【Waifu Diffusion】AIエロ画像情報交換 2
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AIに理想のエロ画像を生成させるためのノウハウについて語り合うスレ
単なる娘自慢も可
児ポはダメゼッタイ
前スレ
Midjourney】AIエロ画像情報交換【StableDiffusion
http://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/erocg/1662132381/
環境構築方法等の技術系の質問はこちらでお願いします
【Midjourney】AI画像生成技術6【StableDiffusion】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1663560800/
AI画像生成の是非や、イラストレーターの権利、法的な解釈に対する討論はこちらで
【Midjourney】AI関連総合4【StableDiffusion】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1663773701/
次スレは>>980が立ててください >>622
参考画像探すの面倒くさくてやってなかったけどやってみるわ
>>624
ええやん！ワイが作ったのはなんかすごい溶けるから上手く作れるの羨ましい こっちの方がええかな？
https://imgur.com/Ha3DL7k
promptキスのとこだけ抜粋
a couple of anime characters hard kissing each other
男と女とかせんと、カップルで纏めるんがポイントやで。あとeach otherとかtogether入れておけばイチャコラする。
なかなかエロいことまではせんけど…… 基本、1枚絵で学習しているので男と女という分類じゃ無くてカップルとか恋人とか家族とか兄弟とか、そういう集合概念で学習してるっぽい。 だが、脱がすと覿面に崩れるな……
基本的に学習データがほとんど無いんだろうな。裸で○○っていうダイレクトなのは…… たまにはこう初心にかえってベタなやつも必要だろう
https://i.imgur.com/bxD6Zna.jpg
full body shot, beautiful lolita elf ,(Sweaty skin:1.2) , ((Translucent) negligee), shiny blond , decollete & nipples ,
art by D & D & jeremy mann & Alfons Maria Mucha ,photorealistic painting ,smooth , shapr focus
Negative prompt: pablo picasso , ugly asian_face,intricated hands & finger ,mutated skelton , extra limbs
Steps: 64, Sampler: DDIM, CFG scale: 10, Seed: 1659978951, Face restoration: GFPGAN, Size: 512x640, Model hash: 45dee52b ちょっとここに貼れないが、img2imgで使うために背景透過した片乳とか、性器とかを個別で用意しておいて
それを着衣画像の上に張り付けるだけで簡単に穴あきの服きた写真作れるようになった。特定服の着衣フェチには特におすすめ。 多分最終的に「抜ける」みたいな単語入れるだけで良い感じの画像が生成されるようになるんだろうな 普通サイズの胸でいいのに谷間って単語入れるともれなく巨乳になるんだよな 海外だと児童ポルノに引っかかって貧乳が学習できんのかもな >>635
japanese と入力するとやたら高年齢化するのは、外国人からみて20歳くらいの日本人が、児童なのか成人なのか区別が付かず、全てデータセットから外しているのだと思われる。 貧乳が学習外だったらloliが真っ先に除外されるのでは うおーimgur落ちてる！スレの、スレの画像が見られねぇ！ 裸レインコートというのはどうだろう？
https://i.imgur.com/8x3O6Vs.jpg
photorealistic painting ,(upper body shot:1.5), lascivious Girl naked (in translucent vinyl raincoat),
