学習画像34枚 20epoch 2batch 8800step
同条件で4batchにして3300stepくらいになったときよりも明らかに再現度が高くなった
batch数を減らしてstep数が多くなった結果adafactor最適化の時間を稼げたと推測
次は同条件で1batchにしてさらにstep数を多くなるようにして学習させてみる

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竜躁術でミリトゥムの眼が光っている様に、相棒を操る秘術には眼力が関係しているらしい。ガスタの人物の一部(族長家と戦士家)や動物達の眼にガスタ紋があるのは、ドラグニティ由来の隠匿されてしまった術をガスタなりに練り上げ最適化する為に自分達の眼に手を入れた結果なのかも知れない。

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(画像は検索したもの)
X68000で格闘ゲームを作っていた頃は、スプライトパターンの制約もあって出来るだけ登録数を少なくしたかったのでドット単位で絞っていた。

背景ピンク:オリジナル:23枚
黄色枠:最適化:16枚
と、この例では-7枚削減出来てる

絵によるけど0~10枚ぐらい削減できてた

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Smea t2i無編集。やわらかゆめかわ白ピンクとかつくるならこのサンプラーで且つ呪文を最適化したらいいのが作れるんじゃないかな。#NovelAI

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あらかっこいいplms t2i無編集。Plms・ddim用に昨日の呪文最適化する。#NovelAI

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俺は多分plms用に最適化してたんやな…#NovelAI

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そもそも1024*1024以下はこのサンプラーの真の力を発揮できないんやからそこで最適化しようとせんでいいかって感じある。smea768*512 t2i無編集。 

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600超のトークンを誇った今までネガティブプトンプトから、効果の高いやつだけ抜き出して最適化。
指も手足もふつくしい……。

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リマスターと最適化比べると、やっぱ光が当たってなんぼの淡い系キャラ(3,4枚目)は劣化激しいな。
1、2枚目はなんか荒いは荒いけど印象は劣化しなくてよい

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プロットの最適化をしてみた。割といいのでは。

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センカイタイセンお迎え!
久々にがっつりレイドやったなー。PT編成の最適化も楽しい。

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ちょっと気になったのでさっきの曲線美を SEED 固定でくれV3、AnythingV3、ACT でそれぞれ試してみた。

うちのモデルが一番最適化されてる感すごい。一番好み。

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実はこのデザインに至るまでにいくつか方向性を模索しました

最初に出したのはA~C案。トポロジー最適化による合理的な軽量化を施した四肢や、翼のように広がるケーブルといった特徴的な記号を提案しました。
ここから更に"軽量化""外装の崩壊"という要素を盛り込むことで、決定稿へと繋がります(続

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雑にキャラ呪文入れてみたけど、こっちはこっちでなんか最適化したらいい感じになるかもしれんな…
ものや装飾がハッキリでるからi2i元の素材にいいかも。#midjourneyV4

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今日は基本設定確認
サイズ大きくしすぎると時間かかりすぎたり
作り甘くなるしサイズは基本設定のままでいいかなぁ
最適化サイズ今後大きくなるのだろうか
とりあえずサイズは現状のままで後はハイレゾ設定も試行錯誤せねば

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サムライマック ⇒ 「えっサムライマックス?こんなグリッドマンに最適化されたコラボ先ある?」 ⇒ サムライマックス描くか~ ⇒ サムライマックCM堺雅人だっけ ⇒ 堺雅人描くか~ ⇒ 堺雅人には「ありがとう(唇を突き出す」言わせたい ⇒ ????


https://t.co/on6Jd4ZGNt

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この前のマックイーンイラスト、少しだけ手直ししました。
・影の最適化
・髪の色味調整
の2つです。

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ずっと勝てなかったのに決勝で速度の最適化に成功しちゃったチョコボン

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