【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？ RD1412、ちんちん出そうとすると一気に奇形度が増すいつもの感じだから挿入は難しいわ
なんとか見れるレベルでの比較がこんな感じ
WD1.3e7
https://i.imgur.com/NKTBu2p.png
WD1.3e8
https://i.imgur.com/avePBGo.png
RD1412
https://i.imgur.com/RGmxJT1.png
あと、WD1.3e8の様子を見るにe10だと結構ちゃんと挿入してる感じになるかもしれない。期待しよう >>13
NovelAI使ってないから知らんが↓って書き込みが前スレにあった
>てかよく見たらNAIの最上位プランは局部制限の無いモードもあるじゃん、アホは俺だった
>他にも同じプラン買った奴いたらちゃんと(Full)に切り替えるんだ >>15
助かった
てかFULLにして見たらやば過ぎだろｗ
なんだこれマジで丸出しになるじゃねぇか 今のところまとめるとNAIエロやるなら最上位プランにお布施してFullのモデル選べって所？ いや一番安い有料プランでいいのでモデルをcuratedからfullにする 女の子の立ち絵アップしてnsfw入れたらいきなりちんこ生えたぞww >>16
どんなのが出るのかサンプルが少ないんで
その丸出しの絵を是非上げくりゃれ 遅かった…次スレに移ってしまった。スレ立ておつです
前スレ>661のプロンプトで「race」を「lace」にしてみました
https://i.imgur.com/eAaRjWP.jpg
2枚ずつのセットで、左がもとの「race」、右が「lace」です
最初のはおもに表情の好みで選んだのでlaceのほうの表情はもうひとつかもしれませんが、前回選ばなかったシードに今度はいい表情があるのかも
laceにしたらレース成分がしっかり増えました
当初のレース成分はやはりjeremy mann先生だったのかも（参照…前スレ>556）
前スレ>696も参考になりました。115000も60000とは別のいい顔が出ますね
前スレ>693
> 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/
今回使ってみました。横に並べられる枚数が5枚までという制限はあるけど、これでいったん並べて画像編集ソフトでつなげればよく、それ以外は希望通りです。ありがとうー 111のTI方法
学習画像5枚用意する（512x512)
https://i.imgur.com/C1of1z5.png
学習に合わせてテンプレートを用意する stable-diffusion-webui\textual_inversion_templates
今回はこの1行だけ。テンプレートは学習したいものが入り込むプロンプトにした方がいいと思う。ちんこ学習したいなら「股間, [name]」みたいな感じ
a girl, [name]
webuiを改造。229行目付近を変更。デフォルトの1111はラーニングレートが保存されなくて不便だから書き換える。書き換えたらwebuiを再起動
stable-diffusion-webui\modules\textual_inversion\textual_inversion.py
last_saved_file = os.path.join(embedding_dir, f'{embedding_name}-{embedding.step}.pt')
↓
last_saved_file = os.path.join(embedding_dir, f'{embedding_name}-{embedding.step}-{losses.mean():.7f}.pt')
webuiでTIを設定して開始（Initialization textもテンプレートと同じように設定した方がいいと思う）
https://i.imgur.com/LbSkqMN.png
ステップ1万ほど回して「photo of a girl, marumaru123」
https://i.imgur.com/ui1HqD7.png
全然学習できてない。ログフォルダ stable-diffusion-webui\textual_inversion\2022-10-04\marumaru123\embeddings
を見てラーニングレートが低いptファイルを選別して stable-diffusion-webui\embeddings にできてる ptファイル と置き換える
今回は3800ステップで低いのあったのでそれを採用。髪色が再現できてないけどまぁまぁ？
https://i.imgur.com/2GDZSpt.png
photo of a girl, marumaru123, stand on pool side, wear swimsuit
https://i.imgur.com/FIk2oqP.png >>21
画像編集しなくても書きだした画像をまたこれで同じように並べればよいのでは？
