エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
いらすとやでTextual Inversionを試す - TadaoYamaokaの開発日記
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
いらすとやでTextual Inversionを試す - TadaoYamaokaの開発日記
Stable Diffusionの追加画像によるスタイル学習の方法として、「Textual Inversion」という方法がある。... Stable Diffusionの追加画像によるスタイル学習の方法として、「Textual Inversion」という方法がある。 これは、3~5枚の画像を用いて、スタイルを表す新規の単語の埋め込みベクトルを学習する方法である。 既存のパラメータは一切更新しないで、既存モデルに新規の単語を追加することで、その単語が追加画像のスタイルを表すように学習される。 使用する画像は、配色やスタイルが統一されている必要がある。 ここでは、いらすとやの画像を使って、Textual Inversionを試してみた。 手順は、↓こちらのページの解説を参考にした。 note.com 追加画像 どこまで配色やスタイルが統一されている必要があるのか知りたかったため、いくつかのパターンを試した。 男の子 服の色が同じ、男の子の画像3枚を使用する。 女の子 服の色が同じ、女の子の画像3枚を使用する。 男の子と女の子