ControのTwitterイラスト検索結果。 47,544 件中 18ページ目
全自動だけどそこそこの精度にはなったような？
controlllliteだけでなく、コピー機LoRA作れるかもしれないな。
データセット完成したら公開しておくか
（この画像もフリー素材です
controllllite_v01032064e_sdxl_fake_scribble_anime [a9fe208a]
この用途だとかなりよいかも！！！！！
こいつをさらにMangaLineExtraction_PyTorchで線画抽出してやるといい感じ！！
イラスト出力した後cannyで改めて線画抽出できないかなとという実験
1枚目：元絵
2枚目：controllllite_v01032064e_sdxl_canny_anime [8eef53e1]
3枚目：controllllite_v01032064e_sdxl_canny [3fe2dbce]
4枚目：t2i-adapter_diffusers_xl_canny [6b0c1490]
t2i-adapter_diffusers_xl_cannyが良いか？
1枚目から順番に
sai_xl_canny_128lora.safetensors（396 MB）
sai_xl_canny_256lora.safetensors（774 MB）
ControlLoRAのモデルだと思われる？
128と256の違いがいまいちわからないや
1枚目から順番に
kohya_controllllite_xl_canny（46.2 MB）
kohya_controllllite_xl_canny_anime（46.2 MB）
我らが日本のkohyaさん（？）のcanny。
個人的にはアニメ用モデルじゃない方が色合いが好きかも？
ファイルのサイズは流石って感じ
1枚目から順番に
diffusers_xl_canny_full.safetensors(2.5 GB)
diffusers_xl_canny_mid.safetensors(545MB)
diffusers_xl_canny_small.safetensors(328MB)
所謂本家diffusersのControlNet。
fullはモデルサイズが大きいの以外目をつぶればよい感じ。
mid、smallは色合いが若干微妙かも？
https://t.co/FxsIX0UHhS
のSDXLの各種ControlNet（的なもの）を検証してみる。
まずはcannyから。読み込ませる線画はこちら。
生成AIのイラストを加工した線画になります。
次にControlNet。
1枚目：tile にラフ入れて、t2iで生成。
2枚目：tile にラフ、scribble に線画のみを入れた multi ControlNet で、t2iで生成。
3枚目：scribble に線画のみ入れて、雑色指定ラフを 高 Denoising Strength でi2i。
i2iよりはマシになってきた感はある…かな？絵は大分変わるけど。
Hantomin さんが色指定ラフからの i2i 試してるの見て、ControlNet 使ったらどうなるだろうと思って試してみました。
１枚目が雑色指定ラフ。
２枚目が形が崩れない限界までDenoising Strength を上げた i2i。
たしかに残念な感じになりますね。
ControlNetに続く→ https://t.co/yXbqhW3aOT
@kohya_tech 元の絵を目と眉と口以外、ほぼコピーするControlNet-LLLiteみたいなの作りたいんですけど、network_dimやcond_emb_dimをもうちょい上げた方が良いですかね？
A character named Gaara who can utilize and control more quickly and precisely since this personal sand is imbued with his own chakra.
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職人の手作業で画像500枚作った顔を無くすControlNet-LLLite、動いた！！！！！！！！！
えええーーー実証できちゃったってことは品質上げる為に＋500枚ってこと・・・
や、やだーーーーー！！！！！！！！！
あーーーー。333枚10epoch学習させたfacelessControlNet-LLLite、意味があるっちゃああるかも。
元画像：1枚目
facelessControlNet-LLLitあり：2枚目
facelessControlNet-LLLitなし：3枚目
