpt、.ptの中身を見て普通は使われないはずの機能が入ってると警告を出してくれるチェックツール
>ウイルススキャンよりも正確だと思うけどそれでも最後は自己責任
>自分の環境の結果
>Anything-V3.0-pruned-fp16.ckpt
>Anything-V3.0-pruned-fp16.vae.pt
>easter_e5.ckpt
>sd-v1-4.ckpt
>trinart_characters_it4_v1.ckpt
>trinart_characters_it4_v1.vae.pt
>wd-v1-3-float16.ckpt
>wd-v1-3-float16.vae.pt
>SCAN PASSED!で一応問題なさげ

ウイルスが入ってるとしてGPU使ってマイニング、ブラウザからアカウントデータ抜き取りとかですかね？

>まああくまでWDと比べると性器を綺麗に描いてくれるって程度で全体的には匿名やAnyと比較すると落ちる
なるほど…any使ったDBが上手く行かなかったから試してみようかな

アニメ絵でrestore faceにチェック入れると口がマジレスみたいになる
基本的に実写用の機能なんだろう

>ウイルスが入ってるとしてGPU使ってマイニング、ブラウザからアカウントデータ抜き取りとかですかね？
python の任意コード実行できるなら最悪PC乗っ取られない？

>そういえば結構な頻度で発生する唇のぼやけって何が原因なの？
>口閉じてる状態と開いてる状態が交互に重なってるっぽい感じだけど
低CFGとかで曖昧になった表情や口周りのpromptが
ぼやけてバッティングするせいじゃないかなその辺外すか調整で直る場合が多い感じ

え？またウイルスの話にケチつけるの？

口の歪みは論理的矛盾があると起きがちな気がする
closed mouthとopened mouthどっちもあると口の線が顔からはみ出たりする気がする

自己責任でこの話はおしまい

ここ1週間くらいまともにスレ見てなかったからanyが何か分からない…

restore faceはある種のホラー画像出るよね
さっき出たみたいに口だけ実写とか

まずテンプレかログから辿るんだよ！言わせんなよ恥ずかしい❤

>ここ1週間くらいまともにスレ見てなかったからanyが何か分からない…
モデル

>まずテンプレかログから辿るんだよ！言わせんなよ恥ずかしい❤
ログ見るより英語圏がまとめた
https://rentry.org/sdupdates2 [link]
ニュース一覧を見た方が早い気がする…

口だけ実写になるやつって基本的に実写で画面配置してからアニメ風に変換みたいな感じでやってるからそれ失敗すると実写だけ残って出てくるみたいな感じで考えてたな

色合い淡いけど背景の作り込みが半端ないからany一択になりつつある

>呪文にはやっぱ口の状態を入れた方がいいのかな？
自分がやってる時は表情での口と口の状態指示が良くぶつかって変になる場合が多いから
表情優先して上手くいくなら口の記載無しで崩れた場合は表情に合わせた状態を入れて様子見してる
ある程度AIくんにお任せするほうが良いのくれる

>モデル
おぉまた出たのか…もう追いつけないぞ…
>ニュース一覧を見た方が早い気がする…
見てきた、なるほど大陸産のモデルなのね
モデルのマージとかもまだいい感じなのが分からんし
導入は後でいいかなぁ…

>見てきた、なるほど大陸産のモデルなのね
>モデルのマージとかもまだいい感じなのが分からんし
>導入は後でいいかなぁ…
縁くんは流出版NAIがベースなのでその文脈理解した上でご利用はご計画的にね

>ANYだと簡単にちんちん出ないから舌出しになっちゃう
なぜかめっちゃ舌をえろくだしてくれるany

>縁くんは流出版NAIがベースなのでその文脈理解した上でご利用はご計画的にね
そういえばNAIは結局ライセンスはSD準拠？
そこらへんの話はあんま流れてこない…

anyから背景と手成分をうまく抜き出すマージ法が確立できればかなりいいんだけどな…

>>縁くんは流出版NAIがベースなのでその文脈理解した上でご利用はご計画的にね
>そういえばNAIは結局ライセンスはSD準拠？
>そこらへんの話はあんま流れてこない…
NAIの利用開始時にCreativeML OpenRAIL-Mが表示されたと思うけど
アカウント作り直さないと確認できないんだよな…

