◇ 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-1 [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
https://rentry.org/sdmodels [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
>よさぬか
偽物のさらに偽物が生まれておる…

としあきマージはPyTorchのインストール方法やらを調べることから始めてます

AnythingでTIするとほぼ失敗するってここでみたけどマジ？
このところずっとAnythingV3でTIしてるけどうまくいかないのはそのせいなの・・・

鰤と縁のマージより個人的にはEasterと縁のがいいかな

>AnythingでTIするとほぼ失敗するってここでみたけどマジ？
>このところずっとAnythingV3でTIしてるけどうまくいかないのはそのせいなの・・・
匿名系列は画像の質が高いので差分が多くですぎて工夫がいる

A3はNAIに追加学習させたものだろ、色々混ぜすぎても結局味噌汁が濁って灰色になるだろ

>混ざった…
これはこれで・・・右足がひでえことになってるな
糖尿病で壊死してるのかって感じ

海外含めるとものすごい数のマージレシピがあるけどAnyGapeNAIでこねくり回すのが一番気持ちいいかなって思ってる

>PCが急にシャットダウンしたので全タブの呪文が全てスッ飛んだ
俺はメモ帳にコピペしてるわ

たておつ

>AnythingでTIするとほぼ失敗するってここでみたけどマジ？
>このところずっとAnythingV3でTIしてるけどうまくいかないのはそのせいなの・・・
さっきのスレ最後に貼られてた解説見ると縁はTIがおすすめらしい
教師画像は3桁は必要バッチサイズは大きく、少ない枚数しか用意できない時はvectorは大きくても6までにしたほうがいい
とは書いてあった

>匿名系列は画像の質が高いので差分が多くですぎて工夫がいる
そういうことか
似てくる頃には白背景まで学習してどんなタグでトライしても全部白背景になってしまって使えねえ

>これブッ刺さったんだけどAIだと知って驚愕した
>AIツール使って自分でこの子を出すことできんの？
生成するコマンドが画像に載ってるから…と思ったけど、自分で学習させてるデータがあるから同じのを作るのはちょっと難しいね

>さっきのスレ最後に貼られてた解説見ると縁はTIがおすすめらしい
>教師画像は3桁は必要バッチサイズは大きく、少ない枚数しか用意できない時はvectorは大きくても6までにしたほうがいい
>とは書いてあった
そんな・・・5枚位がいいってどっかでみて画像はたくさんあるのに5枚厳選してトライしてたのに
バッチサイズはそういえば触ったことがなかった

>これブッ刺さったんだけどAIだと知って驚愕した
>AIツール使って自分でこの子を出すことできんの？
画像にプロンプト残ってるからいけるんじゃない
右手は確かにAI生成っぽさ強いな

>PCが急にシャットダウンしたので全タブの呪文が全てスッ飛んだ
vramマックスで使うから基本作業中は他の事はしてはいけない

>その画像のメタデータに書き込まれてる呪文で似せることができる…はずなんだけどなんだこれは
トークン数75以上は何書いても切り捨てられるのでは？
モデルによるんですの？

pixivで口開けてるだけのフェラ真似絵を大量にアップロードしてる人が居るけど
俺ああいうの好きだわ

>そういうことか
>似てくる頃には白背景まで学習してどんなタグでトライしても全部白背景になってしまって使えねえ
なのでHNとかTIはすこし画像の質を落とすように工夫がいる
プロンプトにbad qualityいれたり　Easterあたりとモデルをマージしたり

>生成するコマンドが画像に載ってるから…と思ったけど、自分で学習させてるデータがあるから同じのを作るのはちょっと難しいね
簡単にはいかないか

>これブッ刺さったんだけどAIだと知って驚愕した
目の描き方にAIの特徴はでてるね

>トークン数75以上は何書いても切り捨てられるのでは？
>モデルによるんですの？
1111はその制限取っ払われてるよ
その代わり生成速度は落ちるらしいけど

>その画像のメタデータに書き込まれてる呪文で似せることができる…はずなんだけどなんだこれは
としもよくやるネガティブの多重詠唱がっつり使ってるな
model hashも見たことないhashだしDBか何かで学習させたcpkt使ってると思われ

>画像にプロンプト残ってるからいけるんじゃない
残ってはいるが正規プロンプトの方が画像の要素殆ど無いからHNで殆ど出してるかさもなくば元図かコス写真辺りi2iしてる感じがする

