左上…縦長?
右上…例の超長いnegativeを入れたら逆効果
左下…左上にanimescreencapのTIを適用
右下…右上に同TIを適用

Textual Inversionすごいな。
素のモデルをテストしたいんだけど、なかなか思い通りの絵が出せません。

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思えば左上が一番マシだった(いつものプロンプト。設定ミスってジャギったものより彩度が落ちたため、沼に)。
右上がTextual Inversionあり。
左下がnegative無し。
右下がモデルカードのサンプルコードの長文negative入りで成功したもの。
何故か縦長になりがち。

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old model, with textual inversion, giving distorted arts, but still aesthetic

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Layer Cake

Excuse the radio silence. Life is throwing a curve ball. A shot from an inversion that lasted all day till sunset. I'm getting withdrawals ATM!

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illuminatidiffusionについてたTextual inversionお試し(positive、左上が無し、残り3種類)。
何か変わるけど、どう変わるって表現しづらいですなー。

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I really don't know what I've done but my latest textual inversion model gave me these

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AI絵での学習中に明かされたケルンちゃんの秘密⁉️

AIの追加学習(Textual Inversion)は斬新な発想を見せてくれることがあります

キャップの王冠マークと目の輝きに着目したらしくバーサーク状態のケルンちゃんに…
⚠️一度こうなると簡単には誤解が解けません💦

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Love the inversion of the Hero and Villain concept, with one "villainous" design for the "hero" and one "heroic" design for the "villain".

Moon Knight vs Scarecrow goes hard.

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COMMON STANLEO COLLAB... RARE stanlines leo color. inversion of the norm

they're doing a fun silly training montage! before the Big Battle which will go super smoothly don't worry.

sketched and lined!

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DeepNegative昨日知ったのですが結構良いかも知れません!
破綻・分裂のいわゆる「悪い画像」を学習させたTextual inversionをネガティブプロンプトとして使用するとの事(多分
モデルとの相性もあると思いますが概ね良い結果を生んでくれる感じです


https://t.co/Q8rKrdzjZH

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右が一つ前のツイートのやつのStableDiffusionそのまま(比較用なので細かいところはスルー)。
左がDrawThingsプリセットのTextual inversionを全部入れたもの。やりすぎたw
単体で全部は試してないけど、実写系が多いのかな。あまりにも多すぎて全部指示が通ってるのか分からないw

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Terrible Trio. The Count in Mon Colle Knights is cool inversion.

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DrawThingsプリセットのTextural inversionファイルの読み込みが上手く…いったw
プロンプト欄にトリガーワードをコピペできると楽なんだけどなー(文字が小さくて読めないw)。
いくつか試したけど、いつもの画風に足すと混ぜるな危険なものも。ハマると使い勝手が良さそうではある。

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過去に作ったものの中から適当にTextual inversion追加。
ちょっぴり立体感が出ることもある。

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何かよー分からんDrawThingsのアプデを試す。
プリセットにあるファイルが落とせないので、適当に探したものでテスト(作者の意図した結果とは異なる気がする)。
左側が通常出力(上がSD2.1、下がCJD2.1-1-1)、右側がTextual inversionを適用したもの。
なるほど分からんw

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小日向ちゃんっぽいガールと同時に生成される2P小日向ちゃん

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ふんいき似てるけどサスペンダーを理解してないAIイラスト

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とりあえずネガティブプロンプト用のTextual Inversionのembeddings学習できた。
ACertaintyで、ネガティブプロンプトなし、通常のネガティブプロンプト、TIのembeddings使用、両者の併用。

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