cjdのTwitterイラスト検索結果。 161 件中 4ページ目
#WaifuDiffusion 1.3.5_80000 AUTOMATIC1111 Colab用ノートブック作りました。
https://t.co/2OL9qkVoTT
まだ、学習が足りない気がします。
#CoolJapanDiffusion 2.0との比較です。呪文は同じ。
左がCJD、右がWD。CJDの方がよく見えます。
#cjd
Cool Japan Diffusionでいろいろ出してみました。プロンプトが全然わかってないからもっとよくなるかなあ。なんだか2000年代オタクって感じの絵が出てきて存在しないなつかしさが頭をよぎる・・・
昨日のバリエーションと、ポーズと塗りを変えたもの。
キャラは概ね安定しますな。
同じプロンプトでSDでも試したけど、頭が切れがちなのでお蔵入り。
CJDはポーズが単調。使い方次第で長所にも短所にもなる。今後に期待。
#cooljapandiffusion
今日は水彩で。
左がCJD。
どっちも、もうちょい淡い感じにしたいのだけど、なかなか上手く（以下略
ただ、そういうレベルになると、加工するほうが早い気もする。
#CoolJapanDiffusion
#StableDiffusion2.1
明日の我が家（イメージ）。
左…Dream
右上…SD2.1
右下…CJD
Dreamだけ何度も回してimg2imgも（そうしないと人体が人体にならないw）。
残りはseed込みで設定同じ。
それぞれに良いところがあるので好みの問題かなー。
全部足して割りたいw
#wombodream
#stablediffusion2.1
#CoolJapandiffusion
前も思ったけど、気のせいじゃなければscale3や5ってこんな綺麗じゃないよな、と思ってtrinのキャラクターズモデルでも同じプロンプトを回した。
一枚目がCJD、二枚目がtrinartキャラクターズモデルv1
#CoolJapanDiffusion
#trinart
CJDでも自撮りimg2img。
元絵の強さだけ少し違う。
（残念ながらseed込みの同条件では、SD2.1はイマイチな結果に）
これは甲乙つけがたい。
中の人（大嘘）なら左で、「うちの子」としてキャラ付けするなら右。
#CoolJapanDiffusion
Waifu Diffusion 1.4をAUTOMATIC1111で実行するためのColabノートブックです。
https://t.co/2OL9qkVWJr
#CoolJapanDiffusion と同じ呪文で試しましたが、クオリイティはほとんど同じ(個人的にはCJDが微妙に良い)に感じました。
左がCJD、右がWD。
柴犬を散歩させたかったんですぅ。
これは私の詠唱力の問題であり、CJDは悪くない、たぶん。
左が初手。思えば一番マシだった。
あれこれプロンプトに足した結果が右。ごめんなさい、ごめんなさい。
【ゆる募】人物のケモ耳だけを除く方法。
#CoolJapanDiffusion
不織布マスクのテスト。
左がCJD、右がSD2.1。
これはCJDに一票。
左右に黒帯入ってるけど。
#CoolJapanDiffusion
#StableDiffusion2.1
比較用。
あかん。
帯から上だけならCJDかなぁ。
あまり細かい指示は入れてないので、何とも言えないけど。
#StableDiffusion2.1
意図的に（ry
というか、お約束の将棋。
SD（右）はJapaneseと入れると何でも浮世絵テイストになるのは変わってない。
羽織袴が通ってないけど、以前の中国風着物よりは改善されてると思う。
CJDは将棋盤がアレだけど、駒が他のよりマシかな。
#CoolJapanDiffusion
#StableDiffusion2.1
左上だけStableDiffusion2.1。
残りがCJD。
wavyの通りっぷりが違うなぁ。
#stablediffusion2.1
#CoolJapanDiffusion
以前の使い回しプロンプト。
ボールどこー？w
言わなくても分かると思うけど、左がCJDで右が8528Diffusion。
#CoolJapanDiffusion
#8528d
実験。
初手（右下）と最後（左上）がCJD、間がSD2.1。
プロンプトseedその他固定でimg2img（strength0.75＝元絵25%）を数回繰り返したもの。
真ん中にCJDが入るんだけど、1ツイート4枚しか貼れないので。
この髪型は初手からimg2imgにしたほうが良さげ。
#stablediffusion2.1
#CoolJapanDiffusion
学習用Cool Japan Diffusion触ってみました。
（自分の理解が正しければ）これはElucidated Imagenに食わせるための"ただの餌"とのことなので、このモデル単体にはあまり期待していなかったのですが、画力はWD1.2と同じくらいかなと思いました。
数億枚規模でゼロから学習されるCJDに期待してます！
