【NovelAI】AIｴﾛ画像情報交換 3【Waifu Diffusion】
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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
【Waifu Diffusion】AIエロ画像情報交換 2
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/erocg/1664246635/
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
【StableDiffusion】AI画像生成技術7【Midjourney】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1664695948/
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6【StableDiffusion】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1664642254/
次スレは>>980が立ててください 二次エロ画像アップローダー
http://ero-gazou-uploader.x0.com/
基本的にモロだしの局部はモザイクや黒塗りなど修正をしてからアップしよう 【Q&A】
Q:局部が出ないんだけど？
A:StableDiffusionの1.4は性的な画像の学習データが少なく、またタグが適当なため単純に指定しただけでは出ません（特に男性器）
改善したモデルが出るまでは工夫で乗り切りましょう。img2imgや追加学習を駆使すれば出すこと自体は可能です。
Q:Negativeとかネガって何？Promptが括弧でくくられてるのは何？
A:Negative PromptはAutomatic1111版で利用可能な機能。通常のPromptとは別に指定でき
「描画して欲しくない情報」を書き込むことで、それを避けたり隠させたりする事ができる
括弧は同じく1111版の強調機能。()で囲むとそこが強調され、[]で囲むと控えめに描画される
多重に囲む事ができ、括弧1つ当たり10％ほど強調されるとかなんとか。
Q:どこのアップローダー使ったらいい？ロリは上げちゃダメ？年齢指定のあるPromptは載せちゃダメ？
A:アニメ系ロリなら国内のアップローダーが安全。ただしモザイクか黒塗りは必要
imgurはまとめて上げられるので全年齢画像には最適。ただし海外サービスなんでロリ系はやめた方がいいかもしれない
ロリっぽい画像はぱっと見で「ああアニメだ」とわかる範囲なら大丈夫と思う
「実写かもしれない」と疑われる可能性があるものが出てしまったら、そっとHDDにしまっておくといい
気になる場合はSuper File Shredderを使えば手軽に復元不能の削除できる
年齢指定のあるプロンプトは、とりあえず年齢の所を[[[[[18+]]]]]とかに書き換えておくと安心
こだわるならその下に個人的に好きな数字でも書き込んでおくといい。ちなみに俺は15って数字が好きだよ
（※個人の見解です。法律、セーフアウト判定に関しては>>1のリンク先で議論してください）
詳しい研究についてはこのサイトがよくまとまってます（ここの過去スレからも一部抜粋されている）
ttps://dskjal.com/others/waifu-diffusion-workflow.html#fix-hand NovelAI 使い方まとめ
ttps://matomedane.jp/page/114655
Midjourney料金プラン・使い方解説
ttps://kigyolog.com/article.php?id=1690
NMKD導入方法 新機能紹介
ttps://pajoca.com/tag/nmkd-stable-diffusion-gui/
35氏による他環境と共存させやすいAutomatic1111インストール方法
ttps://note.com/uunin/n/n725ae4601264 1111版プロンプトのかっこ書きについて（2022年9月29日から変更あり）
a (単語) - 単語の影響度（attention）を1.1倍に増加させます。
a ((単語)) - 単語の影響度を1.21倍(1.1×1.1倍)に増加させます。
a [単語] - 単語の影響度を1.1倍減少させます。
a (単語:1.5) - 単語の影響度を1.5倍に増加させます。
a (単語:0.25) - 単語の影響度を0.25倍に減少させます(1/4にします)
a \(単語\) - 括弧自体をpromptとして渡します。
()を使用するとき、重みを指定できるようになりました 例：(text:1.4)
重みが指定されないとき、1.1を指定した時と同じになります。
重み付けは()でのみ有効です。[]には適用されません。
もしプロンプトに文字列として()や[]の文字を渡したい時は、円記号(backslash)でエスケープ処理が可能です。 例： anime_\(キャラクター名\)
2022年9月29日より、括弧のエスケープと数値での重み付けが実装されました。
従来の方法では文字列を完全には渡すことができず、文字が消えてしまうことがあった為です。
例えば "a (((farm))), daytime" を入力したとき、コンマ無しの "a farm daytime" として解釈されていました。
この挙動は新しい実装では変更され、テキスト全てを正しく渡すことができるようになりました。
これにより、以前と同じシードでも異なった画像が出力される可能性があります。
現時点では、settings画面から旧式の方法を選択することが可能です。 画像結合ツール フォトコンバイン
ttps://photocombine.net/cb/
2枚以上の画像を結合して1枚の画像ファイルにすることができます。
出力解像度の指定や文字の挿入なども可能です。
全ての処理をブラウザ上で行っているので、画像データがサーバーに送られることはなく個人情報も守られます。 >>3最後のリンク
> 詳しい研究についてはこのサイトがよくまとまってます（ここの過去スレからも一部抜粋されている）
> ttps://dskjal.com/others/waifu-diffusion-workflow.html#fix-hand
末尾の#〜をなくして
ttps://dskjal.com/others/waifu-diffusion-workflow.html
のほうがいいかも? ここのDreamBoothのcolabがckpt変換スクリプトも実行できるようになったので、DreamBoothでの学習結果を持ち出して1111とかで使えるようになったわ
ttps://github.com/ShivamShrirao/diffusers/tree/main/examples/dreambooth dreamboothって複数概念を学習できたりするの？
TIは記号分けてできた気がするけど 前スレ>>1000、Textual inversionの話
embeddingのNumbert of vectors per tokenは8
ネットで拾った顔メインの画像22枚を適当に突っ込んでpreprocess
下のチェック入れたら反転とかで水増しされて67枚
（人間入ってないのがあったりめっちゃいい加減）を
Lerning rate 0.005
Max Steps 20000
で回した、よくわからんかったのでほぼデフォｗ アニメまんまも芸がないのでちょっとだけリアルに寄せてみた
https://i.imgur.com/gRRs8nn.jpg
本来のロングヘアーがいまいち出ない、longhairいれても駄目
学習元が正面絵ばかりだと隠れて判断つかないからかな？
by <embedding name>のままだと頑としてアニメ絵から動かなかったんだけど
[]一つでくくってで弱めたら他の絵柄も受け入れてくれた 各モデル スクワットテスト
((high angle portrait shot)) (((bare nude))) (((fronted squatting open legs))) ((18yo 1girl)) ((a kawaii loli face)) ((showing nipple & navel & child pussy)) (((in the white background))) (((highly detailed)))
Negative prompt: (((comic))),((ugly)),(((side shot))),((((mutated arms)))),((((mutated fingers)))),((((mutated legs)))),((long neck)),negger,(((tiling))),masculine,penis,((speech bubble))((text))(((monochrome)))
Steps: 50, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2124907884, Size: 512x640, Model hash: 50ad914b
http://ero-gazou-uploader.x0.com/image/22214.jpg
パーフェクトなスクワットを見せてくれたのはケモノエロ特化のyiffyだけでした
WDがクソコラみたいに首から上だけが２Ｄになっていくんだがどこへ向かってるんだ？ やっぱりNovelAIどう頑張っても乳首や局部が隠されてしまう
nsfw付けても効果がないぞ？どうやったら規制回避出来るんだ？ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
