//=time() ?>
ひとまず仮、個人的には各モデルの標準的な出力にはなってるんじゃないか、とは思ってる。
ただしtrin系は呪文数が品質にも直結するので本領ではない(と思ってるtrin使い談)
1 WD1.4 anime_e1
2 CJD2.1.0
3 trinart_characters_it4_v1
4 derrida_final
#AIイラスト
VAE検証
1枚目:Anything-V3.0
2枚目:vae-ft-mse-840000-ema-pruned(SD1.5関連)
3枚目:kl-f8-anime2(Waifu1.4)
4枚目:autoencoder_fix_kl-f8-trinart_characters(TrinArt)
後になるにつれ彩度が上がってるっぽい?
雰囲気によって変えるのは全然ありかもしれない(ง '-' )ง
まちがえて、でりだモデルのVAE使っちゃってた
上のはautoencoder_fix_kl-f8-trinart_characters.ckpt
(最初、でりだで作ってたんだけど手書き感強めね)
VAEをAnyのに変えたら🖌️繊細さが際立つ!
呪文の順番は一緒。VAE比較検証になったw
個人的にはこっちのが好き
#いい風呂の日 #StableDiffusion
#ビステマ タニアの召喚魔法を模索中に
召喚失敗したんだけど
なぞの交通標識がでたww
竜族に注意?
(まだ赤目や竜翼だせてない)
#trinart_characters に、公開された修正版のVAE
「autoencoder_fix_kl-f8-trinart_characters.ckpt」を
使ってみてる。前のより発色が良い?
https://t.co/b7JfFFN4oD
Happy🎃な呪文だったw
cutoutに間違いはない🐈⬛
Waifu+TrinCharaの混ぜモデルに変換してみた
(novelai呪文の記号{}を()に変換するとWaifuで使える)
パンプキンな衣装になるのが至高
#Halloween2022
#WaifuDiffusion #trinart_characters
https://t.co/AgOvuT3iPY
いいですか、落ち着いて聞いてください、
Happy Halloween!
昏睡状態から目覚めたらハロウィン🎃
#trinart_characters #StableDiffusion
#trinart #stablediffusion #AIイラスト
Trin Artを試し始めました。
Waifu Diffusionと比べると指の表現が良くなっていて、顔は少し幼い感じがします。
使用モデル:trinart_characters_it4_v1.ckpt
Stable Diffusion v1.5 を使ってみました。
ちなみに「童貞を〇すパーカー」というコンセプトで全く同じ呪文を食べさせた15枚の比較。
まだ呪文のコツが分かってないので殺傷能力が低い。
左:trinart_characters_it4_v1
右:v1-5-pruned-emaonly
#StableDiffusion #AI画像生成 #画像生成AI
こちらは同一プロンプトtrinart_characters_it4_v1.ckptにて生成しました。眼力の強さはそのままに柔らかい印象になり、またこちらのモデルはより「Yシャツ」の描写が詳しい感じがします。
#stableDifusion
#WaifuDiffusion
#AIart
#金髪お嬢様
#trinart
誕生日でイレイナさん生成🎂
#trinart のtrinart_characters_it4_v1
trinのVAEはいいぞ🧙♀️
「魔法使いがみんなを楽しませて、素敵ですね」
#魔女の旅々 #イレイナ生誕祭2022
#StableDiffusion
「trinart_characters_it4_v1.ckpt」#trinart
前にやった #アーニャ チャレンジの呪文で、とりんさま19.2mSDをテスト
とりあえず違うのはわかったw
良さを引き出すにはどういう系統を描いてもらうと良いんかな
前回はWaifuのwd-v1-3-float16.ckpt(hash: 84692140)
https://t.co/msbKT2gy3I