匿名もwhite pupilsないと死んだ目なりがちな気がする

ちゃんぽんにしてアホみたいに巨大なモデル出せばいいってもんでもないんだろうな

>NAIの利用開始時にCreativeML OpenRAIL-Mが表示されたと思うけど
>アカウント作り直さないと確認できないんだよな…
表示されてたけど
経緯が経緯だからどういう法的解釈になるかは微妙だな

EmadとAUTOMATIC1111が腹を割って話してる時点で権利的に訴えられるリスクはかなり低くなってると思うけど
流出版を利用してる人の信用への影響は保証してくれないんよね
表で使ってなんかの拍子にバズってあいつ流出版使ってるんだってよってなったらすごい燃やしやすい代物なので注意しようねという

DB正則化は元モデルへの悪影響を押さえられなかったけどanyならちょうどいいくらいに崩れるかも？
あとで3000step踏んでみるか

レイプ目は呪文に(Spot on eyes)
ネガティブに(empty eyes)
をいれるとマシになる

とりあえずnmkd1.7来てるね
もう需要ないのかもしれんけど

> https://github.com/zxix/stable-diffusion-pickle-scanner [link]
>.ckpt、.ptの中身を見て普通は使われないはずの機能が入ってると警告を出してくれるチェックツール
Anyが出てきたときにあちこちのサイトでpickleテストは通ってるから大丈夫だと思うけど……って会話は海外の掲示板とかに載ってたわ

>とりあえずnmkd1.7来てるね
>もう需要ないのかもしれんけど
需要ないどころかNMKDは確か現状Dreamboothでは一番精度が良かったはず…

>とりあえずnmkd1.7来てるね
>もう需要ないのかもしれんけど
discord見たら盛り上がってるよ

淡いのをなんとか補正すれば普通に流用可能なHN多いんだよな…
vivid colorsとかは全然効かなかった

NMKDってついこの前まで0.1とかじゃなかったっけ……

取りあえず気分変えたくなったとき
プロンプトにeating pizza追加するだけでピザ食ってくれるのいいよね

pizzaはそんなに手グチャグチャになったり破綻しづらいから本当にいいよ
セックスしながらでも胸にピザ乗せて頬張って食べてくれる

なんかモデルマージしてたら指定サイズのせいかわからんけど
1girl入れててもめっちゃ人数増えるな…seed値の問題かなぁ

待たれるのは48手すべて学習したモデル
まさかそれが日本のAVメーカーから作られるとはまだ誰も知らなかったのである

>取りあえず気分変えたくなったとき
>プロンプトにpregnant追加するだけで妊娠してくれるのいいよね

naked,nipples,spread legs,outdoorsを入れると
全裸で色んなところでご開帳してくれるお手軽オカズ絵がつくれる
outdoorsが建物の前とか草原とか洞窟とか色んなところにランダムでいってくれるのでいい感じ

健全な画像を作っているとき
ふと(sex:1.5)をついかしたくなる
逆もしかり

>とりあえずnmkd1.7来てるね
>もう需要ないのかもしれんけど
ローカルDB挫折人にとってお手軽にDBできるから重宝してるんだ

いつだってrape sex man vaginalは君とともにある

>ローカルDB挫折人にとってお手軽にDBできるから重宝してるんだ
あれでもVRAM強者じゃないと使えないんじゃなかった？
簡易型のDBじゃないよね？

DBは顔くらいだとあっさり覚えてくれるけど衣装まで含めると再現難しいね
まず全身衣装の画像を揃えるのが難しい
うまく再現してるやつを学習データに追加するのも手かな

