【StableDiffusion】AIｴﾛ画像情報交換14【NovelAI】
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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、だが児ポはダメゼッタイ！
前スレ
【StableDiffusion】AIｴﾛ画像情報交換13【NovelAI】
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/erocg/1675638288/
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14【NovelAI】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1676588159/
【初めての人は読んでね】テンプレまとめ・編集コード「5ch」
https://rentry.co/pinkaiero
次スレは>>980が立ててください >>490
そういやACertaintyの作者が手がおかしいのは元のSDの訓練画像に五本指じゃ無い生き物(トムとジェリー)が混じってるせいじゃないのって疑ってたな ここで質問していいかわからんけど、
おでこ見せるように前髪をゴムで括るプロンプトってなんて書けばいいと思う？ >>584
ちょうどさっき作ってた
hair slicked back, forehead, ponytail 若い世代ってこの顔がナチュラルな顔だと思ってそうで怖い これをナチュラルだと思ってたら現実の女の大半に興味出ないだろうな >>591
これは学習には無さそう
LoRA行き案件なんじゃないかな リアル系を生成した時に引き絵(full bodyとか入れた絵)だと顔だけ崩れちゃうんだけど、i2iとかで修整するしかない？
detailed faceとか入れてるしnegative promptもlow qualityとか入れてはいる モデルにもよるけど全体的に引き絵が弱いのは仕様だわ
圧倒的に学習量が足りてない
二次は多少崩れても気にならないけどリアルは少しでも破綻すると目立つね
今は後修正でなんとかするしかないな >>587
chilloutMixとかsunshineMixのモデルならだいたいこんな顔になる >>559
↓でグラボだけ3060 12GBにすれば自作PC11万くらいで出来るんじゃない？
ttps://www.youtube.com/watch?v=qyitiMlh9L0
自作出来ねーよ！ならPC工房のBTOPC 3060 12GB載ってるヤツ 13万5000円
ttps://www.pc-koubou.jp/products/detail.php?product_id=962353&ref=geforce_rtx3060_level_desk >>596
ChilloutMixにkorean doll likeness使ってsampling steps上げてプロンプトもいろんなの試してるけど顔ぐちゃって怖いのになるよ…😢 VAEは同モデルで切り替えることまず無いんだから
内蔵しないと遅くなるだけで切り替えミスもあるし良いこと無いよ 指の数が減るだけならトムとジェリーでも分かるし
単に絵師がくっつけて描きがちな中指と薬指を合わせて1本として認識しているって理由でもいいんだけど
めちゃくちゃ増えるのはなんでなんだぜ？ >>604
何かしらの手の表現が競合し合うプロンプトが混じり合っているからな気がする
例えばhands, put on breast, put on chestと入力すると、
胸に手を置いた場合の指と胸部に手を置いた場合の指を同時に描こうとしてグチャる的な
まだAIが表示物の数を認識出来ていないからこうなるそうなんで、
そのうち改善されると信じてる >>552
発想が自由ですばらしい
こういうのをどんどん思いつく人にはAI画像生成は楽しくてたまらないだろうな >>605
確かにプロンプトが
(ultra detailed),1girl,hold a sword
だけでネガに手に関するプロンプトを入れないと増えることは全然ないな
乳揉みで指が増えるのはあれだな
指と指の間のおっぱいの盛り上がりを指として認識してるわ >>583
トムとジェリーをネガティブにすればちゃんと手生成されるんかな？ えっち画像集詰め合わせをDLsiteで売ろうと思って何時間もかけて数千枚の画像にシコシコとモザイク入れ続けてあとは売るだけの状態になったんだけど、