最近ﾋで匿名や縁の絵を見かけるようになってなんとも微妙なお気持ちに

>残ってはいるが正規プロンプトの方が画像の要素殆ど無いからHNで殆ど出してるかさもなくば元図かコス写真辺りi2iしてる感じがする
内容までちゃんと見てなかったわ
顔もアジア系のイラストレーターに多い顔だし
そっち学習させてそうね
あるいは最近なら流行っる中華アプリのコス写真i2iか

>たておつ
>隻腕キャラ描いてもらおうと思ったんだけどもしかして隻腕を意味するタグって存在しない…？
欠損はdanbooru的には全部amputeeでひとまとめされてるて大手モデルは学習もほぼされてないので全く期待出来ない

モデルやら関連インストールの関係でパソコンのなかで一番ディスク容量を食うソフトになってしまったよ

>隻腕キャラ描いてもらおうと思ったんだけどもしかして隻腕を意味するタグって存在しない…？
やったことないけど
ネガティブにleft armとかやったらいけたりしない？

>ネガティブにleft armとかやったらいけたりしない？
四肢ネガティブは頑張って入れてもグローブか義手義足に9割方化けるから
残りの1割でまともなのが出るまで回すのは相当不毛

ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'
これはインストールし忘れがあるな…

>四肢ネガティブは頑張って入れてもグローブか義手義足に9割方化けるから
となると学習させるしかないかな

>>ネガティブにleft armとかやったらいけたりしない？
>四肢ネガティブは頑張って入れてもグローブか義手義足に9割方化けるから
>残りの1割でまともなのが出るまで回すのは相当不毛
どこぞの猛者はグローブやヤバイ手足になった奴をタグ付けして数千枚学習させて
そのタグをネガティブプロンプトに入れるという手法を編み出したとかなんとか

縁でTIってできるのか…
成功したとしあきの報告がほしい
やってみてもノイズみたいになってプロンプトどうこう以前に根本的やりかたが間違ってるような感じになる
>匿名系列は画像の質が高いので差分が多くですぎて工夫がいる
そしてなぜか匿名そのものだと上手くいく謎

学習はｗｄでしかしてないなぁ

>そしてなぜか匿名そのものだと上手くいく謎
学習時に使われてるプロンプトで普通に画像生成してみると結構納得する
学習画像と似つかわない画像ばっかり出てくる
あと個人的にはHD17は比較的学習しやすいなと感じてる

Gradient accumulation steps増やせば一応Batch size増やした事と同等になるよ
バッチ一個ずつ随時処理するって事だから1stepの時間はその分増えるけど

マイナーキャラってどうやって作ればいいの

縁にWebUIで無理やりDBを混ぜた時より気持ち破綻が無い気がする…

>デンジが分からない
こういう大体の要素は出るんだけど後ちょっと違う、みたいなときに効果が大きいのがTIなのかな
雰囲気でやってるからなんとなくのイメージだけど

>エロ蝶をつくりたかったんだ...
い私
いは
と
思
う

>エロ蝶をつくりたかったんだ...
ちなみにこういう華やかな羽根の蝶は♂なんだ

>>エロ蝶をつくりたかったんだ...
>ちなみにこういう華やかな羽根の蝶は♂なんだ
シモンちゃん…

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'pop'

なんじゃこのエラー
困ったな

同じ配合比率でもマージの方法が違うだけで微妙に違うね破綻するしないより同シードで味付け用に2個もっていくと楽しめるね

とりんあーとのスーパーでりたの絵が好きだけど生成しまくるにはいかんせんコストが高い…
NAIの最上位コースと同じ値段で3000枚かぁ

>NovelAIもローカル構築もできないどんな絵師でも自分のラフをNAIでi2iできるようになったと思うと
>なかなか恐ろしいなあと思わなくもない
としたちは環境構築くらいわかるよな！くらいのノリだけど
実際プロンプト打ち込むだけとは一段は違うし
やれって言われても心折れる人は結構いると思うわ
ところで最新のヴィクトリアン美女はどのモデル使うのが流行りなの

>meituってアプリにさっきからコイカツやカスメのスクリーンショット読み込ませてばかりいる
ちょっと調べたけど中国産アプリなのか
NAIどころかそもそもAI自体興味なかった若い層が写真加工って感覚で利用してるの新鮮だな…
実際使ってるのは匿名モデルっぽいけど向こうの鯖で動かしてるんだろうか