あと、縦と横を逆にすれば、縦５ｘ横無限 もできるよ NAIのFull nsfwはチクビドッカーンオマンコパッカーンチンポズッポーンだよマジで
なので誰も画像を上げたがらない
下手すりゃ捕まる 4ch行けばバンバン貼られてるから見たければそっち見てくればいいね 上げてもいいんだけどモザイク塗るのが面倒で
参考にしてるマンコやチンコに黒海苔があると外せなかったりするよねｗ この中にNovelAI使ったことがある人居たら教えてほしいんだけど、
あれってエロも規制なく出せるもんなん？
Danbooruを学習元にしてるだけあってエロ知識凄そうだから試したいんだけど >>29
NAIはNovelAIのことだからちょっと上を読めばわかるぞい >>29
さすがにほんの数行上の書き込みぐらいは読んだほうがいいよ
なんなら最初から読め >>29
出せるよ、セックスっぽいのも他より楽だと思う、ただリアル寄りは苦手かも、プロンプト上手く作ればいけるかもしれないけど http://ero-gazou-uploader.x0.com/image.php?id=22223
「torn chainmail」で画像を作らせると、独創的なエロいチェインメイルを
無限にデザインして出力してくれるので楽しい >>30
>>31
>>32
完全に読み飛ばしてた…ありがとう！！助かりました 1111のTI、顔の見た目を寄せるくらいなら500ステップ６ベクトルで
必要十分な結果を得られるのだけど、こういう使い方で正しいのだろうか？
http://ero-gazou-uploader.x0.com/image.php?id=22224 4chはNovelAIだったり他のモデルだったり普通の画像だったり混ざっててわっかりにくいんだよな・・・
Waifuやらその他モデルで普段から結構な量の検証や画像やプロンプトのアップしてんだから
お前らも面倒がらずにNovelAIの画像やプロンプト共有してくれねぇかな
崩れにくいけど似たようなタッチになりやすいとか言われてるのが人によってどんくらい変わんのか見せてくれよ、なぁー 正直NAIの課金はまだ様子見してる人が多いんだろう >>10
おお質問したの俺だけどありがとう！
SD初期の記事で画像5枚ぐらいがいいとか言われてたりするけど
ぜんぜん多めでもよさそうだな WD1.4
＞トレーニング中に条件付きマスキングを使用して、さまざまなアスペクト比での画像生成を改善します。 これにより、中央のトリミングされた画像ではなく、
トレーニング中に画像全体を見ることができます。これにより、全身画像、ポートレートを生成し、構図を改善するときに、より良い結果が得られます。
＞入力コンテキストを 77 トークンから 231 トークン、または無制限のトークンに拡張しました。 入力用の 77 個のトークンのうち、使用できるのは 75 個だけです。 これでは、多くの詳細を必要とする複雑なプロンプトを表示するのに十分な余地がありません。
＞顔の生成と手のパフォーマンスを向上させるための、より高い画像解像度のトレーニング。 512x512 の解像度での詳細の多くは、VAE によって保持されません。これにより、より細かい詳細を生成してモデルの機能を改善するために、
ますます多くのサンプルが必要になるため、トレーニング中にモデルの学習が非効率になります。 そのため、トレーニング中に使用される画像の解像度は最大 768x768 になります。
＞より良い分類子のないガイダンスのための無条件生成。 Waifu Diffusion 1.3 のトレーニング プロセスには、無条件の生成が含まれていませんでした。 これにより、モデルは生成中に独自の知識を使用できるようになり、より小さなプロンプトでその機能が強化されます。 オープンソースはこうでなくっちゃ。
トークン増えるのはマジで嬉しいな。 WD1.4はうまくできれば野良NAIになりえるな
がんばって欲しい これはあれかな。スポンサーついたから、ここまで思い切ったこと出来るようになったのかな。 >>44
NVIDIA A100 80GBを8台のノードってざっくりと180万x8=1440万円以上かかってるやん
資金援助なきゃ無理 >>35
いいね！俺もやってみよ〜。
正しいかどうかというより利用用途があればOKだと思うゾ
使えるなら「アリ」だ！ >>22
VRAMいくつで試せましたか？
6GBの中途半端だと足りないと怒られたわ
ネットで見た限りだとVRAM8GBでギリギリ実効できたとの報告があった
呪われた1660だから--lowvram --precision full --no-halfのオプション無しではまともに動かない >>48
TIの説明ページ（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Textual-Inversion）に
>it should not be possible to run this with --lowvram and --medvram flags.
