4万epoch
1024pxの画像を4096pxにしてみる実験。RTX3090でかなり時間がかかる。5分くらい?

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(続き)上記の条件で学習したCNを使って、小さくしたイラストをi2iするとぼやけていた画像がくっきりする
ひとまず3万epochだけどまぁまぁうまくいったな・・・(色合い変わるのがヤだ
もうちょい学習してみるか

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babu! tidak sabaarr mengetahui lebih banyak tentang fatui dan harbringer... salah satu organisasi yg menurutku menarik bgt both the organization and the individuals 🥹 btw ini dari epoch winter: tales of the fatui di yt hamelin https :// youtu. (cont..)

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お、自作のCanny2Normalmap_lllite(epoch)を0-0.5の間だけ掛けた方が、良い結果になるな・・・!
1枚目:llliteなし
2枚目:lllite0-0.5適用
3枚目:lllite0-1.0適用
全て月須和さんのノーマルマップLoRA前提です

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ControlNet用のデータセットを改善したら露骨に結果がよくなったな
1枚目:Line2Normalmap(データセット改修前)5000epoch
2枚目:Canny2Normalmap(データセット改修後)5000epoch
目視によるデータセットチェックって大事かも(cannyにしたのが影響大きいかもだけど

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うおおおお!!!!
pix2pix(50epoch)微妙だった!!!!!
生成AI(ControlNet)の方が多分良い!!!!!
試してみないとわかんないものだな・・・!!!

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4枚目の10枚のスチルを15repeat40epochで学習回してLoRAを作り、1~3枚目がpromptトリガーワードだけで出る。
「可哀くて倔くて最凶の彼女」のヒロイン

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pix2pixの50epochでとりあえずやりたいことできそうな目途がついた!!!!!!!!!

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Anime finetunes seem to have a long way to go, but after few epochs.5m images trained here's what i get;
Still anatomical issues, but good understanding for tags and anime style. Also the composition and textures from xl are really hard to achive in sd 1.x🤔

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Había olvidado enumerar las viñetas anteriores

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1枚目:sai_xl_canny_256lora
2枚目:controllllite_v01032064e_sdxl_canny
3枚目:controllllite_v01032064e_sdxl_canny_anime
4枚目:diffusiondb_2m_first_5k_cannyで28epoch
元のcannyと重ねて比較

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10epoch
15epoch
20epoch
25epoch
30epoch位でちょうどいいかもね

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1枚目から順番に
LoRAなし
カラー40、線画40
カラー100、線画100
カラー40、線画280
ううううーん、もしかしてコピー機LoRAのepoch数は一致していた方がいい?
いや、カラーも280回すの正直きついんだが・・・

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できた。ので使ってみる。
1枚目:LoRAあり
2枚目:LoRAなし
全然違うやんけ!!!!!!(ズコーーーー
え、もしかしてカラーの方も280epoch回さんとアカンとかないよな・・・?

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線画を覚えるのには280epochかかって、カラー画像覚えるには40epochで済んだんだけど
1枚目:カラー元画像
2枚目:コピー機LoRAカラー(40epoch)
3枚目:線画元画像
4枚目:コピー機LoRA線画(280epoch)
これらをそれぞれ、差分マージすればよいのかな

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