large_breastsはいいぞおじさん「large_breastsはいいぞ」

>いっぱい居過ぎて見分けがつかないあたり現実のアイドルっぽいなと思いました
ワイルドカード？
拡張機能のやつだっけ？

>ワイルドカード？
>拡張機能のやつだっけ？
x/yプロットでサンプリングレート一個ずつずらしただけだったりする
髪色とかバラせば見やすくなると思う

>>ワイルドカード？
>>拡張機能のやつだっけ？
>x/yプロットでサンプリングレート一個ずつずらしただけだったりする
>髪色とかバラせば見やすくなると思う
X/Yプロンプトってことは1yoから20yoにすると成長記録みたいにできる…？

なんか1111公式のwikiは途中で途切れてるけどExtensionsタブに拡張がめっちゃ増えてる
なんか便利そうなの
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-tokenizer [link]
プロンプトがCLIP内部でどんなトークンに分割されるかプレビューできる
https://github.com/dfaker/SD-latent-mirroring [link]
ノイズを上下や左右対象にして画像生成する？
https://github.com/CodeExplode/stable-diffusion-webui-embedding-editor [link]
TIのパラメーターの強さをスライダーで操作できる
https://github.com/yownas/shift-attention [link]
モーフする連続画像を作れる
https://github.com/dustysys/ddetailer [link]
生成画像からオブジェクトを検出してマスク作成
入れると何かでかいライブラリ落とすんで初回起動は時間かかる

キャラの特徴をつかむ前に過学習したら発散してたりするからなんでだろって思ってたけど
白背景で学習させてたのが原因かなって思い始めた
white background が指定されてると当然背景が白くなって
ロス率計算するときに背景箇所分一致率がかさましされて
本来学習度合いよりロス率が低く出やすくなってるってことか

>仰け反り絶頂描いてって伝えたらNAI君が書いてくれたけどなにこれ
絶頂感は伝わってきてじわじわくる

素人だから間違ってるかもだけど
Anything産で「彩度が低い」と言われている画像は
彩度というより真っ白真っ黒が使われてなくて「コントラストが付いてない」のではと思った
だから良くしたいときは彩度と一緒にクリスタのレベル補正とか
Googleフォト編集のホワイトポイント・ブラックポイント・コントラストをいじると良さげかも

>白背景で学習させてたのが原因かなって思い始めた
>white background が指定されてると当然背景が白くなって
白背景で学習するときは学習用プロンプトにwhite backgroundを入れるのをわすれなければむしろ変な背景があるより良好な結果になる

anythingってエッチなの出にくい感じ？

>No.1033751209
ミラーリングのやつ正面から線対称の構図書くのに便利そう

>anythingってエッチなの出にくい感じ？
ヌードとかのソフトエロは全く問題無い
セックスは弱い

>ミラーリングのやつ正面から線対称の構図書くのに便利そう
自然なHIRAKIを作れる？

NMKD今更アップデートしたんだけど色々増えすぎててわけがわからん…VAEって何？

anyちゃんはなかなか柔らかそうなおっぱいお出ししてくれるのがいい

>>ミラーリングのやつ正面から線対称の構図書くのに便利そう
>自然なHIRAKIを作れる？
リンク先の一番下のサンプル画像でほぼ左右対称な画像出してる
でもただの反転じゃなく光の反射とかはちゃんとしてる感じ

>キャラ特徴をつかむ前に背景が真っ白になってたからその辺が原因かなって
>キャラの特徴より背景の白さを学習しちゃってる気がするんだよね
背景が完全な白じゃなくて微妙に模様があるようなやつはそれを覚えちゃったことがあるけどいまんとこ白や透過背景を覚えちゃったことはないな……

SD Training Labsの分散学習イベントは11/12（日本時間11/13 8:00）に繰り上がったみたいね

yn

ちょっと思ったがもしanyで学習させるならwhite background,simple backgroundだろうが背景出してくる可能性が高そうだから
がっつりと学習の邪魔してくるんじゃないか？

