deepsukebeのぼかし
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
deepsukebeのぼかし外せるいいソフトや、アプリない? 使ってる人が多すぎて規制するために無料版だとstable-diffusion-webuiっていうコードに引っかかって警告文が出るらしい
おれは課金して普通に使えるから規制抜けのコードの書き方は分からない remote UIsの利用を禁止してるのにgradioは使ってOKとか意味わからんよな
マジで特定の文字列だけ弾いてるだけっていうのがなんとも 積んだまま見れてない漫画アニメエロ動画とか態態AIやらんでもオカズはいっぱいあるからなぁ
AIは時間と手間をかけて必ずしも満足のいくものが得られるとも限らないから
手軽な深いスケベみたいのがいいんだが課金方法もややこしいみたいだし八方塞や 量子コンピューターが発売されたらやってみようと思う >>839
金と手間が掛かっていいなら
deepsukebeで脱がす→SDで微修正が一番綺麗になる colabの規制回避して使えるようになったが、いつBANされるかたまったもんじゃないな >>853
自分だけのオカズということに興奮できない人か >>857
どうしてもcolabかつ安全に使うならそうなる
タダで使うならコード書き換えて警告回避するか、他サービス使う 知識があるならrunpodやvastaiでやった方が安い
まぁローカルでやるのが一番だけど Deepsukebeはぶっちゃけもう時代遅れだ
今はLoRAでエロ画像を生成するのが最先端
アイドルの正面顔をちょっと学習させれば
舌でチン舐め+口から精液たらり
パイズリ+胸にブッカケ
みたいな画像が呪文(txt2img)だけで簡単に生成できるようになる
学習させる画像はたった一枚でもいいし、様々な表情を学習させれば更に自由度が高まる感じだ
簡単LoRAなら30分もかからずに作れるし、長時間かけてこだわりのLoRAを作るのもよし 衣服領域塗りつぶし→乳首位置推定が出来るAIが無い以上、時代遅れとは言えないんだよな
ここが自動化できればSD単体で良いんだが ペイントで衣服領域塗りつぶしとかしなくてもURPMのinpaintモデル使えば1発で脱がしてくれるぞ 長袖・長スカートでもいけるしな
半袖とか短パンとか肌の参考になる部分あればほぼ見分けつかないレベルのもでる >>863
それ多分あなたのLoRAの使い方がまちがってるだけだ
それかHires .fixをオンにし忘れてる可能性大(Upscale byの数値を上げると顔の再現度が一気に上がる) 上半身系の画像(口淫・パイズリなど)を生成するときはUpscale by: 1.2~1.4にして
下半身まで入れた画像(挿入など)を生成するときは1.6~1.8にするといい感じだ。ただし時間かかるが >>864
正面絵ならすんなり乳首位置認識するけど横向きだったり角度あるととたんに認識しにくくなるな
塗りつぶし+疑似乳首赤丸みたいな苦肉の策で試行を繰り返せばいけるけどクオリティは正面絵以外だと下がるのは否めない
deepsukebeは使ったことないけど裸体作成の効率が良さそうだから、とりあえずの裸体作成deepsukebe→SDで好みに編集して完成ってのが楽そうだね
loraのテクい話をもっとしてくれ
HDDに眠るジュニアアイドルの顔学習させてオリジナルエロ画像作ると捗りそうだ 実写の顔学習させるときのベースモデルってどれがいいの?