beautiful lolita face,Sweaty skin ,cleavage & nipples, raining in city back alley,
art by jeremy mann & sakimichan & Alphonse Mucha,smooth , shapr focus
Negative prompt:
ugly ,asian_face,intricated hands & finger ,mutated skelton , extra limbs ,out of frame
Steps: 50, Sampler: DPM adaptive, CFG scale: 10, Seed: 1059917275 >>631
いちいちダウンロードしてられないよ
epoch10になるまで待つ 初歩的ですがfloat16、32、fullてどれが一番良いのですか
とりあえず容量一番デカいの落としてますが 片乳にこだわった
インペイントで無理矢理出せるけどねぇ
http://ero-gazou-uploader.x0.com/image.php?id=22161
http://ero-gazou-uploader.x0.com/image.php?id=22162
bust up, photograph,(anime:0.7), by Alfons Mucha and jeremy mann, Nordic lolita, (expose one shoulder:1.5),slender body, [[Greek Mythology (costume:1.5)]], various hair style, various eye color,
highly detailed, X-Art beautiful erotica, Femjoy, MET-ART, MPL Studios
Negative prompt: huge tits,mutated arms and legs,extra limbs, penis, monochrome, under hair, skeleton, crushed nose,accessory mamma
Steps: 50, Sampler: Euler a, CFG scale: 8.5, Seed: 2265421343, Size: 512x704, Model hash: 45dee52b
普段自分で使うプロンプトと教えてもらったのを混ぜながら
リアルとアニメ顔との混合率を確かめてた
CFD Scaleの値でも結構変化する
このプロンプトだとCFG Scale低めだとCG寄り、高めだと絵画寄りになる
CFG高めるとマイナス補正がない画風が強調されるのかな
WD1.3正式でリアル調サポートされるかなぁ
今のところ学習データから消えてるようで悲しい >>626
お陰様でキスさせることには成功したがなんか唇のところが違和感あるのは学習データが足りてないんかね
ついでにこんな感じの四つん這いの女の子の簡単なだし方あれば教えて欲しいぞい、これはわざわざ下絵描いて出力したけど微妙
https://i.imgur.com/JAdUjwH.jpg
https://i.imgur.com/esO1VHc.jpg
https://i.imgur.com/7gor3Ql.jpg >>608
>>609
>>610
>>611
遅くなったけどありがとう
どうも最初のころのインストール方法でデフォルトモデルをインストールフォルダ直下
に置くと他のモデルに優先されるみたいできちんとモデルの切り替えができていなかったみたい
/modelに他のモデルと一緒に置いたらちゃんと他のモデルも機能した >>634
一部の特殊な環境をのぞいて基本Float16で良いみたい
Float32対応してるGPUってどのクラスなのかは知らんけど >>644
あえてプロンプトでの片乳出しにこだわったその心意気や良し
素敵です
インペイントやimg2imgは目的の絵を作るには便利なのだろうけど、個人的にはAIが出してきてくれるランダム性のある絵のほうが好きだ
製作者ではなく視聴者でいたい i2iで目と髪の形を変えず色だけ変えたい場合ってどうしたら良いでしょう
inpaintで範囲指定してpromptでhaircolorとeyecolorで色のみ指定しているのですが、髪型も目の形も変わってしまいます
DFG scaleやDenoising strengrhをいじってはいるのですが微妙です >>650
逆でしょ
基本は32だけど、16にすると倍速になるGPUが出た >>650
そうだったんですね。ありがとうございます。 >>652
色「だけ」を変えるのはほぼ不可能。
