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実は元ツイの画像は手がアレだったので、これでも加筆無しのi2iを2回してます。
画像読み込み
↓
Strength 0.25 Noise 0.01
で、元画像よりマシなの出たら保存。
以上のを2回です。
←最初の 上げたの→
StableDeffusion + 配布モデルの合わせ技でとりあえず動かせるようになったので、試しにツイコンをi2i変換してみた。
←ビフォアー アフター→
こいつはすげぇw
癒されるだけではなく、最新バージョンのとりんアートでi2iするとこの通り。元は同じモデルですので、相性もばつぐんですね。#trinart https://t.co/uFZTjCs6RN
構図の自由度を求めて色々トライ中
躍動感とかディテールがつぶれる傾向だし、ガチャ要求が厳しめ モデルの問題もあるのかもしれない
(※スノボのモデルデータは野菜直売所さん[https://t.co/3jn8HsQlZV]のを使わせてもらいました)
← Unityで作ったやつ
→ i2iで錬成した絵
#AIart #AIイラスト
#HolaraAI→#NovelAI 越境i2iのすゝめ
地雷服の理解度や服の質感はHolaraAIで出してもらい、お顔はNovelAIに頑張ってもらうと可愛い地雷ちゃんが出る。
TLで加筆・修正について言及があったので、素人なりに簡単ではありますが修正チャレンジ。修正箇所はパンツの紐部分にのみです。
左:元画像
右上:GIMPにて修正(マウスでちまちま)
右下:修正した画像をi2i(st:0.1, no:0)
なれない作業で大変ですが、より良いイラストに仕上がるのは嬉しいですね!
TrinArtについて
塗りはすーぱーとりんが好きだけど制御が簡単なのはすーぱーでりだ
なのですーぱーでりだで描いてすーぱーとりんでi2i
i2iによる高画質化は毎回やっているので、この手法が良さそうです。
本日のi2iテスト。今回は全身。
一般的でない形状のデザインをするとやっぱりなかなか維持されない。
あとアーガイル柄の再現率の悪さヤバかった。
元のイメージをある程度維持するならDenoising strengthは0.5くらいが限度ですかねぇ。
1枚目手描き。
#AIart #stableDifusion