uberRealisticとかよりアジア系のモデルの方がいい? civitai見てる限り、ハイクオリティの実写Loraも
BaseModelはSD 1.5になってるからSD 1.5でいいんじゃねえかなあ 自分はurpmで作った奴も他で作った奴もurpmにもっていくとurpmのアジア顔に引っ張られて破綻する
chillout+chillout出力でhiresするとホンモノレベルのもが一応できたけどurpmはダメだったわ
試したのはキャプション方式で正則化画像なし
次は正則化画像ありの場合と1girlを抜くパターンでやってみる
それでも無理ならクラス方式にも手を出すか 前にアウトペインティングのこと書いたけど最初からピクセル数を256にするのではなく少しずつ足していった方が身体が破綻しにくい 芸能人LoRAを作り始めて1ヶ月程度だがコツを掴んで
大して好きでもないグラビアアイドルのLoRAまで簡単に作れるようになってきた
作り始めた当初は40枚ほど画像を用意して学習させていたのだが
面倒くさくなって正面顔10枚に絞ったところ、より高品質なLoRAになった
さっきグーグルの検索画像だけで作ったのも信じられないほど出来が良い
こんな簡単LoRAでも口淫・挿入して遊ぶには十分すぎるし
昔好きだった女優のLoRAを作ってチン舐めさせるだけで幸福感が得られる Colabで警告を回避する方法
この2行をコードの上のほうに挿入
import base64
worldskb=base64.b64decode(("'c3RhYmxlLWRpZmZ1c2lvbi13ZWJ1aQ=='").encode('ascii')).decode('ascii')
メモ帳で stable-diffusion-webui を {worldskb} にすべて書き換え
例
/camenduru/stable-diffusion-webui
/camenduru/{worldskb} 本体じゃなくて拡張のリポジトリ名に入ってるだけでも警告出してくるからな
俺はvladmandic版に乗り換えて解決した 切り抜いた顔写真1枚だけ使う生首学習を元首相で試した画像がなかなかすごかったので方法を真似た
高画質の方が良いかもと思い写真をExtrasで補正拡大(事前にInpaintで髪型も何となく変えてみた)
GIMPで首から上を切り抜いて512×512のキャンバスに入るサイズにする(背景は今回は透明に)
反転させたり傾けたりした画像も作る
256や384に縮小して512×512のキャンバスの左上や真ん中や右下などに配置した画像も一つずつ作る
結果は…そっくりになる時もあるものの生成時のモデルや呪文や各パラメータにかなり左右されて難しい
あとどうしても顔はこちらを向くことがほとんど
学習する時のモデルも何を使うと良いのか…
元首相で学習した方はちゃんとした画像を生成してるのすごすぎる
よく知らないけど顔の角度を変えるソフトとかがあればそれも素材に活かせそう >>884
顔の向きはLoRA学習時のタグ付けで
横顔なら from_side
カメラ目線なら looking_at_viewer
カメラ外への目線なら looking_away
見上げる目線なら looking_up
など入れとけば、画像生成時に呪文でコントロールできるようになるんじゃない? SD1.5ベースのlora作成試してみたけどchilloutmixで出力したら人形みたいになっちゃう
civitaiの1.5ベースはchilloutmixで問題なく出力できるのになんだろう >>884
菅ちゃんの萩コラで抜くなんて相当マニアックだな~ これを参考にControlNetで違う角度を作る
https://github.com/Zuntan03/CharFramework
そして上レスのタグ付けをするといいかもしれん 自分も生首学習してみたけど、最初は総ステップ数が多すぎて過学習になり失敗
その後は繰り返し数とエポック数をほどほどにしたらいい感じの結果になった
たぶんみんなやってると思うけど、
--save_every_n_epochs=1
を入れて1エポックごとに保存すると便利 Clip skip少し上げるとさらに似てきたりする 作った人に聞いて自己解決した
ほとんどのmodelが実在の人物のトレーニングに使ってもこれ使ったって表記するなって書いてあるから1.5にしてあるらしい そんなめんどいのいいからわかりやすいやつ教えてくれ >>891
はえー
そういうルールなのか面倒くせえなあw
ついでになんのモデルかも聞いといてくれよな 顔素材1枚でも少しの工夫で何とかなるんだからすごいよな
それを元にすれば素材も増やせる訳だし >>896
横顔とかも学習させたほうがいいんだろうけど、横顔のエロ画像とかあんま生成しないからなくても困らんと気づいた
笑顔や寝顔もSD側で生成できるから学習させなくてもいいし
ただ本人の表情パターンとなんか違うから、ちょっと不自然になる時がある(本人そのものの笑顔・寝顔が生成される時もある) 画像1枚で 知り合いのLORA作ってみたいですが、作成方法書いてるサイトしりませんでしょうか ググればいくらでも出てくるだろ
だいたい二次元用だけどやることは写真でも同じだよ >>794
※training_model: "" をAnimeではなくPhotorealismに設定
↑これにPhotorealismが選べないのですが、どこかミスってるのでしょうか >>903
設定アップデートされて若干変わったみたい
トレーニング・モデルにSD1.5を選ぶか、ChilloutMixで画像生成したいならoptional_custom_training_model_url:にこれ入れてくれ
https://huggingface.co/ckpt/chilloutmix/resolve/main/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors 生首法だけでそっくりに出力されちまった…
サンプラーごとの微妙な顔つきの差異もなんかリアルや
今回は素材を美化したのとChilloutMixを使ったからというのもあるんかな 794さんの方法で画像をアップしてCOLABOから起動したところ、以下のエラーが最後出てうまくいかないのですが、
どなたかご存知でしょうか?