急に著作権侵害が怖くなってきた 12000円くらいのロリAI画像(手直し済)が850も購入されてるな 学習素材のキャプションに「指が5本写ってる」なんて丁寧に付いてないからなぁ
手は素材によって位置もサイズも角度も全然違うし、ぼかすといくらでも形を推測できてしまうから今のSD系の仕組みだと難しいと思う
オブジェクト単位で物を理解するようになったり、ControlNetみたいなボーン付きの素材で学習すれば綺麗に出せるようになりそうなものだけど 初心者質問すみません
スカトロ系に特化したloraってありますか？
自分なりに探してみたのですが中々見つからなくて… >>613
小ならcivitaiにあったけど大は見たいことないな >>613
なんUで聞けば作った本人が大喜びで紹介してくれるかもしれんｗ やってる人間からすればつまんねー画像ばっかなのにアホには売れるｗ 絵を描いてボタンを押したら清書してくれる知育玩具があったら売れそう
まあスマホがあればいいんだがタイトーあたりが考えてないかな 筋トレ用語は全然認識してくれないな
push upすらダメだ 表情プロンプトの好みの組み合わせ置いておくね。
キョトン と ？マーク
:o,spoken question mark
https://i.imgur.com/shMbkKh.png
アヘ顔の色々調整版 と ハートマーク
saliva, long tongue , open mouth , crying , hiqcgbody , spoken heart, ahegao,smile
ネガティブにtroubled eyebrows
https://i.imgur.com/NiHWufZ.png
上のやつのネガティブ入れないと少し無理やり感じが出る
https://i.imgur.com/N57re8z.png
多分 痣入れたりや照れネがればちゃんとした脅迫笑顔になるかもしれん。 SOFMAPて入れると高確率で後ろ向いてるの笑う
rear angle て入れればいいだけだけなんだけどね
pantPullDownLoraは捗るなあ ちんこにモザイク入れ忘れたや、、、、。
imgurなんで、問題あれば勝手にすぐ消えるはず。
経験上、こんくらいじゃ消えないけど。 LoRA学習用の素材画像って顔だけ覚えさせたいなら生首状態の画像だけでいいのかな？ RTX3060が5万円で
後はオンボード CPU のマザーボード
10万で作れるやろ オンボードCPU進めるとか2060くん以下の逸材じゃん >>606
ありがとうございます
目当ての動画を引き当てるために毎夜xvideosで検索し続けた日々がここで役に立つとはね 3060って最初に書いてるから描画はオンボで3060はAI専用にするって奴っしょ
知らないのか >>627
その子達(の作者)は性癖が特殊すぎるからな
ノーマルシチュがほしいと常々思っていたんだ >>632
そういうことやな
20万円出せないって言うから
グラボだけでも3060つむしかないやろ その手のマザーだと、PCIEx16が無かったりして選択肢がわりと絞られてくるけど
さすがにCPUがボトルネックになってくるか？ここ数年のオンボードセレロンはなんとかしてくれるか？
起動時やモデル変更時の所要時間とか、専用サーバーとして分離した場合の使い勝手とか、SSDの読み書き速度とか
自作系youtuberが環境を変えながらケチケチ構成を追求して動画にしてくれたら面白そう 金ない言うてもオンボじゃあれだしちょっと思い切って13〜14万で3060のを視野に入れるのが健全
あとイカちゃんかわいい、まじかわいい最高
https://i.imgur.com/cis0Vqd.png
https://i.imgur.com/zw6WTAe.png 黒マスクで塗ったところ描きかえてくれるけどぼんやり黒くなるな…
マスクの形がそのまま染みてるみたい 高性能グラボ使う前提なのに、マニアックなオンボードcpu勧めるのはちょっとキツない…‥？
後さすがにCPU性能がボトルネックになりそうにも思えるが…‥
あとはpci-eの３すら対応してるのあるか危ういように見えるんだが…… 最低限の金すらないなら変な構成になるのは仕方ないっちゅうことじゃ！
満足したいなら金持ってこんかい！ >>617
AI見慣れるとなんか逆に自作絵のほうが存在感出るな >>640
それやねん
20万ぐらいなぜばええんやけど
金ない金ない言うから
変態仕様になるのは仕方ない >>636
4125とかその辺のは性能ヤバかったけど、Ｎ5105は省スペースｐｃ持ってるけど４ｋ画面でエクセルぐらいならいけるので悪くはない
