過学習のTwitterイラスト検索結果。 113 件中 5ページ目

なるほどこれが過学習のちからか

#stablediffusion #ACertainThing
呪文はaltに記載。

ピアノ呪文で生成した画像のボツ案を載せておきますね！
ピアノフレーズをしつこく入れないとちゃんとピアノを描いてくれないのは、もしかするとこれが過学習の影響なのかも？！

#nijijourney #AIArt #AIイラスト #AI絵 #AIイラスト好きさんと繋がりたい

kotone_Diffusionでは当たり前だけどコトネちゃん、フレダちゃんも作れるけど過学習させすぎて構図が固定化されてしまった・・・
要調整・・・

時間がかかっても #DreamBooth がええよ…。plat-v1-2-1に学習してderridaをマージ。過学習しても混ぜればいける。

たぶん過学習した元の画像はこれらかな。左上の画像だけは、何から学習したかわからなさ過ぎて怖いけど。そういうのを待っていたところもある。

過学習してる気もするけど、何かが生まれようとしている感あってとてもいい。

普段4000ステップなのを8000ステップに上げて
学習率も２種類のデータを作って比較してみた。

う～ん…過学習気味な兆候はあるように感じる。
あと低ステップだと気づかなかったけど学習データも微妙に」」良くないかも。

#AIイラスト #AIart #ACertainty #原神 #Genshinlmpact #甘雨 #Ganyu

5500step回したけどまだまだ。頭のリボンは学習したっぽいけど。学習率高くすれば良いのか、step数増やせばよいのか。一旦学習率0.0005で開始してみて、過学習気味なら学習率戻してstep数増やすようにしよう。

新しい生成AIのHolara触ってみた
ランダムで何枚か生成してみたらケモミミ付けがち
感触としては「生成自由度を犠牲にクオリティを高めたモデル」という印象
あえて過学習ぎみにしてるぽい？

novelAI以前なら革命だけど、今の環境で月5500枚制限で25ドル課金はやらないかなー
https://t.co/TDzm05NvbY

リンク先の画像からDeepDanbooruでタグ作成してキャラ名追加して生成するとこんな感じ（もちろん？リンク先画像自体も学習データとして使用済み）。過学習はしていない感じ。
[model_IMASCG_2022-12-10-09-29_001_768x768]
https://t.co/rNCdIDN8pG

過学習起きなさそうな設定で100000 step後
1girl のみ
前2枚：そのまま
後2枚：hypernetwork
#EimisAnime + #ElysiumAnime #StableDiffusion https://t.co/i7eRjMZirj

朝の散歩
#ぷちプロンプト日曜日

多分このタグLeak系等のアニメ絵に過学習すれすれモデルじゃないと、意図した構図は厳しそう。1girlガチャとかならできると思うけど。

HN学習させたらWaifu1.3でprompt「1girl」だけでこういう絵が出てくるようになったけど、ちょっとでもプロンプト追加するとゴミ絵が出てくるようになった

これが過学習ってやつなのかな？？
#stablediffusion #waifudiffusion #AIart #AIイラスト

SD 1.5ベースで一晩流した。キャラ名を入れていないのにめっちゃ再現度高い(;･∀･)　細部が苦手なのはSDベースだからかな。
60 epoch回したけど過学習ぽいので48 epoch目の結果。
#AIArt

ZUN絵っぽくはならなかったけど良かったのとか過学習になったのとか

学習AIコトブキ＝サンが抽象画みたいになってしまった
これをAIの過学習といいます

今度は1枚あたりに対する学習回数を増やすとどうなるのか確かめたくて、11枚に対して2500回学習させてみたら姫様とまっっっっっっっっっっっっっっっっったく似ても似つかない代物になった…w過学習ってことかな

ゆかりさんモデル作成テスト

wd1.3ベース20枚3000ステップ。

ちょっと少ないかなと思いつつも明らかに過学習っぽい挙動が生えるので1枚当たり100とかかもわからん…　謎は多い

#Dreambooth #WaifuDiffusion

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……）。

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。