inpaintは再描画というよりも、再解釈と考えた方が良い。
実はマスクの外も全部書き換えていて、そのうちのマスクの部分だけを持ってきてるのがinpaintだから。
ただ、strengthを.2ぐらいにしてpromtを::5とかで死ぬほど重みをつけて数を回せば良い感じに色だけ変わるのが出てくるかも…… >>652
色だけ変えたいなら
フォトショップやクリスタ使えば数分で出来るよ >>654
SDの詳しい仕組みは知らないけど、一般的なディープラーニングの原理から考えると、
n+1層の値を計算するために、n層の値x重みの計算を行う。
このとき、小数点何桁の重みを使って計算するか（多い方が精度は良いが、その分メモリを食う）という話でしょう。
全体的にfloat16で計算するなら、16桁目以降は切り捨てされるわけだから、それより大きな桁（float32)の重みを使っても、切り捨てられるだけで意味はない…
と思うんだけど？ >>654
SDの詳しい仕組みは知らないけど、一般的なディープラーニングの原理から考えると、
n+1層の値を計算するために、n層の値x重みの計算を行う。
このとき、小数点何桁の重みを使って計算するか（多い方が精度は良いが、その分メモリを食う）という話でしょう。
全体的にfloat16で計算するなら、16桁目以降は切り捨てされるわけだから、それより大きな桁（float32)の重みを使っても、切り捨てられるだけで意味はない…
と思うんだけど？ >>604
>471>476いいよね
胸を強調しすぎないプロンプトにしつつたくさん出力した中から
https://i.imgur.com/S6Tak80.png
https://i.imgur.com/zQLaIxC.png
https://i.imgur.com/EXeJvQc.png
https://i.imgur.com/5gdvIlI.png
https://i.imgur.com/XzgkVll.png
https://i.imgur.com/Ox7J910.png
これに加えて合計14枚のお気に入りとプロンプトはこちら
https://imgur.com/a/j872e5n
キャプションがSeedだけになっているのは最後のプロンプトからSeedだけ入れ替えたもの
複数の画像をタイル状に並べるWindows用フリーソフトってあるかな
ウィンドウに複数画像をドラッグ&ドロップするとなるべく正方形に近づくように並べてくれて順番の入れ替えも簡単、みたいなの
スマホ用アプリだとタイリングはいろいろあるんだけど
PhotoshopやIllustratorだと並べるのがめんどい あと>476を最初間違えてwaifuで回したら全然バリエーションが出なかった。面白い
https://i.imgur.com/ToQ78XB.jpg
プロンプトは(((huge breasts, race bra)))を(((breasts, race bra)))に変えただけ
Steps: 55, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2445086040, Size: 512x768, Model hash: 45dee52b, Denoising strength: 0.7 一人は出せるようになってきたけど二人以上がおせっせしてる絵が難しい
プロンプトがまざる 男が女物の下着履いたり女体化したり、下絵描いてi2iでも大体似た傾向 異性の絡みは難しいや >>661
race→lace
こういう誤字が出力にどの程度影響してるかも気になるから、できれば修正後の画像も貼ってくれると嬉しい。 トークン数が減ってなければ誤字も理解してる。意味不明単語はトークンとして無視されるので、スペース削って前の単語とくっついたりするとスコっと減る。 >>653
試した限り自環境でfloat32とfloat16の出力結果は変わらんかったのやけど基本32だっていう理由はなんぞ？
もし一部環境でのみfloat16版では早くなるだけ、という話であってもデータが減って使用するGPUメモリが少なくなってるぽいfloat16側を選ばない理由はなくない？
聞きかじりで詳細は知らず申し訳ないんだけど、殆どの一般のGPUではモデルデータを読み込む時点でfloat16に落としてるからfloat16で問題ない
逆に対応してるGPUならfloat32で精度が上がる、みたいなのを見聞きしての回答だったので基本float32だってんならその理由を知っておきたいス >>666
意味のない文字列挿入したときと若干違うんだよね