ヴイクトリアンはWD1.2かな

DBの内部的な詳しい学習処理があんまり分かってないんだけど
・1000ステップ学習させたckpt
・500ステップ学習させて出力後に同じ画像で500ステップ追加学習させたckpt
仮にこの2つがあったとしてどういう風に違い出るとか分かる？

>ヴイクトリアンはWD1.2かな
そんなに環境変わってないのね
たまには気分転換に作るか

>ちょっと調べたけど中国産アプリなのか
>NAIどころかそもそもAI自体興味なかった若い層が写真加工って感覚で利用してるの新鮮だな…
>実際使ってるのは匿名モデルっぽいけど向こうの鯖で動かしてるんだろうか
日本絵師の流出学習データで中国企業が金儲けってえぐ...

>こんな時間に目が覚めちゃった
(見るたびに幼女化が進んでいるような……）

>(見るたびに幼女化が進んでいるような……）
自身の性癖に正直になったのだろう
イラスト生成AIは罪深いな

結局HNの活性化関数は何が一番いいんだ…？
前と環境が変わったらしいからまた一からの探り直しになってる…

あと、12枚の学習画像を1200step学習させるのと120枚の学習画像を12000step学習させるのは最終的に同じくらいの学習深度になるってことでいいのかな
本当にDBのシステム分かってないや…

mishがいいよ
信じよう

>NAIどころかそもそもAI自体興味なかった若い層が写真加工って感覚で利用してるの新鮮だな…
絵師の権利とかでAIに忌避感を覚えていたヒのアカウントも「写真をイラストにするサービスかあ…じゃあ抵抗ないなぁ」って感じで使いまくってトレンドになった
でも実はそのサーバーの内部で動いているのはnovelAIのデータ…

>結局HNの活性化関数は何が一番いいんだ…？
最近はmish以外あんまり使ってないな・・・

俺なんかポチポチ押すと気持ちよくなるソフトとしか認識してないぞ

>mishがいいよ
>信じよう
softsignザビノーマルやら色々使ってみたけど結局mishに戻ってきた

mishってそんなにいいものなんです…？
なんか色が変になるって聞いたけど

DBに限らず追加学習で画像増えると反映結果が薄くなるか過学習になるかのバランスが難しい

DBはまだあんまり色々試してる人少ない感じなのか…
自分も試行錯誤してみる

DBはデータセット少ないとそのままの奴出てきちゃうから一回触ってもういいかな…ってなった

>昨日だか一昨日だかのとしのこの報告見てLeakyreru試し始めたけどいい感じだ
ノーマライザーありのときは
tanh leakyrelu tanhshirink hardhanh
あたりが好結果だった感じ
ただ素材とかにも影響するのかなと思ってる

>DBはデータセット少ないとそのままの奴出てきちゃうから一回触ってもういいかな…ってなった
やっぱりデータセット数が大事なのかな
500枚くらいちまちま集めて500*100ステップで50000ステップくらい？と思って学習したらけっこう求めてた形になった
よく分からないのが正規化画像なんだけど学習用画像の数を犠牲にしてまでも充実させる必要ある？これ
データセット少ない場合とかに有効なのかな…自分実は正規化画像使ったことまだないしお手軽DBばっかりやっちゃってる

そもそも普通の写真加工アプリもゴリゴリに写真を学習しまくってるわけでな
写真を学習させるのを問題視しないならイラストの学習も問題ないことになる

>自分実は正規化画像って何？って思っててお手軽HNばっかりやっちゃってる

>>NAIどころかそもそもAI自体興味なかった若い層が写真加工って感覚で利用してるの新鮮だな…
>絵師の権利とかでAIに忌避感を覚えていたヒのアカウントも「写真をイラストにするサービスかあ…じゃあ抵抗ないなぁ」って感じで使いまくってトレンドになった
>でも実はそのサーバーの内部で動いているのはnovelAIのデータ…
中国やアメリカが日本のイラスト文化好きに利用して日本人から金巻き上げてるってもうね…
Nijijourneyもpixivから学習させて日本向けに調整して集金しようとしてるし…
文化盗まれていいように利用されてるだけじゃ…