>SD Training Labs
日本語チャットって機能してる？

はやくWD1.4使いたいょ・・・

学習素材テキストのタグ編集に便利なツールがあるって聞いたけど詳細知ってる人いないか
1個1個修正していくのがつらい…

>あれでもVRAM強者じゃないと使えないんじゃなかった？
そうだったすまん4090なんだ…

WDは持ち出しがひどいのでみんなpatreonになってあげような…
haru — 2022/11/02
October 2022
@ Income/Donations
+ $1400.00 - Donation
+ $478.80 - Patreon

+ $1878.80 Total

@ Costs
- $1461.89 - GooseAI/Coreweave

- $1461.89 TOtal

>ぴょーん
なんでこーなるのっ

>そうだったすまん4090なんだ…
うらやま

>No.1033757337
白背景は学習してないかそんなに学習しないかくらいだよ。これまで作った感想だけども
キャラクターのサイズが小さすぎて細部が学習できない方が問題になりそう
全身1,2枚であとはバストアップと顔にした方が望む結果に近づく

pickle問題はwebuiに --disable-safe-unpickle ってオプションがあるから敢えてこれ指定してなければ安全なのかなーと思ってる
他で利用するときは知らない…うちはwebui以外はdockerでやるから踏み台にされるくらいしか被害発生しないけど

>学習素材テキストのタグ編集に便利なツールがあるって聞いたけど詳細知ってる人いないか
>1個1個修正していくのがつらい…
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Extensions#dataset-tag-editor [link]
DatasetTagEditor
webuiからインストールしてもいいしextensionフォルダにgit pullしてもOK

winアプリで別のツール作ってくれたとしもいるけど
URL忘れてしまった

あとdreamboothはVRAM無くてもCPUでも出来るよ！
VRAM12GBだとぎりぎり出来なかった時代にやってみたけど900ステップで12時間だったかな…
後で3060で動くようになって同じことやったら15分で終わったけど

モデルマージであーでもないこーでもないしてると
容量が流石にあれだな…

>winアプリで別のツール作ってくれたとしもいるけど
>URL忘れてしまった

・Deepdanbooruで自動生成したタグから、TIで覚えさせたいタグを削除するツールできた

http://tajiken.org/uploader51/upload.cgi?get=00058 [link]

これかも

>できるだけ衣装が入るように全身入れたのが良くなかったかな
18とか21,25みたいなのがキツそうに感じる
試しにこの画像を使うときの学習用プロンプトで画像をつくってみて似たような構図で出てくるか確認したほうがいいかと

fullとprunedは人の目で分かるほどの違いが無いって言うけど
マージする時もpruned同士で特に支障ないんかな？

> https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Extensions#dataset-tag-editor [link]
>DatasetTagEditor
ありがとう使ってみる！

ゴムつけてる絵つくろうとするとなんかふたなりなる率高い気が…

>俺もそのくらいの認識だったんだけど
>Anyはかなり明確に差が出たわ
ありゃマジか　vaeとの兼ね合いだろうか

>No.1033737490
これはただフォルダに入れとけばいい感じ？

>できるだけ衣装が入るように全身入れたのが良くなかったかな
>意図的にバストアップで切り出して学習画像調整見るか
意図的でない限り学習素材に逆光とスポットライトの画像は使わないほうがいいよ
質だ
学習素材の質を上げろ

>圧倒的に背景の面積の方が大きいからロス率計算するときに特徴より背景の方が優先されて層って思ってしまった

その辺の処理はテンプレートと[filewords]で吸収してるんじゃないか？
例えば白背景の教師画像に「white background, simple background」等が入ったtxtを付けたとして、それで学習するときって「white background, simple background等のfilewords入プロンプトで生成した画像」で比較するわけだから、ちゃんと白背景の教師画像と白背景の生成画像でロス率を算出すると思うんだ

