float a=0,b;void setup(){size(2000,2000);for(;a<2;a+=.002){for(b=0;b<2;b+=.002){stroke((sin(log(f(0,0,22)))+1)*128);rect(a*1e3,b*1e3,1,1);}}}int f(float x,float y,int n){if(n<0||x*x+y*y>9){return 1;}else{return f(x*x-y*y+a-1.5,2*x*y+b-1,n-1)+f(2*x,2*y,n-1);}}

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Good luck fam!

246 342

Glimpse of us

0.1E 20/20 editions

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Constant Downpour Remastered for 1E is so close to the editing stages! The restructure showcases the richness of Venus. The smells, tastes, daunting jungles, and the grayscale illusions to suffer. + more Venusian lore <3

One of my favorite images by Arcvein for CD.

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Say hello to Alchemist's Brew! Please, stay for a spell.

4 5

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Have to be in the space!

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Good luck fam

244 336

昨日のスタイル+キャラクタしたモデルに、さらにDreamboothで某衣装を学習させてみた。かなり過学習気味になりキャラを忘れてしまったけど、まあまあ実現可能そうではある(・∀・) 
教師データ18枚、正則化画像同じで1e-7でbs4 3000step学習(これより前のckptは残ってなかった……)。

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Sale Alert 🔥 • Soapy Gritty Chalky Bear bought for 0.05 ETH by 0x4ad9b4 from 0x72d1e4 https://t.co/hTJSFkqZM9

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MLP FiM S1E07
Honse'ified
(how dare him???)

55 408

スタイルは教師画像213枚、正則化画像約1100枚、学習率1e-6、バッチサイズ4で4000step学習、その後キャラクタは15枚、正則化画像同じ、学習率2e-7、バッチサイズ4で4000step学習。
単純なpromptだとすごく過学習?気味だけど、むしろその方が?長いpromptにするといい感じになる。

3 7

  
31E部隊に入りました
だきまくらカバー風シスターズ
ひとりめ

98 488

I decided to sweep the Bored Pizza 🍕 floor now at 0.1E 🫡

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GM🌞
Working on the hair🖌️🖌️


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Music: pure imagination
Musician: Rook1e

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Good luck fam and have nice weekend!

333 308

Mint for ‘The Big Sweep’ 1st NFT based physical board game is live 🔥🔥

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Featured over 65+ IP’s . Why? The Utilisation of IP. Ready for the grab? 420 NFT’s . 0.1E each.

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↑↑の方法で wd-v1-2-full-ema に batch_size=2, learning_rate=1e-6, train_steps=3000 で学習したckptを75%、 v2 step115000を25%に。
今までstepsが足りなすぎたのかも、という雰囲気の出力にようやくなってきましたが、3000は106分かかります…😭

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