//=time() ?>
同じ条件でsd_xl_base_1.0_0.9vae
う、うん・・・!だよね!!
SimplepositiveXLv1 1girl
Negative prompt: negativeXL_D sdxl-negprompt8-v1m unaestheticXL_AYv1
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 1, Size: 1024x1024, Model hash: e6bb9ea85b, Model: sd_xl_base_1.0_0.9vae
SSD-1B(SDXLの軽量版実験)
なんかえらいこっちゃになったな・・・
SimplepositiveXLv1 1girl
Negative prompt: negativeXL_D sdxl-negprompt8-v1m unaestheticXL_AYv1
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 1, Size: 1024x1024, Model hash: 0bf1ce6b06, Model: SSD-1B,
@A74iebVk1y88DCb \(`・ω・´)/ M31さん!おはありです♪
Controlnet tileは使ってないです!サンプリングメソッドとサンプリングステップの変更、あとCFGスケールとDenoising strengthで調整しただけです!
元絵・Denoising strength0.4・0.45・0.5
(どうしてケーキぐちゃってるのに若干ドヤ顔なんですかねぇ…!)
@H4321CCL1 (CFGスケールが高いと勝手に出てくるし、打ち間違えの wawe-hair, が効いちゃったかもなんて言えない…)
たぶんBraidじゃないかしら、えへ。
気が向いたら、また走りましょ♪
#AIArtworks
花と不安。
省電力のこんな感じって需要あるかしら?
(t2i→モデル変えてi2i、CFGスケール10未満)
いつもはCFGスケール20以上のポン出し&破綻を消す感じなので、
電気代をすごくケチって人の手数を増やしてみました。
見本3(SeekYou Momo、CFGスケール6.5での出力です)
https://t.co/DB355sF8WE
モデル自体の個性が大きいような気もしますが…まあモデル変えて遊ぶのもAIイラストの醍醐味でしょう
exifとは違うけど、例えば←の絵には→のようなプロンプト全文からモデル名、シード値、LoRAの名前とかCFG値など画像生成に必要なデータが全部詰まってる
だから基本的には元画像さえあれば、ノイズ除去が完全に同じパターンじゃないから多少の差異は出るけどほぼ同じ絵が再現できる。 https://t.co/GgncaGN1nm
#stablediffusion #AIart #AIイラスト #AI生成
Negative Prompt Weightとかいうの入れてみた。普段のNPで左から0.2刻みで強度を上げてみる。CFG上げてるみたいな感じ?なるほどわからん
Attention all zombie fans! 🧟♂️🧟♀️
Steps:36
CFG Scale:8.5
Model: DreamlikeDiffusion1.0 on https://t.co/oxfVKBViUI
Sampler: Euler a
Prompt: A beautiful oil painting hyperrealism of a happy smiling zombie head.....
Dm me for full prompt
#OpenDream #ZombieArt #Undead #HorrorAr
基底图:
- text -> 448p (DDIM 50it cfg 5.5 model a)
- 448p -> 704p (eulera 20it cfg6 model b)
然后用第三方blend node可以两张图叠加在一起, 再i2i后升分辨率, 总共4pass
说实话sd能有个blender一样的界面还是很舒服啊, 加上完善的math node基本就是真 · procudural了(
https://t.co/I4z30iD4M6
endlessMixV5(DefactaV12 base Model)
を浸かってわかったことはCFGスケール上げればDefacta感が強くなるということ。
個人的には010か15が好みなのでそのぐらいかな~と思ってる。
#AIイラスト #AIart #AI術師さんと繋がりたい #AIイラスト好きさんと繋がりたい
dynamic-thresholding latents in pixel space.
at sigmas≥1.1: we decode to pixel space, do Imagen-style thresholding, encode to latents.
trained a tiny latent decoder + RGB encoder on VAE outputs (you could call this distillation).
left = CFG 30, usual
right = dynthreshed
#SukiAniMix
Seed: 3641256280
512x768
masterpiece, solo,(colored inner hair:1.3),short hair, sky, clound,ocean, straight hair, pink hair, green hair, sunset, black thighhighs
N: EasyNegative, extra fingers,fewer fingers
SwinR4x - 2x - 0.5
CFG 7.5
@Ethan_smith_20 @Ameen_Roayan if I abort CFG too early (here's a more aggressive cutoff at 1.4), then medium/fine details are solved without CFG, look more like "most likely unconditional prediction". lost eyelashes and blush.
left = full CFG
right = CFG until sigma=1.4