>>No.1033737490
>これはただフォルダに入れとけばいい感じ？
webuiとは無関係なツールなんで別の場所にgit pullかzipで落として解凍
後はコマンドラインから
python pickle_scan.py C:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion > scan_output.txt
みたいに自分のモデルデータ置いてるフォルダを指定して実行すると結果がscan_output.txtに入ってる

NMKDでネガティブ呪文できるようになってる？！

>No.1033767296
そういうことねサンキュー！

>ワイルドカード以前にプロンプトだけで可愛い子供服がいろんな種類出てくる呪文ないだろうか
服はあれだけどpattern printって入れると服に適当な謎の柄入るよ

タッカーか

>学習するときって「white background, simple background等のfilewords入プロンプトで生成した画像」で比較するわけだから、ちゃんと白背景の教師画像と白背景の生成画像でロス率を算出すると思うんだ
多分そうだとは思うんだけど
ロス率計算するときに背景の面積が大きいと肝心なキャラの顔とか服装がちょっと変わっても
背景が一致してる部分の面積が大きすぎるからロス率が学習状況に対して低く出ちゃう気がするんだ

>ロス率計算するときに背景の面積が大きいと肝心なキャラの顔とか服装がちょっと変わっても
>背景が一致してる部分の面積が大きすぎるからロス率が学習状況に対して低く出ちゃう気がするんだ
横からだけど何を問題にしてるのか分からん
相対的にロスの数値が低く出たとして何が困るんです？

単純に学習ロス率で言うなら、キャラの正面顔のみ・首から下無しの解釈の幅が狭い画像を使ったり
教師画像の要素を徹底的に詰め込んだtxtを使ったりすれば
おそらく表面上のロス率は極めて低い値で学習が進むと思う

ただ、ロス率って極端な話全ピクセルレベルで完全一致＝ロス0だから
ロス率が低すぎる＝教師画像と同じ画像ばかりだしてるわけで
その学習結果ファイルを使ったところで、学習素材と同じ構図なら学習素材そっくりに出せるけど
それ以外の構図は(例えば顔だけで学習したなら全身イラストでさえ)全く似ない、ということすら起こりうる

wikiとかでも「ロス率に一喜一憂するのではなく、全体の傾向として徐々に減ってるのが重要」ってのはそういう汎用性も含めた話だよね？

>うおおおおおお
ボマーか･･･

>Anyとeasterのマージやってるんだけどなんかe5よりe3混ぜた方が結果良くね？って思って比較したら全然違ってびっくりした
かなり違うな……Easterも期待したいな

>相対的にロスの数値が低く出たとして何が困るんです？
きちんと特徴をとらえてロス率が下がってるならいいんだけど
重要でない白背景が一致してるからロス率が下がってるなら学習としてよくないなって

根本的に統計の基礎が分かってない人の匂いがプンプンする

>重要でない白背景が一致してるからロス率が下がってるなら学習としてよくないなって
それは常に白背景が出続けるようになったら変わらなくなる要素だけど何か問題あるの？

俺も統計なんかこれっぽっちもわかってないぜ

俺は画像分割で上半身と下半身って単語から生成する物を覚えたところで
顔の下に上半身があってその下に下半身があるって位置関係を覚えてくれるかが心配マン

>きちんと特徴をとらえてロス率が下がってるならいいんだけど
>重要でない白背景が一致してるからロス率が下がってるなら学習としてよくないなって
だからその1回ステップごとで見るんじゃなくて、全体の推移で見るんでしょ？
その理屈は突き詰めれば汎用性が全くない、たかが数十枚の教師画像と同じものを作るだけでしか無いし、そうでないとすれば「無限のシチュエーションを内包した教師画像郡から、無限のシチュエーションを見事に吐き出す」ということであり、それは新しいモデルそのものを作ることのさらにその先の概念だと思うけど

