Muaccaさんのイラストまとめ

#stablediffusion #trinart characters_v2
呪文はaltに記載。

昨日遊んでいた「でりだ」モデルでのクリスマス画像、採用しなかったtext2imageの元絵案たちを投稿しておきますね！
「でりだ」さんは絵柄が安定しているところが使いやすいですね！

#stablediffusion #trinart characters v2 でりだ
呪文等はちちぷいに記載。
https://t.co/T7lojtFj8b

もう一つ、でりだモデルでクリスマスな画像！
①text2imageでの元絵、②image2imageで詳細化、③出来上がり！
（④はボツ案）

#stablediffusion #trinart characters v2 でりだ
呪文等はちちぷいに記載。
https://t.co/ff3fUbWKlD

昨日は挫折したクリスマス画像を「でりだ」モデルでリベンジで！なんだかキラキラした魔法っぽい感じに！

①text2imageで出力した元絵、②image2imageで詳細化、③出来上がり
（④はボツ案）

#stablediffusion v2.1
呪文等はちちぷいに掲載。

①text2imageでの元絵、②③image2imageでアニメ絵にして詳細化、④出来上がり

元絵をanime artにすると崩れやすいのでcgベースにしてみる工夫。
https://t.co/xcZhnqZkUr

それと並行してAI利用者の創作スキルの向上と周辺ツール、UIの拡充でもっと使いやすくなって、恐らく来年にはもうAI使えないと商業的にはイラストレーターとしては成り立たないという状況になっているはず。何しろ普通に入手できるツールで思った通りのイラストが手軽に出力できるようになるわけだし。

ということで今後の画像ガチャAIの改善の方向性は①の入力部分の言語AI分野の知見の導入と、②の画風についての多様な学習結果の普及、③のネガティブプロンプトを前提とした使われ方（とそれに基づくベースモデルの学習のされ方）ということになるんじゃないだろうかとか思ったり。

つまり、もともとのモデルが多様な概念を持っていても、そこにネガティブプロンプトを被せるといくつかの概念がなかったことになる。ようするにモデルのもつ概念空間そのものを都合の良い方向性にカスタマイズしている感じになっているんだろうな、と思ったり。