NovelAI V3のデータにあるイラストレーター、漫画家などを調べてみた。｜やまこー
この記事を改訂して見やすくした記事を新しく作っています。 こちらをご覧ください。 https://note.com/koseki_yamaki/n/n8383bb0bc0a0 以下の内容は旧記事です。 NovelAI V3では、イラストレーターの名前のプロンプトが明確に影響することが知られている。影響がある名前の人を探してみた。 これは作品として価値を高めるためにやっているわけではなく、単にNovelAIがどれぐらい情報を持っているのかを調べるために行っている。 そのため、絵としての仕上げはしていない。 まず、何の影響もないものを生成。これを基準とする。 プロンプト：1 girl ネガティブ：bad quality,low quality, bad anatomy, text,logo,nsfw 基準1 girl デフォルト。「女の子が一人」以上の指示はしていない。鳥山明toriyama
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第十回：実在モデルからSDXL用顔LoRAを作る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/special/560/recent/%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%8C%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8B%EF%BC%9F続きを読む » Modelに無い顔や彼女の顔を出したい！生成AIでポートレート写真やグラビアを作っていると、同じような雰囲気の顔ばかりが結構出るのに気付く。 もちろん何パターンもあるので、毎回同じでもないのだが、XやInstagramなどの生成AI画像
Stable Diffusionの画像条件付けまとめ｜gcem156
Stable Diffusionの画像生成を画像によって条件づける方法をまとめていきます。といっても実装とかを全部見たわけではないので、多少間違っている部分もあるかもしれませんが、まあイメージはあってるっしょ。 手法の分類 画像の情報をUNetのどこに与えるかによって手法を分類します。とりあえず5つに分けてみました Cross Attentionに与える：Prompt Free Diffusion, PFG, IP-Adapter Self Attentionに与える：Reference only, FABRIC Time embeddingに与える：UnCLIP, Revision その他の場所に与える：ControlNet, GLIGEN, T2I-Adapter LoRAの重みを学習する：HyperDreambooth あれ・・？もしかしてこの時点でたいていの人は脱落ですか。この辺の
Stable Diffusion webui(AUTOMATIC1111版)の導入解説
先日、諸事情からStable Diffusion web UIの環境を再構築しました。 といっても、pythonとかは最初に構築したときにインストール済みなので、webuiの再構築部分だけでしたが。 そして、ある程度ファイル構造を理解してからやってみた再構築は、思っていた以上に簡単で低工数でできるものでしたので、ひとまず2023年1月1日現在で通用する、Stable Diffusion web UIの構築手順を記載しておくことにしました。 Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版) ローカル環境で動作するStable Diffusionです。 AIによる画像構築にグラフィックボードを使うため、ゲーミングPCでの構築を推奨します。 NovelAIやHolaraはオンラインで動作し、自分PCの環境を問わない代わりに有償ですが、ローカルなら自分PCの環境次第な
AIで好きなポーズを出すために、モデルを10万枚撮影して手動でタグ付けしてみた
AIで好きなポーズを出すために、モデルを10万枚撮影して手動でタグ付けしてみた：清水亮の「世界を変えるAI」（1/4 ページ） NHKの取材も来たし、週末だけ浅草橋の駅前で開店している「技研バー」では毎回その話題になる。 ごく一部で注目されていて、まあもともとが下手すぎる漫画なのでまじめに読んでもらっても困るのだが、つい先日、あの「宇宙兄弟」のプロデューサーである佐渡島庸平さんともお話しする機会を賜り、個人的にはずっと俺得という状況が続いていた。 AIの課題「欲しいポーズが出せない」 最初にAIで漫画を描くときのハードルは、「同じキャラクターが出せない」というものだったが、これはDreamBooth（Memeplexではカスタムモデル学習）を使うことで解決できた。 次のハードルは、「欲しいポーズが出せない」というものである。 また一方で、誰かが描いたイラストをAIに下書きとして渡して、顔や
AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
超高精度なイラストを生成できると話題の「NovelAI」は本家Stable Diffusionにどんな改善を加えたのか？
Stable Diffusionよりもはるかに高い精度でイラストを生成できる画像生成AIサービス「NovelAI」のAIモデルについて、NovelAIの開発チームが自身のブログで解説しています。 NovelAI Improvements on Stable Diffusion | by NovelAI | Oct, 2022 | Medium https://blog.novelai.net/novelai-improvements-on-stable-diffusion-e10d38db82ac NovelAIは2021年6月15日にベータ版が公開されたSaaSモデルの有料サブスクリプションサービスで、アメリカのAnlatanによって運営されています。もともとはその名の通りに小説を自動生成するAIでしたが、2022年10月3日に画像生成機能を実装しました。 NovelAI's Image
画像生成AI「Stable Diffusion」でいろいろ特化した使えるモデルデータいろいろまとめ
画像生成AIのStable Diffusionは、ノイズを除去することで画像を生成する「潜在拡散モデル」で、オープンソースで開発されて2022年8月に一般公開されたため、学習用のデータセットを変えることで特定の画像を生成するのに特化したフォークモデルが多数存在します。そんなStable Diffusionから派生して生まれた特化型モデルとその特徴や生成例をまとめてみました。 Stable Diffusion Models https://rentry.org/sdmodels 実際に複数のモデルとシード値で、同一のプロンプト・ステップ数・CFGスケールで画像を生成した結果をまとめてみました。 モデルは左からStable Diffusion v1.4、Waifu-Diffusion v1.2、Trinart Stable Diffusion、Hentai Diffusion、Zack3D_K
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