ってあるからそもそも無理な可能性ない？ 俺たちのGPUを貸して処理の肩代わりみたいなのができればいいんだけどな
紳士が1000人ぐらいいればトレーニングすぐ終わりだろ >>48
VRAM8GBのグラボ
pythonが7.2GBぐらい消費してる >>37
おお、もう1.4の話が出てるのか。Unconditional Generationがすげー気になる
1.3までは学習した画像の構図に落とし込んでた所を、1.4では構図自体をSDに練って貰えるようになるって事だろうか？
>>48
横からだけど、512x512で学習してる時はだいたい7.8GBくらい消費する印象
256x256だと5.5GBくらいで済んでた気がするけど、1111でのやり方はちょっとわかんないね CETI@HOMEとかみたいに分散トレーニング出来ればいいんだが、現実問題として一つトレーニングするだけでもかなりお高いグラボがいるからなあ…… >>49
うん、メモリオプション付きだと空Enbの生成すら出来なかった
>>51 >>52
報告と同じなんだね
8GB無いから無理そうだわ
>断片化を避けるために max_split_size_mb を設定してみてください。
みたいなメッセージで淡い期待を抱いたけどアプデ待ちだわ・・・ >>22
多分だけどPreprocess imagesでAdd captionにチェック入れて処理してから学習させたらもっと効果出ると思う >>55
たぶんそうだろうね
学習画像増やしadd captionし説明を手動編集しトークン若干増やしテンプレートに[filewords]置いとくといいのかな >>56
そんな感じの方針で使ってるわ
あとはテンプレートの数だな、
1行だけより複数行あったほうが良さそうだけどどういうのが適切なのかは正直分からん 今までゲームそんなにやらないし高性能なのはいらないとGTX1050Tiでやってきたけど、適当にRTX3060とか買おうか迷ってる 人柱ニキたちのおかげでNAI使う決心ついたのでとりんさま課金してくる Diffuser版DreamBoothにCLIPを学習させる機能を追加して精度を上げる方法をまとめてくれた人がいた
https://note.com/kohya_ss/n/nec33edf99621 特定のキャラにface swapしたいんだけど、dream boothでNovelAIぐらいのものを生成できる? >>59
グラボって結局どう選べば良いんだろうな
そもそもAIお絵かきで大事なのってグラボだけなん？ 恵体ちゃん
http://ero-gazou-uploader.x0.com/image.php?id=22227
waifu13ep8とyiffy-e18を7：3で。
今のところyiffy-e18と混ぜたほうが結果が良い感じ >>65
AI作画にはグラボのVRAM容量が大事
3060無印は12GBと多めでお値段もまあお手頃
補助電源が必要だから電源を強化しないといけないかも?
しかしこういう強めの環境でやってる人たちは排熱をどうやっているんだろうか
こないだ3060買ったけど真夏でなくてよかったよ
パソコンの熱を直接外へ出すようにしたい 廃熱を考えると小型PCにグラボ刺すのはやめたほうがいいかな
俺は無難にクソデカファンがついてるゲーミングパソコンにした 気になるなら側面パネル外してサーキュレーターの風当てとけばいい
ケース内エアフローとか配線にこだわるよりも簡単で効果的 ローカル生成始めてからPCあちあちになってるから排熱部に大型ファン増設したり色々工夫してる >>68
わーお大変そうだ
BTOで買ったきりだからなあ >>68
とりあえずATXサイズの自作PCだから冷却面はなんとでもなるかなぁ… novelなんか操縦性悪くない？ここの住民的にはどう？ SDをCPUでデカいサイズの画像作るのにやってたけどエアフロー整えて簡易水冷レベルの冷却ないと死ぬ マイニング機器が今年も暖房として活躍できそうで何よりだな hentaidiffusionのgithub、バンされててワロタ こんな画像堂々とGithubに貼ってたらそら消されるだろうよ
https://i.imgur.com/a2PA7iJ.jpg ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