最後の母音だけ抜いた単語だと半分くらい有効でMJだと使えた 計算機の設計側からいうと、数値計算勢が大消費者だった過去には80とか128とか高精度フロートの要求が強かったんよ。
3Dグラフィック勢は32とか短めを欲して、それでGPUは32みたいな「短い」フロート計算ができたんだけど、
最近というかディープラーニング勢が勢いをもってから、さらに短い側、16とか8とかの要求があって、
最近はそんなGPUが設計・製造されるようになった。という経緯だと理解してる。 どこ視点でみるかで「基本」が変わる
3Dは基本が16ビット。Direct3Dに至ってはソースコード上で32ビット変数とか使っても勝手に16ビットになるぐらい16ビット
CUDAは基本が32ビット。最初は（整数演算以外は）64ビットも16ビットも対応してなかったぐらい32ビット
テンソルコアは基本が16ビット。32ビットもあるけど32名乗ってるのに19ビットって意味不明なの(TF32、指数部だけ32ビット精度)もあるぐらい速度と精度との葛藤中 >>665
いまの時点で1.2と比べてもかなり二次元美少女な絵がでてくる すごく単純化して言うと、
ckptファイルには、
0.514645 0.823664 （これは6桁なのでfloat6)
みたいな数字の巨大な羅列が何セットも入っていて、それを使って決まった順番に掛け算することで、解を導いてる。
これを、思い切って全て有効数値1桁で切り捨て、
0.5 0.8 (これは1桁なのでfloat1)
に省略すると、当然精度は落ちるが、必要なメモリや計算量はグッと減るよね。
もし最終的に出てきた結果がそれほど変わらないのであれば、それでも大丈夫ということ。
これを何桁までやるかが、floatナニナニという数字ね。
そして、全体的にfloat16（小数点以下16桁）で計算しているところに、float 32のckptファイルを持ってきても、次の段階にいく時に16桁以上の部分は切り捨てられてしまうから、意味がないのでは、ということです。 ああ、ごめん。float16は、16ビットということか！
10進数の桁ではないわな。
桁数の話は忘れてください。 >>666
プロンプトやシードは全部開示されているんだから言い出しっぺがやればいいのに… なんか難しい話が多いようだけど、ようはおっぱいとお尻がちゃんと出るってことだよね DMMあたりに期待しよう。DMMとかDLがモデルデータ作ってくれたらきっとエロい。 WDですじまんまんドアッププロンプトの研究をしてみたけど思ったような結果は得られなかった
こう、なんていうか、ホヤみたいなのばっか出てくるんだよね... なんせ、モデルデータに存在してないだろうからな…
SDのベースになってるやつも画像そのものを持ってるんじゃなくてURLを持ってるだけだから、会員制とかでパスワードかかってたら見ようがないし学習も出来ん。
医療データは学習してる可能性があるけど、そもそもデータタグから除外されてる可能性もある。 洋エロモデルと混ぜたら綺麗に出るんじゃないかな
それより1.3でたまに淫紋みたいなマークが出るの気になる イラストの元データじゃ身体や手足が破綻しやすいならリアル写真の体型とか参考にできんのかな ワイはep5から急激に出現率を増しているシャフ度が気になる… >>486のケモノモデルで人間出してみたけど
まんまんが驚くほどきれいに出る 参考画像貼れないけどwd+r34を0.5でやると綺麗なの出やすい気がする >>645
こんなんdoggy style しかねーだろと思ったら性的な絵構図がランダムに出るね
なんかうまく使えそう steps40以上で生成すりゃWDでも普通に出るよ >>690
普段Step50以上でやってるけど安定はしない印象だなぁ >>680
Nekonyanとかに土下座して靴の裏舐めれば… >>644
綺麗だ・・・露出控えめでだけど片方の肩から一部にかけて露出するの、えっちってよりも綺麗だ・・・
>>651
>製作者ではなく視聴者でいたい
わかりみが深い。プロンプト練り上げて、偶然の出会いにワクワクしてるときが最高に楽しい
>>648
これも綺麗だ！狼少女とドレスの組み合わせからしか得られない栄養素が詰まってる
>>661
全体的に描き込み具合がすごいね。trinateとミュシャ先生は相性良さそうだなぁ・・・
タイル状に並べるフリーソフトはあれこれ探して試してみたけど、結局ブラウザ上で動作するこれが一番便利で使いやすかったからおすすめ
https://photocombine.net/cb/ 1.3でdoggystyle入れるとほぼ犬化して草
1.2だと人間なのに >>693
タイルよさそうですね
1.3前に1.2の作品を供養するのに使えそうです >>676
