Tried to make another model from horror comic covers, focused more on the "damsel in distress" trope. Results weren't great but some images were okay.

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more mangawave tests. would love a visual novel in this style 🤔

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イラスト絵への努力とは別にoutpaintやinpaintといった応用的な使い方、画風を別に学習する方法(DreamBooth、Textual Inversionなど)、元絵をベースにimg2imgで仕上げていく方法などがどんどん実用レベルになっていく。このへんで利用ツールとしてはautomatic1111さんのwebuiが広まる。

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北海道から配信する鬼塚夏美ちゃん(∩´∀`)∩ 

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AUTOMATIC1111版web UI上のLoRAで学習できたよ!適切な設定は色々やらないと分からない(なぜか特徴が出づらくてガチャ状態)。それでもDreamBoothよりずっと短時間だし、学習結果は3MB程度だし、任意のモデルに組み込める。今日中にnoteで公開します。

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「やっさんが教えてくれた。。。シゲさんには。。。瞳には。。。ほかにも、ほかにも」「人は一人じゃ生きていけねえからなぁ。アンズちゃんの中には大勢の人がいるんだ」

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Textual inversion is memory-efficient and fast, but cannot reconstruct with high fidelity,
Dreambooth has high-fidelity, but heavy and overfits unless you have large set of prior preservation.
Can you take the best of both worlds, by Pivotal Tuning in low-rank space? Yes! [1/n]

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謎箸、そしていまさらのラーメン絵

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It's a challenge to repeatedly tell myself not to order prints of these. I initially made the Craig Wazowski model as kind of a joke (Where's my Greg?), but I'm actually really loving the outputs I get from it.

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Parte20- Entrene a la IA con la cara de . Y estas son algunas de las imágenes que he generado. En el hilo subo mas. Déjame tu like, escuchalo como te lo pide *touch me*. Y un retweet, escúchalo como te lo exige! *¡touch me harder!*

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ACertainThing という新しいモデル。
SD1.4をベースにAnythingv3から出力された画像などで学習したACertainModelを、さらにDreamBoothでAnythingv3っぽくしたモデルとのこと

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Promptで指定していない耳が生えるから、学習はできている(StableDiffusion2でも耳は生えた)。SDv2モデルの学習と取り扱いは難しそうだよ…。

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新しい学習手法「LoRA」でWaifu Diffusionに学習させた東北ずん子の画像
追加学習時間は5分、VRAM使用量は8GB程度

追加学習は失敗も多いので、Dreamboothに比べて時間短縮して回数まわせるのが大きい!
あとVRAM使用量が小さいので、他の作業をジャマしないのもすごい
学習しながらゲームもできるよ

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