>やっぱりデータセット数が大事なのかな
>500枚くらいちまちま集めて500*100ステップで50000ステップくらい？と思って学習したらけっこう求めてた形になった
>よく分からないのが正規化画像なんだけど学習用画像の数を犠牲にしてまでも充実させる必要ある？これ
>データセット少ない場合とかに有効なのかな…自分実は正規化画像使ったことまだないしお手軽DBばっかりやっちゃってる
例えば、sks girl　とかでインスタンス学習させた場合、キャラの特徴はgirlにも学習される、だからクラスでgirlはそのキャラを示す言葉じゃないって学習させなおす
DBってやってることは基本的にfinetuning、キャラ出すだけが目的なら正則はいらんけど、その分モデルそのものの汎化性能は下がる

>やっぱりローカル環境構築して生成するのが一番
今度PC新調するときにローカル入れようと思ってるんだが
WD1.3のモデルって4つあってどれ入れたらいいのかわからん
colabで使ってるしFloat 16 EMA Prunedでいいのか？

NAIってどんな絵柄とか呪文指定してもみんな同じ乳首になるんだけどなんかいい呪文知らない？
そもそも使用上無理とかな諦める

>>やっぱりローカル環境構築して生成するのが一番
>今度PC新調するときにローカル入れようと思ってるんだが
>WD1.3のモデルって4つあってどれ入れたらいいのかわからん
>colabで使ってるしFloat 16 EMA Prunedでいいのか？
追加学習しないなら一番小さいので十分
大きいやつは追加学習用のデータが詰まってるやつ
小さいやつは完全には大きいやつと同じ画像は出せないけどいろいろと計算をショートカットできるようになってて似たような結果になれるってやつだよ

>>>NAIどころかそもそもAI自体興味なかった若い層が写真加工って感覚で利用してるの新鮮だな…
>>絵師の権利とかでAIに忌避感を覚えていたヒのアカウントも「写真をイラストにするサービスかあ…じゃあ抵抗ないなぁ」って感じで使いまくってトレンドになった
>>でも実はそのサーバーの内部で動いているのはnovelAIのデータ…
>中国やアメリカが日本のイラスト文化好きに利用して日本人から金巻き上げてるってもうね…
>Nijijourneyもpixivから学習させて日本向けに調整して集金しようとしてるし…
>文化盗まれていいように利用されてるだけじゃ…
日本のAI研究もかなりの割合で日本国外の著作物を学習してるぞ

>追加学習しないなら一番小さいので十分
>大きいやつは追加学習用のデータが詰まってるやつ
>小さいやつは完全には大きいやつと同じ画像は出せないけどいろいろと計算をショートカットできるようになってて似たような結果になれるってやつだよ
そうかありがとう

まあ…件の写真img2imgが許されてるのは絵師と同じフィールドにならないからなんじゃないかな…
ようは棲み分けができればいいんだ…

>例えば、sks girl　とかでインスタンス学習させた場合、キャラの特徴はgirlにも学習される、だからクラスでgirlはそのキャラを示す言葉じゃないって学習させなおす
>DBってやってることは基本的にfinetuning、キャラ出すだけが目的なら正則はいらんけど、その分モデルそのものの汎化性能は下がる
丁寧な説明ありがたい…
自分の場合は例えば単に　sks　ってだけで学習させてる(正則画像、クラスプロンプトなし)んだけど
確かに何を出力させても学習元の影響受けてる気がする
これが汎化性能下がるってことなのか

NAIでﾎﾞｺｫなエロ絵を生成できないか頑張ってるけど上手くいかない…
やはりローカルも駆使しないと無理なのか

>そういえば12月頭にリリース予定だったWD1.4って予定通り出るのかしらん
予定通りに出ないことが確定して今延期状態
だけどただの延期じゃなくてSD1.5とSD2.0ベースの両方をリリースするんだとかなんとか
SD2.0ベースの方はnsfwが弱そうな気がするけどどうなるんだろ…

>NAIでﾎﾞｺｫなエロ絵を生成できないか頑張ってるけど上手くいかない…
>やはりローカルも駆使しないと無理なのか
ﾎﾞｺｫってi2iで何とかならないもんなの？割と学習元にもある程度ありそうな表現に思えるんだが

>そういえば12月頭にリリース予定だったWD1.4って予定通り出るのかしらん
日本と時差16時間だから予定通りなら12月1日の16時だな

>教師画像「おらの学習させたいsks girlはこれだべ！」
>正則化画像「念のため言っとくけど普通のgirlってのはこれだべ！」
>という認識
sks　はこれ！！って言うだけ(正則化なし)だとやっぱりだめっていうか違いあるのかな…

そういえばいよいよWD1.4がくるのか

>>そういえば12月頭にリリース予定だったWD1.4って予定通り出るのかしらん
>日本と時差16時間だから予定通りなら12月1日の16時だな
12/3だか4になるって話じゃなかったけか