なので5000番台出てるならワンチャンあるかもしれん、程度 >>621
spoken heartありがてえ
こういうのが欲しかった
speech bubbleにちゃんとした文字入れられるようなの無いのかな >>637
俺もイカちゃん好きで痛ＰＳＰ作った思い出ｗ
ヤフオクで売ったら中古で買った値段より５０００円高く売れて草
https://i.imgur.com/NDHUF9Y.jpg ついさっき昼飯食ったばかりだと思ってたのにちょっと出力弄り始めたらこんな時間
晩飯何食うかな >>613
Defecatingってのがあったけど、それを入れると性器に修正が入る副作用があってな。
学習元は無修正画像じゃないといかんなって理解した。 >>613
仕方がないのでballoonmixを0.2ぐらいマージして、(defecating poop poo shit:1.2)とかで出してる。
ただしこれをやると女性器や口にも入れるハードなスカトロしがち。 >>638
それマスク掛けるやつじゃなくてカラー選べるペイント機能のほう使ってない？ balloonmixというものがあったのか、いいことを聞いたぞ FlexGenと同じように、SDでももっと巨大なモデルがローカル用に提供されてもおかしくないな
fine-tuningはできないだろうけど DreamBoothの論文読んだけど、正則化画像は元のモデルで生成したものを大量に用意してやるものなんだな
日本語の解説ページで透過pngだの自分で収集するだのばっか書いてあるけどどうしてこんなことになったんだ？ >>653
LoRA以前に版権キャラクタを再現するのに他の情報を除外することで再現率を上げるための手法の一つ
自分で収拾については、画像で渡したら関係ないスレの住人まで巻き込む問題になるっていう話から自分で公式回って保存してこいっていう話だったと思うわ
アウロリや実写もろ出し（に見える画像を含む）を貼らないように促しているようなもの
似たところで記載がないなら勝手に商用利用してもいいとかいう馬鹿を排除するのもスレを守る一環だよ
もし自分で作ったが記載漏れで勝手に使われたら間違いなく切れるようなことを人にはするんだもんな なんか透過pngを正則化に使うと結果が良くなるって主張している派閥が一定数いるみたいだからそのせいかな 元モデルで大量生成したものでいいのは、学習させたいものが元モデルに全く含まれてない場合の話な気がする 正則化の目的は元のモデルが特定のクラス(1girlとか)で生成できる画像を忘れないようにすることだから、本来の目的としては元のモデルから大量生成したものを使うべきだね
正則化に外部から収集したのを使うとそれをモデルに学習させようとするので全然違う話になる
透明pngは・・・・謎。数学的に意味不明なことになるので
あとsd-scriptsのDB実装はちょっと変わってて、損失関数の正則化項にするんじゃなくて
文字通り正則化画像単独で学習するstepが存在する実装になってる
確率的勾配降下法の理屈的にちょっとこれは怪しいと疑ってるけど専門じゃないので自信がない
訓練画像は[V] 1girl、正則化画像は1girlをプロンプトに使うので確率分布が異なるから
気になる人はスクリプトいじって本来通り損失関数を計算してみたら改善するかも
悪化するかもだし実際上影響ないかもしれないけどね まあ版権キャラ再現するの目的なら正則化もクソもないんだけど、顔だけならまだしも元の1girlが持ってた色んな姿勢とかも忘れそう
この正則化手法はキャプション付きLoRAでも応用できそうだから週末に試す予定
キャプション付きLoRAで版権キャラ学習させてても、結局キャプションで記述してる内容も過学習しちゃうからこれ抑制できるといいな 3060のモバイルモデルってVRAM8Gでも表記ないことあるから注意しろよ 難しい話でよく分からんのだが
持ってるモデルで稀にしか出てこない良い画像がある場合は
それを寄せ集めて「これが良い絵だぞ！」と教え込むのが正規化手法ってやつ？
おっぱいの形で気に入るものが稀にしか出てこないんだけど
それを安定して出せるようにするためにはこういう手法が有効ってことか？
学習に手を出してみようかな >>660
むしろ逆かな
版権キャラだけで学習させるとそのキャラ以外でなくなる(それ自体は版権キャラ再現が目的ならいいけど)、もっと悪いと元絵に近い物しか出なくなる(これだと好きなえちえちなことさせられない🥺)、っての防ぐために正則化が必要になる
DBの場合は、ユニークIDとクラスで指定する。
abc 1girlで狙いの版権キャラ、1girlで正則化のための一般女子、みたいに。
