なんJNVA部★146
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!extend::vvvvv:1000:512 !extend::vvvvv:1000:512 !extend::vvvvv:1000:512 !extend::vvvvv:1000:512 よくある質問・呪文集: https://seesaawiki.jp/nai_ch/d/ danbooru謹製タグ辞典: https://danbooru.donmai.us/posts?tags=tag_groups ここの画像を勝手に転載するのは無能のやることやで スレ立てのときは上の!extend::vvvvv:1000:512を3行ぐらいに増やしてな ※前スレ なんJNVA部★145 https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1675709429/ VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:: EXT was configured 階層LoRA使ってみたが層別の影響がよくわからんな とりあえず<lora:キャラLoRA:1:MIDD>でええか >>53 bikiniじゃなくてスペースあけずにkiniでええで モノキニとかのkiniや。たぶん あんまり最近の動向に乗れてないんだけど、 特殊なポーズのLoRA作りたいけど、学習用の元画像持ってないときって 低確率で成功した生成画像を元に作っても変にならない? armpit sexのLoRA全然安定せんな・・・。 https://i.imgur.com/TzB9lVG.jpg この絵なんGのAIスレで拾ったんやが どのモデルで出したものかわかる?かなりツボなんや 有識者教えてくれ >>41 登校中の女子校生、カバンを両手に持ちがちなのは Seedガチャして回避するしかないのかね >>17 ラビュリンスやん! どっかにLoRAあるんか? 教えてくれや 確かにdim4だとキャラ維持しつつcheckpointの特徴が反映されていい感じや 3Dゲームのスクショ素材でdim128だとガチガチに素材の絵柄しか出なかったのに 参考になったで!サンガツ! dimそんな小さくできたんか 改めて雰囲気でloraやってんやなって… >>64 LoRAじゃなくてTiやな 日付的に1月くらいに4chで拾ったんやないかな マージが古くなってきたから新しいのを作ろうとしてるけど昔作ったマージを超えられない SuperMerger や Toolkit もあって環境は昔より今の方が断然良いのに… シチュエーションとか体位はdim大きくしないと厳しい時あるけどキャラや衣装だったら全然dim=4-64でもええな キャラ学習ならdim低め、画風学習ならdim高め 自分の経験的にもこんな感じやね はえーキャラ再現は基本顔がメインだから割と小さくてもいいのか 衣装系も小さくても良さそうな気がしてきたなぁ 試す時間を無限におくれやす 学習させたい画像を何個かのフォルダに分けるときって 繰り返し回数だけ変えて単語が同じだと画像が無いってエラーが出るんやな >>8 構図もポーズもなにもかもがかっこいい 奇跡の1枚なのかな lora-easy-traning-scriptsに 連続バッチ機能ついたなあ 設定ちょこっと変えて寝る前ポチー出来て沼が深まりそう >>77 検証のほうが間に合わなそう SSDパンパンになっちゃう~ 学習元が少なすぎるから適当につくったLoRaから奇跡の1枚を収集して学習元を増やそう考えてるんやけど、まず納得いく奇跡の1枚が全然出ない 画像96枚でバッチ4だと1エポック96/4=24ステだよね? 繰り返し回数1で50エポなら24x50=1200のはずなのに「完了まで1300ステップ」という表示が出るのはなんでや 結構前にも紹介したけどPrimeフォトおすすめや。 outputフォルダを自動アップロード設定しておけば容量無制限でスマホ経由で見れて表示も早い。NSFWも10万枚は上げとるけど勝手に削除されたり、警告きたりはしてない。 しかもファイル名にモデル名とプロンプト書くように設定しとけば検索もできる。 Googleフォトと違ってダウンロードしたときにpng info消えない。 問題はプライム会員費くらいや https://i.imgur.com/EltFB6x.png やったことないからわからんけど 適当に作ったloraから惜しいものを集めて作ったloraからさらに惜しいものを…ってやったら奇跡起きんかな それやってみたけど二回目くらいで指ぐちゃぐちゃになりはじめたんだよな 指隠せば行けるかもだけど 惜しいものの更に惜しいものを出力するloraになりそう loraの学習画像は背景白に切り抜いたほうが精度上がるんか? >>82 そんなんあるの知らなかったわ…… 住所まで紐付いてるAmazonってのがちょっと怖いけどたしかに便利やな >>74 確かにdim128じゃなくてもいいけど理由がなければ128でいいんだよなあ 大事なのは精度だから 1111の更新が止まってるようなので寝る前にgit pullキメてやったぜ 拡張も全更新 フヒヒヒヒ 起きたら色々と動作テストしないとな… dim高すぎると過学習しやすいんだっけ?最小限に抑えたほうが画風や衣装替えで融通がきくみたいに聞いたけど 昨日からWD taggerの調子が悪いんだよな。 