>HNの15枚3000ステップで学習元の特徴も露骨にわかるし
>いい太さも出てるしもう切り上げてええか？
あらかわいい

>画風変えれば乳首も変わらない？具体的な呪文を示せって言われるとよく分からんけど
>自分も脱がせない方向に行ってるのはある
画風もそうだけど歯車乳輪とか陥没とかパフィがかなり難しいからなんか乳首は固定なのかなって…

>予定通りに出ないことが確定して今延期状態
>12/3だか4になるって話じゃなかったけか
なるほど
数日の遅れだったら全然待てそう
これが数ヶ月単位だと辛いのだけれど

>>>そういえば12月頭にリリース予定だったWD1.4って予定通り出るのかしらん
>>日本と時差16時間だから予定通りなら12月1日の16時だな
>12/3だか4になるって話じゃなかったけか
今確認したらWD作ってるとこのディスコ見たらイベントのところに12月26日にWD1.4リリースって書いてあったわ

使ったことはないけど、陥没乳首TIというのがどこかにあった気がする

>今確認したらWD作ってるとこのディスコ見たらイベントのところに12月26日にWD1.4リリースって書いてあったわ
らしいな
クリスマスプレゼントになっちゃった

>このへんは考え方だよね
>同じモデルの中にsks1 girlとsks2 girlを覚えさせて二人同時にyuriyuriしたいんじゃあ！って人には必要だし
画風もキャラ数もオールインワンにしたい派だから、ついでにベースモデルが苦手な背景ディティールとか手の改善とかまで手をつけてるから、うちだと正直インスタンスよりクラスのが重要になってる

おしえてもらいたいですが
\stable-diffusion-webui\modules\sd_models.py
の148行目

> pl_sd.pop("state_dict", None)

皆さんはNone
の代わりに何が入っていますか？ここでエラーが出てるっぽくて教えてもらえると嬉しいです

>ﾎﾞｺｫってi2iで何とかならないもんなの？割と学習元にもある程度ありそうな表現に思えるんだが
ボテ腹ならいくらでも作れるけど肝心のﾎﾞｺｫが全くできねぇ

>ボテ腹ならいくらでも作れるけど肝心のﾎﾞｺｫが全くできねぇ
なるほど…i2iで射精は簡単に出来るけど母乳噴出は難しいみたいな奴だな

WD1.4とマージしたりして遊んで年越しになりそう

>>>でも実はそのサーバーの内部で動いているのはnovelAIのデータ…
>>中国やアメリカが日本のイラスト文化好きに利用して日本人から金巻き上げてるってもうね…
>>Nijijourneyもpixivから学習させて日本向けに調整して集金しようとしてるし…
>>文化盗まれていいように利用されてるだけじゃ…
>日本のAI研究もかなりの割合で日本国外の著作物を学習してるぞ
学習させるだけなのと
それを利用して金儲けやら利益を得るってとこまでしてしまうのはわけが違うきがする
こっちも対抗して海外文化AIで盗んで外人から搾取するサービス作ればお互い様なんだけど現状こちらが一方的にやられてるだけに思えなくもない

>皆さんはNone
>の代わりに何が入っていますか？ここでエラーが出てるっぽくて教えてもらえると嬉しいです
同じくNoneだった

>同じくNoneだった
ありがとうございます
ここが原因じゃないのか…うーん 困ったな

スレ文の二行目を読もうね

正規化画像なしだと構図が凝り固まってこまる
だから面倒だけど正規化画像アリとナシのckptを両方作って
アリで生成した画像をナシでimg2imgしたりとかやってた

>スレ文の二行目を読もうね
失礼しました、、

ラクトアイスのラクトか…勉強になるなあ

>キャラ学習TI作ってみたんだけどさぁ…
>これ500ステップで大体終わってるんじゃ…
なんかTIのプレビューは変化がない気がする
実際に呼び出してみてほしい

RTX6000だって

>正規化画像なしだと構図が凝り固まってこまる
>だから面倒だけど正規化画像アリとナシのckptを両方作って
>アリで生成した画像をナシでimg2imgしたりとかやってた
あー、それはあるかも
そういえば自分も正則画像なしで作って上手くいったーとか言ってるけど結局ほとんどtext2いもげ使ってないわ
そのckpt使っていもげもげして色々作ってる