大学で一応確率統計やったけど全く覚えとらん

文系なのでうるせえ！知らねえ！数回す！です

>学習としてよくない
って言ってるけど本当にそれが学習として良くないのかってところに間違った思い込みがあると思う

double descent と言われてる現象なんか学習として間違った過学習状態に陥ってゴミになった後でも
モデルがバカでかくて学習サンプルもクソ山ほどあって億円単位のGPUファームで長時間ぶん殴り続ければ
過学習から脱出してとんでもなく良い精度のモデルに生まれまわるっていう冗談みたいな現象あるし
deep learning で何が正しいっていうのは問題が複雑すぎてよっぽど限定された状況以外じゃ誰も断言出来ない問題だよ

普通にデータセットに色々な構図を使えばいいんじゃないの
アップ多めで全体図少なめっていうのがreddit見るには多いらしいが

>考えてみれば学習として間違いでも結果として生まれた絵が当人の好みなら成功だし
これはあ留と思うよ
今思うと何もかも間違えてた初期の頃の学習でも結構成功してたもん

>今思うと何もかも間違えてた初期の頃の学習でも結構成功してたもん
揃ってない適当な画像で作ったはずの初期のモデルが捨てられない

>握るべき紐が違う
コマ割の線を掴むのはギャグマンガでありそう

手段に囚われ好みの出力を得ることが目的という本質を忘れるでないぞ…
いろんなモデルに手を付けたり学習手法をコロコロ変えては深く研究できないでな…

今初DB始めたとこなんだけど
キャラ学習じゃないので学ばないように画像数3桁にしたら初動でかなり時間かかるんだね…
夜か仕事行くときに始めるものだったか

>向上心を持って研究してる人たちを尊敬する
上がるのはちんぽの角度だけでもいいんだ…

>話題のanythingをダウンロード中だけどイースター君とどれだけ違うのかな…
>イースター君は軽さの割に打率が高い気がするけどそれを上回るといいな
Easterとはかなり傾向違うよ
Anyは匿名モデル系だから

>iPhone13miniでサンプリング方式はEuler a、ステップ数18の解像度384x384で結構快適に動いてる
M1で動かすっていってたやつかな？

>SDがスマホで動くらしいので試した
プログレスより食い気味にｽｩｰｯて現れてくるのでなんかだめだった

384*384とはいえ結構早く出てくるんだな
PC版のCPUはもちろんAMDのグラボ使うより早いんじゃ……

>SDがスマホで動くらしいので試した
すごいなと思って調べてた時img2imgとインペインティングできてエロ規制なしモデル切り替えも出来るらしいとあって高性能だなと思った

昔CPUでstable diffusion回した時どうだったかな…9月がもう昔過ぎて覚えてない…

>AIくんこのアングルやめたほうがいいよ…
突然異形になっちゃった感は出てるから好き

>今初DB始めたとこなんだけど
>キャラ学習じゃないので学ばないように画像数3桁にしたら初動でかなり時間かかるんだね…
>夜か仕事行くときに始めるものだったか
ここまでいくとDBじゃなくてfine tuningだと思うんだよ。上手く行ったら教えて欲しい

>すごいなと思って調べてた時img2imgとインペインティングできてエロ規制なしモデル切り替えも出来るらしいとあって高性能だなと思った
アプリの紹介みたらこの前1111で導入したばかりのサンプラー入っててびっくりした

中古でiPadでも買ってくれば画像生成からぶっかけまでスムーズに行えるのか

カウガールポジションいいよね

でも速度はともかくバッテリー消費ヤバそうだな
これからの時期はカイロになりそう

envy baby chang!

>曲名入れるだけでも面白い事に気付いた
ランダムキャラ生成機能のあるeraで出た素質を英訳すると結構面白い

有名な曲の歌詞から画像作って何の曲かってクイズ出来たりするかな

>それはそうとAnyだと爆乳と機関車になっちゃう…
認識が完全に別になると進歩はしてるんだろうけど悲しいな