//=time() ?>
1枚目から
元線画
t2i-adapter_diffusers_xl_canny [6b0c1490]
sai_xl_canny_256lora [566f20af]
t2i-adapter_xl_canny [ff8b24b1]
おお!?!?
この手法で抽出した大量の線画を元にグレスケ絵を大量に生成することはできるようになった
t2i-adapter_diffusers_xl_canny [6b0c1490]がよさそう https://t.co/jOr0qSuPQW
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?
AIイラストから線画を抽出する手法考察
①test-nolineLoRAを使いながら、まず普通に生成する
②①をinformative-drawingsのcontour_styleモードで線画抽出
③②をベースにcanny(参照用画像は①)併用しつつi2i
④③をanime-face-detectorで線画抽出(続く
まだまだ絵柄とか構図に満足できないけど、
確実に言えるのは「SDXLは剣を持つのが上手い」。
体感でいうとt2i一発生成の半分くらいはしっかり握る。
これだけでもSDXLの価値ある…
#SDXL
1枚目から順番に
t2i-adapter_diffusers_xl_canny(158 MB)
t2i-adapter_xl_canny.safetensors(155MB)
diffusersがついている方が好きかも
戦う構えを見せる、泣きぼくろがキュートな眼鏡っ娘JK。
最近はずっとI2Iによる技絵ばかりだったので、たまにはT2Iイラストで息抜きしてみました。
#AIart
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