Dreamboothで作成された某モデルを試してみて「はえ~」ってなってる

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もちこさんにどう足掻いてもブルマを履かせられなかった悔しい悲しい

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なぎなたセイバー、みたいなのになっちゃう

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↑の条件で、max_train_steps 500~4000の比較です(見切れると思うのでタップ👆)。ここでは載せませんが、生成時のSampling Stepsも少し上げたら、さらに希望の出力に近づきました。

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Grace Kelly as Gollum in Lord Of The Rings (makeup test)

Gollum! Gollum!

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友人に DreamBooth + Stable Diffusion で次月ちゃんを生成してもらった。かなり再現度高い…。

Operator:

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今日はスプラトゥーンしながらDreamBoothとwaifu-diffusionで八九寺の画像を生成しまくっていた

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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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1.3でのDBからの1111有り。。似てない感じのを抽出。。。どうしようねこの先。てか、ナイ?えぬえいあい??なにそれ?もう何がなんだかだよぉ

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1&2:1.3でのDBからの1111無し、ややお姉さんめぐちゃ、3:同1111有り。それは湯気がのぼる小さなカップなのか半分飲みかけペットボトル的なのなの?てか、眉がマロになる。プチマロ眉。1.3からってのと1.2からってのの違いは、、どうだろう?

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Playing around with concept I trained in dreambooth using some of my favourite Dall-E portraits.

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マージしたモデルの出力とも比較してた
両端はDreambooth前のモデルなんだけど明らかに少ない単語数で目的の状態に到達できていて非常に美味しい
特にWD1.3のアルビノ特化はちゃんとしゃがみも反映されてて嬉しい

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炎属性の魔法使いの冬優子のカードイラストが安定して出力できることはわかりました。冬優子でカードゲーム作りたい人は参考にどうぞ

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自分で描いたファンアートを、推しの概念を学習させたAIにクオリティアップして貰う。個人的にはこれが今のところ一番バランスの取れた活用法だと思ってる。

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AI、お前に「推し」を教えてやる

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DreamBoothでモザイクっぽい歪が出る件、サンプリング数を増やすことで解決する場合も多そう

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