CartoonSegmentation を使ったキャラクター切り抜き|teftef https://t.co/Hu0PqQiLuF

PSD に対応したよ!!

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In fact the reason I draw Legionnaires is superficial! Just because I love Kalkriese type lorica segmentata, so I need some legionnaires to wear it!

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Sometimes I imagine if future generations another millennium from now, while studies some ancient digiart of Roman waifus, will categorize these segmentata as 'Type-Centurii,' 'Type-G.Yoshida,' 'Type-Ironlily,' and so on https://t.co/pEve1xlXtC

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Debido a que me hice los caso 3 y 4 seguidos de habrá una reseña doble segmentada en 2 la primera parte será del 3ro y la segunda del 4to, una vez aclarado comencemos....

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映画的なショットの時間!
ここでは、「openpose」「depth」「semantic segmentation」を使って、まやちゃんに近づくイレイル(Irei'r)を生成してみた。

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背景がはっきりしてないとめっちゃ雑魚い
一枚目ZoeSeg、二枚目anime-segmentation、三枚目元画像 https://t.co/ZXSxIwQ8OR

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ZoeDepth 使って被写体をマスクしてみた

背景がぼやけてたりして境界がはっきりしてれば anime-segmentation よりも綺麗になる

一枚目元画像、二枚目マスクされた画像、三枚目マスク画像、四枚目 anime-segmentation

Colab
https://t.co/sUy86Zvg3A

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よくわかってないsegmentationの勉強。

色=画面上の物体の配置図
色そのものはそれが何であるか予め決まっている?(指定できるわけではない?)

決まってはいるが結局プロンプト解釈で自由に変わっていくので、あくまで「別の物体」として出力される?

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ControlNetがエグイ。

・Depth Libraryで手を修正
・Depth+Segmentation+normal mapで背景、構図、キャラ、服装の形を固定。

Wild cardでランダム仕様を持たせた呪文で生成するとこうなりました☺

左:もとの絵
右:変換後

PCスペック限界レベルだけどスゴイ!

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MultiControlNet難しい。外にいる女の子をリビングルームと合わせたんだけど、リビングルームが結構変わってしまう。女の子は顔をなるべく変えたくなかったのでCanny、リビングはSegmentation。

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Multi Controlnetを組み合わせると、さっきの芸術的ラフが一瞬でこうですわ!
これがかの「Scribble+Openpose+Canny+Segmentation」ですわ!! https://t.co/mOJgaEGthT

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呪文はaltに記載。
2つのControlNetで背景をsegmentation、人物をopenposeで指定する手法でお試し!
①segmentation、②openpose、③④出力結果!

背景、segmentationが一番イイ感じかも!
混ざりにくいし、バリエーションも呪文でできる印象!

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ControlNetのsegmentation機能で、AI出力でありがちな「おすまし顔」をどれだけ崩せるかテスト
顔だけ/体だけでクロップしてsegmentation使用、その後素材を組み合わせてimg2imgで整えると崩したギャグ顔も細かく作れて面白い

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blenderで作ってもらったADE20Kのカラーで彩色された3Dモデルを、waifu-diffusion v1.3とControlNetのsegmentationで出力を試してみる。普通に使えそう

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🍩次はsemantic segmentationというのを試してみました😃
🐰画像を色分けして色で「何を描くべきか」指定し出来るんだって
🚀色と物の対応付けはADE20Kと呼ばれる取り決めがあって、ControlNetはそれに準拠してるんだそうです
🍩かくしとびらは封鎖されてしまったか

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ControlNetのちょっと面白い活用方法を思いついた
今までのimg2imgと違ってsegmentationを使えばシルエットが崩れないので、飾り文字を高い精度で生成可能になる

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ControlNetの動作テスト3
segmentation機能、どこまで細かく指定できるのか試した結果、参照元のweight設定次第でかなり細かいところまで反映してくれて驚く
眼鏡や眉毛の角度、表情、目線の向き、角やツタのシルエットも解釈されてる

(1枚目がsegment用塗り分け画像、2枚目が生成結果)

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棒人間だと二人が絡み合ったシーンの作成が難しいけどDepthだと構図以外も影響を受けるので元モデルにも髪とかを設定する必要がある。
なのでscribbleとsegmentationを仕様。サーフェスごとに色分け。できれば指も別に色分けしたかった。
(元モデル、depth,segmentation,scribbleの順番)
足が絡まん

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I like 1st gen lorica segmentata's shoulder guard shape

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1. 横長画像で出力すると人が複数人出てくる。
2. ControlNetのsegmentationで処理
3. 適当に色を塗って人を削る。
4. 再生成
横長画像でも人が一人しか出てこないって寸法さ!

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