おっしゃるとおりです。やりました。
ただtrinart2_step60000持ってなかったんでとりあえず115000で。
https://i.imgur.com/5eaVvwc.jpeg >>696
あらま甲乙つけがたい
服装の好みの次第かしら AUTOで簡単にTextual Inversionできるようになったね
nicolaiのより軽いし工夫しなくても512*512で動く コレからはpromptだけじゃなく、tlファイルも共有されていくのか…… >>697
走る人用のスポーツブラのことをracer braと呼ぶ場合があることを今知った。 (アニメ作品名)風とかやったらちゃんと安定してそれ風で出してくれるのかな？ 時折見るvarious hair color, various eye colorって意味あるのか疑問に感じたので検証した。
モデルはWD v1.3 epoch06 f32 [3a672a8a]。SamplerはEuler a。
https://i.imgur.com/VNHBabX.jpg
結論：various意味ない。 >>704
1つの絵に2人以上出した時に同じ色にならないようにバラけさせるって使い方ならちゃんと効果あるぞ、確定ではないけども。 >>705
2人画像で検証した。
https://i.imgur.com/ZAfjCrA.jpg
結論：various意味ない。
というか、単純なプロンプトならそもそも同じ色になるという問題が発生しない。
…ひょっとして色揃う問題がWD1.3で解決したのかも bed roomを入れるだけで背景が良い感じになるからもうこれ外せないな
ピンク一色とか青一色の背景より全然いい なんか昨日から
colabで https://24594.gradio.app/ にに接続してSD1111を使おうとするとログイン画面に飛ばされるようになったんですがここのユーザー名とパスワードってHugging Faceに登録したやつでいいんですか？ >>696乙です
レースがしっかり増えてるな
SDが「ああー、レースってraceじゃなくてlaceですか！ じゃあこんな感じでいかがでしょう」とか言ってそう >>710
すげぇ…これ使いこなせたら俺のネカマ活動始まりまくるな… エロい表情が出るまでガチャる。seedとpromptをメモる。
ふう なるほど、エロいポーズが出たら新しい顔差し替え用に保存しておいたほうがいいな。 >>711
どのColabノート使ってんのか分からんけど、Colabはランタイム接続切れるたびに全部作り直すんだからそもそも毎回同じURLにはならんのじゃないの
例えば現行のstablediffusionui_voldemort_autocast_improvements.ipynbだとWebUI生成のところにUser名とPassを設定する箇所あるから
そこで指定したものを使えば入れるはずだけど もしかして、生成で難儀していた特定体位もTIで学ばせれば
成功率高まるということなのかな？ AVのキャプチャ画像かなんかを使ったりで もしかして、あのプールの画像を学ばせれば、
in anopool などと書くことであのプール的なシチュエーションも再現しやすい？ >>711
他の人にURLを使われないようにするセキュリティ機能が入ったんだと思われ
起動用コードが
--gradio-auth me:qwerty
となってたら IDにme, passにqwertyを指定すると入れる ローカルでTIできる時代になったのなら自分で無修正のまんまんちんちんを学習させられるのか！？ TIは似たようなものになるだけなのがな
DBだったらちんこはちんこだけど
TIでちんこは肉棒になる（あれ？いけるか！） DBでちんこ学習させたらいろんな角度から描いてくれるの？ TIは画風だったら結構いけそうだけど、物を覚えさせるのはちょっと高難度な感じする
元のSDが理解してる物に近い物を追加学習させる（猫→特定の猫に置き換えるような学習）は上手くいきそうな感じだけど
SDが上手く理解できてない物体を新たに覚えさせるのは苦手かもしれない
まだまだ手探り状態でわからない事だらけだけどね。データセットのファイル名と、テンプレートを上手く変更すれば成功させられる様な気もしてる
ひとまず言えるのは、ちんこ単体を覚えさせるのは難しいってこと（5敗目） ソーセージを加える画像はいくつか出力されてんだから、
ソーセージの置き換えとしてTIで学習させればいけるんじゃね？
・・・一定の確率で噛じられそうだけど ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