知り合いLORAを作ってみたいなと、、
mean ar error (without repeats): nan
No data found. Please verify arguments (train_data_dir must be the parent of folders with images) / 画像がありません。引数指定を確認してください(train_data_dirには画像があるフォルダではなく、画像があるフォルダの親フォルダを指定する必要があります)
mv: cannot stat '/content/aya/last.safetensors': No such file or directory >>907
folder_structure:を変えてみてくれ 静止画だけだと飽きてくるけど、文字入れするとさらに楽しめるな
某サイトのサムネ風に加工したりすると面白い 精液のLORAいれても精液が付着しませんが、みなさん付いてます・・? ネガティブで消されてるのかとおもってネガティブ全部消しても精液がつきません Loraは呼び出す呪文必要だから
それ入れてないんじゃないの 精液は画像によって上手く出たり出なかったりするんだよな
まず呪文で (cum_on_face:1.8) みたいに強めに入れて 精液ってどうしても米粒みたいな塊の連続になるけど、どうしようもないのかなこれ
リアルな液体にしたいが 人物の肌色具合だったり、画質だったり、LoRAの学習具合だったりに左右される印象だな
ほくろを学習させてしまうと、それと顔射用の精液が融合したような奇妙な画像を生成してきたりするし
Clip skipや他のパラメーターをカチャカチャ弄ってると綺麗にブッカケられたりするし、ランダム要素強すぎてよくわからん 精液って気持ち悪いだけだろ
ミソジニストが女性に虐げられてる鬱憤を晴らすためだけに精液を利用してる感じ chilloutにURPMv1.3のloraバージョンを0.4くらいで入れるとすごいリアルになるから誰か試してみて R18絵ってchilloutとURPMどっち使った方がいい? Text encoderはunetの半分が常識だがこれはリアルの顔の場合まちがいだな
いっそTextのほうをunetの1.5倍くらいにしたらめちゃくちゃ似るようになった >>921
1e-4とか意味わからんのですが、設定おしえてほしいです >>923
1e-4は0.0001の別表記な。分からなかったらとりあえずchatgptに投げつけるくらいのことはしようぜ (wet:1.8) と混ぜると精液が上手く乗るときあるな。口からヨダレっぽいのも出せる。髪が濡れた感じになるが stable-diffusion-webuiって文字列をbase64でエンコードしてcolab上には表示されないようにしてるだけ >>928
怪しむ前にBase64でデコードしてみりゃいいじゃん >>794
これで作ったloraってトリガーワードはどうすれば良いんですか? >>113
明らかに撮影時18未満と分かる有名アイドルの画像だったり、モデルが幼い感じの顔付きだと児ポ対策で弾かれるな 挿入したいときは (spreading legs:1.6), (vagina, penis, 1boy:1.2) で脚開かせてチンチン添えるだけで勝手に挿入してくれるっぽい。専用LoRA使う必要なかった 自分で学習させて作ったloraの完成度ってどうやって確認するのが良い? dnggのv2試したくて購入したけどこれむしろ劣化してない? >>794
これで作ったloraってトリガーワードはどうすれば良いんですか? >>794
Simple LoRA Trainer でmax_train_stepsっていうのがあるけど、デフォルトの1600でいいのですか? 多ければ多いほどいい? Simple LORAのほうはwd14 tagger内蔵されてて自動タグ付け便利だから使ってるだけやw
.txt出力されたら停止おしてええ そもそもモデルに入ってないんだろうけど、炉は脱がすの難しい
sukebeも苦労したけど体つきが大人しかないからな
まな板乳も難しいけど下はsukebeより無毛になりやすいから助かる
炉テク情報やりとりしたいわ いろいろやってわかったけど学習率とかタグとかどうでもよくてデータセットが99%くらい占めてるわ >>654
優れたLORAの作りてだったのに半分くらい消されちゃってるな
Civitaiのファイルはやっぱりローカルに保存しといたほうがいいわ レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。