>昔のOVAをi2iでリマスターしてみる
そういや昔のAVをAIでリマスターして販売！っていつの間にかよくやってるよね
ホントに綺麗になってるのかどうかは知らんけど

>RTX6000だって
https://videocardz.com/newz/nvidia-rtx-6000-ada-workstation-gpu-with-48gb-memory-is-now-available-price-starts-at-7350 [link]
8000ドルはいくら何でも高すぎだって！
いくらVRAM48GBあるとはいえさ！

>lactationってタグはあるけどなんか出にくいんだよね
出ないよね…少なくともそこから出てる！って感はさっぱり出ない

AIすげーマジ…

>問題なさそう
TIパラメータ関連のことを教えてくだち…

>とりんあーとのスーパーでりたの絵が好きだけど生成しまくるにはいかんせんコストが高い…
>NAIの最上位コースと同じ値段で3000枚かぁ
小説AIを一切触らないならポイントだけ買えば良いよ
792円で500ポイントなんで512x512/30Stepで3125枚出せる
大口で買うともう少し安くなる

>問題なさそう
これで500stepはすごいな
参考までに教師画像の枚数と学習率を教えてほしい

>>スレ文の二行目を読もうね
>失礼しました、、
なんかすまんかった
ありがとう 参考になったよ

教師画像は28枚で全身バストアップ顔だけとか適当に色々

新規性のある話題まだしも絵描き云々は散々やった話題でループしがちだからな…

>教師画像は28枚で全身バストアップ顔だけとか適当に色々
ありがとう
DBとHNはそこそこ触ったけどそろそろ新しいアプローチが欲しくなってきたから試してみる

>なんとなく最低でも数千ステップ回さなきゃいけない気がしてたけど500stepでもいけるのね
まだ…まだいける…と5桁回して完全な徒労になるのよくあるよね…

これまでデータセットでHNやって反応良かったから次は可変解像度用意してチャレンジしたい
久しぶりでデータの用意が億劫だ…！

ElysiumのV2Bってのが出てるけどV2と違うんだろうか
今落としてるけどぱっと見サイズが半分近くなってるのは分かった

>イニシャライゼーションテキストは「*1girl, *silver_hair」
>Number of vectors per tokenは3
そのへんの設定それだけでいいのか…
これアスタリスク残してるのは意味があるの？

>線や色塗りがこうなるのって過学習？
正確には発散の方が正しいみたい

>正確には発散の方が正しいみたい
発散って何？正拳突き？

>昔のOVAをi2iでリマスターしてみる
ドラゴンナイト？

>多分無い
画像のタグはセオリー通り画像に含まれる学習させたくない要素を羅列している感じ？

ハッサンって抽象画状態のイメージだ
でも過学習と発散は連続的か

>>多分無い
>画像のタグはセオリー通り画像に含まれる学習させたくない要素を羅列している感じ？
deepbooruに全部ぶん投げて無編集

考えてみればHNが新メソッドでかなり改善されたんだから
同様のメソッドがTIでもある程度使えるのは当然ではあるんだな
これはTI/HNにも大きな革命になるか

おっ翻訳が更新されてる
設定の翻訳進んでて助かる

>>発散はグラフで理解するならこんな感じでloss値が無限に飛んでいくこと
>その図でいうなら600くらいのやつを発散してると気づかずに採用して使ってて
>cfg scale大きめなときに「あれ？これ発散してるな」ってなることが多い…
なのでプレビューには学習データにない背景とかを指定して描写させるといいのよ
ぼやけたり変な感じになり始めたら気づける
ついでにスケールも引き上げて12から15にするとさらに気づきやすくなる

>deepbooruに全部ぶん投げて無編集
すごいお手軽だなーめちゃくちゃ期待してしまう
とりあえず設定真似て学習回してみます

>学習素人なのでTIに使う画像のタグとかの話がよくわかんない…
同じく分かってない…

画像タグは頑張れば複数概念を一つのHNにまとめられそうな感じはするけどそもそもめんどくせーが先に来る…

>学習素人なのでTIに使う画像のタグとかの話がよくわかんない…
今まで色々試行錯誤してたけど
今回の話でほぼほぼそこまでがっつり考えなくてもいいんじゃないかって…

>DeepDanbooruはたまにいい加減な仕事するからな
>「VTuberなら全部一緒、ヨシ！」
それは許してやっても…
色はあってるし…

>いやこれは最新版のHNの仕様だよ
>これが正しい
?　そうだったのかー