(実際はabcじゃなくて他で使われてない短い単語を選ぶ必要がある)
今のモデルで気に入ったおっぱい画像がたまにでも出てくるなら、俺ならそこから気に入ったのを学習用に、残りの気に入らないのを正則化画像にして学習させてみるかな
good breastsを気に入った奴、breastsを残りの一般おっぱい、みたいな感じ。
(goodはもちろん一般的な用語なので実際はありえない単語にしてね)
とはいえとりあえず正則化無しでやってみてもいいと思うよ。
つまりbreasts一般で、気に入ったおっぱいでやってみるとかね。
正直この辺りはさじ加減が微妙だし、全てが理屈通りにいくわけでもないので試行錯誤がいる。
(ちなみにDBとLoRAが相反する概念みたいな解説あるけどあれは間違いで、DBにLoRAを適用することできる)
あとは、
https://arxiv.org/pdf/2208.12242.pdf
の文は読まなくても図だけ見ればわかるよ ただ、おっぱいの形とかいうネタは割と難しそう(普通おっぱい画像はおっぱい単体じゃなくて全身画像に付随してるってのと、そもそも形状の違いが微妙)なので練習にはもっと簡単なネタのほうがいいかも
正則化は過学習(学習のしすぎで訓練画像以外を再現できなくなる)を防ぐためのもので、ある意味学習を阻害させるためにある。
初心者はまずはむしろ一旦過学習をさせてしまうことから始めるのがいいので、正則化云々はひとまず忘れて良いよ
そのうち嫌でも過学習に悩まされる(訓練画像のコピペしかでてこない、プロンプトで言うこときいてくれない)ので、そうしたら思い出して 版権キャラって名前だけでも上手く描けるキャラと全然だめなキャラがいるけど、これってモデルデータにそのキャラの情報があるかどうかってことなのかな 色々書いたけど、訓練画像に元のモデルが出してきたのを使うってのは自分でやってないのでうまくいかなかったらすまんな
学習はまずは定番の版権キャラ学習が練習にいいと思います >>663
まあdanbooruタグに版権キャラがあるのでそういうことですね
元々キャプションにして学習してればそりゃ出る
出ない奴は存在しないか、もしくはマージなりなんなりで過学習しちゃって呼び出せなくなってるか >>665
なるほどー
昨日始めたくらいの初心者だけど、有名モデルに有名キャラ描かせて上手くいったりいかなかったりするけど、しばらくしたらまた版権キャラに強いモデルみたいなのが出回ったりするんですかね Loraのキャラ学習
だいたい5エポくらい回して随時保存で過学習手前の良さそうなエポのやつ使うスタイルだからあまり正規画像の利点が分かってない LoRAってなんて読むの？
ローラ？エルオーアールエー？ 語原がLoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models：大規模言語モデルの低ランク適応）
らしいので、元の単語的にも『ローラ』でしっくりくると思ってるけど雰囲気 LoRAならグラボスペックそんなにいらないと聞いたので試しに自分とか友達の写真でLoRA作ってみようと思ってたけど、
なるほど過学習ってのはLoRAでも起こるのか
LoRA適用時に<lora:loratag:0.5>とかで適用度合い調整することでも低減できる？
パラメーターが多すぎて、何の知識もなく手探りで化学実験やってるみたいな感じだなあ
やはり理論を知らないと厳しい
でも「取りあえず混ぜてみる」も楽しいから、まずはやってみる LoRAはローラと脳内で普通に読めるが、kohya氏はコーヤとならずコーヒャになりがち >>646
AI絵の時間泥棒っぷりヤバい
chatGPTも面白かったがその比じゃない
いろんなチェックポイントモデルに単純なプロンプト渡して出力の違いを見るだけでも半日楽しめてしまう
ばばあのかめはめ波画像が無駄に溜まっていく GPU温度70℃・350W、CPU温度40℃・80Ｗ
ゲーム並みに電力食うなこれ グラボずっと稼働してるけど寿命が不安になってくるな 大手のサーバーは毎年3月にパーツ交換してるらしい
グラボ回しまくると寿命も早まるのは間違いない 3年保証のガラクロ買っといて良かった
マイニングは保証対象外になることもあるけど、
AIは本来の用途に当たるから大丈夫だろう
nvidiaもAI推進しとるしな nvidiaはゲーム用グラボでAI学習されるの嫌がってなかったっけ
A100とかはAI用だけど ゲームと違うのは断続的な連続稼働だな
生成300W→休み50W→生成300Ｗ→休み50W
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