画質 高画質

現状、pytorch-CycleGAN-and-pix2pixも万能ではなく、SDXL+自作ControlNetの方が優秀ととれる場面もあった
一枚目が自作ControlNet、二枚目がpytorch-CycleGAN-and-pix2pix
これは線画から疑似3D画像に変換するタスク

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This one, sorry for it not being clear, I just didn’t want to be controversial considering I drew this basically in the middle of the rushia drama

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New pvz oc dropped!

Presenting....Raptus, a Tangle Kelp controlling the corpse of a Sunflower.

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良すぎて…
some said if jiggy succeeded to control dead-NMJ, he may put stuff not to identify Chifengzun and go out https://t.co/fX7LbAYs3S

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Look familiar?🤭

Also, I'm having so much trouble with this tablet, lol.
I need to keep reinstalling drivers because it keeps stopping to register. My pen control is awful, and my hands are cramping drawing on this small surface( I use my wrist to draw).

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素出しした左の画像をsoftedge_pidinet + bdsqlsz_controlllite_xl_softedgeで右にする。
左のラノベの表紙感も良いが、右の闇っぽい剣を描きたかったけど途中で力尽きてまぁこれでええやろ感も良い……

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Commission for and .
I guess foot pump is good tool to control. 🤔

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You CAN use liquify but I find it hard to control, so what I do is put the pattern over the area I want to cover, click on Mesh Transform (on edit menu), add the number of points I think are necessary and go wrapping them around trying to make it look 3D. 👍

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こんなんでも構図を決めるラフは絶対あった方がいい、というかこれでこれが出てくるControlNetちゃんが優秀すぎます

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Who's gonna be in control...?

With .

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線画→疑似立体画像のControlnet、32000seteps、こんな感じになりました。
もうそろそろ実用できるのでは?

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私の安眠を犠牲に作られているcanny→normalmapのControlNet24000stepsここまできました。

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Welp here it is. Happy Valentines Day
It was supposed to be happier but stuff happens and it's out of my control

Whether you support them or not, I mainly made this for the lewds, so look at the lewder variations out on my alt

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ControlNet用のデータセットを改善したら露骨に結果がよくなったな
1枚目:Line2Normalmap(データセット改修前)5000epoch
2枚目:Canny2Normalmap(データセット改修後)5000epoch
目視によるデータセットチェックって大事かも(cannyにしたのが影響大きいかもだけど

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うおおおお!!!!
pix2pix(50epoch)微妙だった!!!!!
生成AI(ControlNet)の方が多分良い!!!!!
試してみないとわかんないものだな・・・!!!

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(2PDesign:さん)

Is he controlled by someone else too?

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⭕️ボツ事例その2の解決策

Control Weightを下げてチョコレート感を少なくするのじゃ💖

【結果】
全体的に茶色っぽい為不採用

https://t.co/93VqbosJnX

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抹茶もなかさんの消失点CNを試してみました、4方向に消失点置いてみて多分効いてる…?
うまく使えてるかもわからないのですが、ONOFFで結構違いが判るので効いてる感じがする
Weight1.0だとちょっと崩れやすかったので0.75にしてControl ModeをCN優先のにしてる

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SDXLのControlNet学習ようやくはじめられた!!!
以下noteにまとめる前のまとめ。
線画→ノーマルマップ学習、うまくいくといいなぁ~!

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