排除したいワードをexclude に入れても排除できない… 取り除いてくれるワードとそうでないワードがあるのも謎。 同じ症状の人いるかな? >>92 似た症状は学習枚数が少ないリピート数多すぎ学習元のタグ付けと同じプロンプで生成したとかで見た 過学習気味なんだと思う loraのマージってみんなどうやってるんや?普通に混ぜたいモデルを階層マージする要領でええんか? >>89 まぁ海外は高速回線がレアだったりするから必死さも違うわな 効果が同じなら小さい方がええやろ は分かるんやけど 良い素材8枚30リピと劣る素材12枚10リピで作った時のワイと同じ症状や ギャルピとりあえず正則化なしタグなしでちょっと回してみたけど https://i.imgur.com/Im7Bbju.png https://i.imgur.com/cBknALZ.png それっぽいのは出るが出ない事も多く、出てもぐちゃってたりで微妙や 絵柄への影響が少ないのは学習進んでないからやろな タグつけてもっと手元のアップの画像でじっくりやってみるか >>98 枚数20枚くらい 768 7batch epotch 20回 dim128 学習率 全て1e-4 サイクル数 4 序盤に学習少なくする?いいえ にしてます 需要はあるのに手の破綻を無くせないのは拡散モデル自体の限界だったりすんのかな SD2.0は768で学習し直したら手がだいぶマシになった(完璧とは言っていない) みたいな記事を読んだ気がするけど アップスケールでもいいから解像度を上げた画像で試してみるのもいいかもね 知らんけど >>94 ちょうど手のポーズやっとる人おるやん それでアカンかったらギャルピもかなりムズイってことかぁ どうすっかな katanukiで抜いた画像っておかしくない??? 消しそこねたゴミ部分をgimpとかで消しても透明なだけでデータとして残ってる感じなんだけど >>103 モデル自体が512解像度の2Dだからおのずと限界はある 数億枚単位で角度の悪い潰れた手を学習してしまってるから破綻自体をなくす努力をするよりすでにある回避法使ったほうが楽 出したい絵柄の正しい手をいくつかLoRAで作ってinpaintで呼び出してやればきれいに上書きしてくれるよ 差し替えたい部位の作り方は生首と一緒だしね autatic1111をzip解凍で使ってる人いる? wikiにある簡易版ってやつ、それからgitのやつに移行したいんですが、同じルート辿った人いますか? >>109 逆ならある pythonもgitも全部消して どちらにせよ移行は簡単よ あとおそらく共存出来る、その2種 >>102 学習画像の内容によるけど背景ありで20枚は少ないと思うわ 例えば顔らへんをトリミングして背景白にしたデータを追加したらどうや? ワイも櫻木真乃のカード20枚くらいで学習したことあるけど背景白塗りにしたからかそこまで過学習にはならんかったで 試しに顔だけでも背景消してみたら改善するかもしれん あと単純に学習回数多いだけかもしれんし学習途中で保存したloraも使ってどの時点で過学習になったか調べた方がええで(既にやってるならすまん) >>112 アルファチャンネル自体を一旦消せば消えるけど 消しゴムで削っただけだとどうしようもない状態なのは正常なのか? しかも見た目は消えてるように見えるし 生首で襟が出続ける人はこれが原因なんじゃないの https://i.imgur.com/pL1iq6m.png https://i.imgur.com/IyjNG6h.png 下同一のハイレゾ これも過学習なんかな? キャラの動きにぎこちなさは無いし小さい画像やと好き放題やけどでかい画像作ると背景に火、羽、植物(多分羽を誤認)が出てくるわ でもこれより以前のエポックやと学習足りてへんのよな タグ弄るしかないんか プロンプトでsexを指示してるんだが男が消えるてしまう。何か解決方法無いかな hetero,dick,tinpo とか入れてるんだけど高確率で女の子1人だけの絵になってしまう 元々男が出にくいモデルってのもあるからそういうのはモデル自体をマージするなりしないと難しいかもしれんな ワイはお絵描き素人なので適当なことしか言えんけどカタヌキがおかしいんじゃなくてGIMPがおかしいという推測 消しゴムがアルファチャンネルにしか効いてないとか? いずれにしてもGIMP被害者他にもいるのかも知れんね? うっかり7thベースでLoRA学習しちゃったせいかgapeよりさらに極端なアニメ調なLoRA出来上がったんやが むしろこれくらい極端に過学習?してるLoRAの方がlatentのhires. fixすると映えるな... ほんと沼が深い... 手や顔がぐちゃり安いのは複雑だからや 100ポイントの労力を使って1枚の画像を作るけどどう点数配分されるかわからんけど一人目の顔に30、手に30とかになると二人目は30,30振ろうとしても割り振れないしたくさん人が出てくると必然的にぐちゃるし 一人目二人目を25,25と25,25でやると30よりぐちゃり安くなるし人が複雑になると背景もぐちゃり安くなるし 上限の100ポイント増やすためには学習側のパワーを上げて学習モデルの大元をデカくするしかないみたいな現状 艦これの制服の学習が上手く行かないからデータセットから延々と半脱ぎの絵や艤装を含む絵を排除する作業してるんだけど 半脱ぎと艤装を排除ってもはや艦隊これくしょんのアイデンティティを否定してるような気がしてならない ソシャゲ立ち絵の透過pngをkatanukiにかけけると真っ白になるからかけずにやってるけど学習には透過の影響がないのか謎 >>118 GIMPはアルファチャンネルの色は全部消すのがデフォ むしろ残るのがデフォだけどそれを知らんデザイナーの納品でトラぶったことあるのはフォトショ >>122 それで服装毎に違うキャプションつければ複数衣装対応LORAできるんちゃうか? >>123 SDはアルファチャンネルは単に無視するだけで解釈は恐らくしてない 0, 0, 0, 0も0, 0, 0, 255も同じ真っ黒として扱ってるように見える >>116 action:male1 is having sex with female1 and female1:(女キャラ用プロンプト、hugebreastなど) and male1:(男側のプロンプト、penisなど。) この書き方でプロンプト書くと男性消えにくいと思う 元画像は当然red background https://i.imgur.com/jzRmKN7.png skytntで出力したファイルをフォームからアップロードしたものはwhite backgroundになる https://i.imgur.com/AQN36se.png 一旦クリップボードにコピーしてからペーストしたものはtransparent backgroundになる https://i.imgur.com/7XJoZYs.png skytntは透明部分はすべて255, 255, 255, 0で埋めててSD的には白として扱われてるんだろうね >>111 アドバイスありがとうございます 5周くらいの方がマシかもしれません >>129 一応補足しとくとタグはあくまでdeepbooruの申告であってsdの解釈ではない sdは多分無のことは真っ白か真っ黒のどっちかと勝手に見なすはず どっちなんだろ i2iしてみればわかるか してみたら白だったわ >>125 付けてはいるんだけど、要は vest, shirt, open shirt, bra みたいな絵が一部ならともかくむしろそっちが多数派くらいになってしまってるから(エッチな絵以外はあまり敢えて保存してななったので) vest, shirtだけの健全な絵を出力しろと言っても 🤖「この衣装はおっぱい見せてるのがスタンダード」 ってなって勝手に半脱ぎの絵になってしまうんや 同じ学習素材でさんざんこねくり回した結果 正規化なしlora(0.7)、透明正規化あり(0.2:層別適用)、Hypernetwork(0.1) というフランケンシュタインみたいなプロンプトになったんやが 自分が目指した顔と体型だけ変更して他に絵柄の影響与えない結果に満足や。 同じような検証で悩んでる人いたらヒントになるかもと思ってメモっとくで 体位はTI併用してるけどこれなら崩れん だめだーこいつらsexしない。持ってるモデル全部でsexテストしてみるか resolution 1024で学習画像100枚を繰り返し5回の30epochでスタートさせたら3万ステップ30時間と出ましたよ……ふぇぇ >>135 vaginalとかmale focusじゃダメなんか? 東方とかVOICEROID系を出すなら今だと何のモデルが一番良いんだろう Any+NAIマージでやってきたけど、手足とかがやっぱり気になっちゃう sexテストしてみたけど結構分かりやすい結果になった気がする。 モデルによって男の消えやすさはたしかにありそうやね 参考になれば https://i.imgur.com/gNlM07p.jpg >>131 レベル高くてあんま理解できてないがサンガツ としあきで話題になってたけどVAEも学習できるんやな >>49 基本tagger通したら学習にぶん投げてるかな キャラ固有の特徴は消すべし派もいると思うけど… 消さずに適当に投げる学習方法だと、実際に生成するときにはタグ付けした.txtからプロンプトをコピペしてあげると安定する。この時↓のyellow sweaterは学習データのものに置換されてて、指定することでAIも迷いなく描いてくれる感がある https://i.imgur.com/Bl7Np2Q.jpg https://i.imgur.com/oOgiitM.jpg >>63 ワイが生成させてたときはschool bagが赤ランドセルみを感じる物体になりがちで困ったわ…あの取っ手が2つついた青い箱状のバッグを持ってほしいんやが。語彙力死んどる とりあえずタグのドロップアウトと縮小画像入りでfinetune回してみるやで 縮小画像は当たり前やけど小さいからstep数莫大にしてはあまり時間伸びないな 触手が精緻になることを願って寝るやで 繰り返し込み907枚が512pxでも40分コース、1024でやろうとしたら5時間 A4000の限界が近づいてきている 少ない素材で学習したときプロンプトそれ単体で出した時 ちゃんと切り抜いた感じに出力されるか試した? notionのAI機能はinputに画像も認識してくれるというのはChatGPTには無い機能だがその精度についてはまだまだ無能もいいところなので今後に期待だな https://i.imgur.com/zxk5bQT.jpg https://i.imgur.com/oeydPTU.png 内容までChatGPT並になったらマジで歴史変わりそうなんだけれど ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.5 2024/06/08 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる