キウィーさんのイラストまとめ

#stablediffusion #textualInversion で、なかなか表現できない要素を安定化できないか検証。今回は瞳孔が白い目（White Pupil）を学習できないか試してみる。以下、学習元データ。パラメータは布留川英一さんのものを参考にモデルをwaifu、initializer_tokenをeyesで実行。
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Note向けに作ってたけど載せられなかった個人的に好きなやつ女の子編

Note向けに作ってたけど載せられなかった個人的に好きなやつ獣人編

更に"Alphonse Mucha"を追加したもの2枚と先程の狼獣人用の画風を追加したもの2枚。Muchaの方はそのままだと流石にケモミミっぽくなったので獣人画風の重みを強めてる

#stablediffusion #textualInversion 獣人を学習させた画風に"a character concept art of [動物名]"だけ指定して出てきた画像。うさぎが2枚、狼と狐が1枚ずつ。

学習元が服を着ていたので服を指定すると安定するような気がする。ただ、やはり「白黒赤」率が高い。学習元は使ってる色が同じになりすぎない方がいいかもしれない。逆に言うと赤目のキャラクターを出したい場合はこれを使えば安定して出せるかも

#stableDifusion #TextualInversion あとは獣人の生成結果からその絵柄を学習させることで獣人率を上げられるか試してみてます。これは狼獣人を学習させた結果。結果としては色の割合や塗り方を強く学習してしまったらしく、「白黒赤の3色を強調」という描き方によってしまった。

うまくいかなかったものもなんとなく特徴が引き継がれているのを感じる。特に髪の毛の分け方は強く学習されてるっぽい。一つ覚えさせるのに3時間くらい使うけど面白い。

#stableDifusion #TextualInversion でNつ子うさぎの概念を学習させていろいろ出してみた。擬人化されたりもふもふになったり、ちょっと大人になったり。

#stableDifusion #krita note用に小分け出力したのでこっちで先に軽く紹介。構図を考えながら2枚目みたいなちょうど良さそうな背景を出力。いい感じの背景が出てきたら3枚目のような簡単な指示用の絵を描き足して、img2imgでキャラクターを足して完成。実際にはキャラは一人ずつ描き足してる。