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みなさんこんにちは、AI未来研究所です。さて、先日画像生成AIについてこのようなお問い合わせをいただきましたのでシェアしようと思います。ご質問いただき、ありがとうございます！▷　ご質問者様「○○○○をおいしそうに、楽しそうに食べている 日本人の子供、親子画像の生成をすることは可能でしょうか。 ２D、３D両方で作りたいと考えております。 いろいろなパターンで量産できるようになりたいです。」▷　AI未来研究所からの返答お問い合わせいただきありがとうございます！ AI未来研究所です。 さてご質問いただいた件に関してお答えいたします。 結論から申し上げますと、今回ご提供させていただいておりますサービスでは、ご希望の画像は作ることはかなり難しいです。 あくまで初心者が美女の作り方を覚えてもらう、という内容となります。 また、技術的な面からお答えしますと「母親と子供」といったセットは作れるのですが、高度な技術を要するのと、AIですので○○○○というものをあまり認識しておらず、当方の技術レベルでは難しいのではないかと存じます。 お力になれず申し訳ありません。お詫びといっては何ですが、一つ親子（母親と赤ん坊）の画像をおつくり致しました。 そこまで高い精度ではありませんが、無料でプレゼントいたします。 （母親の指の作りがいまいちです） 何かの機会にでもお使いください。 （なお、画像の販売等はお控えいただけると助かります） ご縁がありましたらよろしくお願いいたします！ また、当方ココナラ内にてAI関連のブログも運用しておりますので、よろしければ併せてご覧になってみてください。 以上、よろしくお願い

画像生成AIなる言葉があります。例えば有名なところだとStable Diffusionや、ミッドジャーニーなどがありますよね。わたくしたちはAI未来研究所なわけですから、当然そのどちらも使いこなしております。例えば、Stable Diffusionであればこんな感じのものを。どんどん作れたりもします。これが、ミッドジャーニーだとこんな感じになります。こんな素敵なシーン＆ダンディなおじさまだって登場させられます。これらはすべて、画像生成AIを使って作られた作品たちです。そしてこのどれもが、ほんの数十秒で作り上げた代物でもある、ということですね。なるほど、なんだかわからないけどとにかくすごいんだな、ということはお判りいただけたかと思います。でも正直いったい何に使えるの？と思うことでしょうね。一体全体、どんな場面で使えるのでしょうか？そうした疑問が思いついたのならば、それこそChatGPTを駆使してみるのが最も有効な手段です。そこで、次のような質問をChatGPTに投げかけてみました。さて、その答えがこちら。AIに聞いてみただけでも、これだけ具体的な内容が返ってきました。なるほど、これだけでもなかなかに興味深いですね。もうちょっと聞いてみましょう。この質問に対する答えがこちら。この中でも一番身近なのが、5番のソーシャルメディアでの汎用性の高さがあるでしょうね。ブログのTOPページやキャラクターアイコン、風景とかもそうでしょうし、筆者などは好みのイラストを作って、デスクトップの背景画像にセットして楽しんでいたりします。パワーポイントの資料作りの中に導入するも良いでしょうし、画像を利用し

こんにちは。たつやです。昨日、バグを回避したと喜んでいましたが、ふつうにぬか喜びでした。WebUI の場合は、Githubに紹介されているように、openpose_editor.py　の create_ui関数のエラーハンドリングあたりで、ControlNetの最大数（cn_max）を書き換えてやれば、ドロップダウンメニューが動くようになります。（昨日のぬか喜びは、openpose_editor.pyをいじったままアレコレしていたせいでした。）一方、WebUI-UXでは、ドロップダウンメニューが下に展開されることが昨日の混乱の原因でした（図左）。結局、GUI（gradio）のレイアウトをいじることで、対処しました（図右）。もしかしたら上に展開するような設定もあるかもしれないけど、ひとまず原因がわかってスッキリしました。清々しい気分です。根本的解決（インポートエラーの解決）ではないのが少し気持ち悪いですが…

初ココナラブログ。何を書いたら良いのかわかりませんが、最近Stable Diffusion web UIを初めて使ってみました。簡単にイラストが作れる！ってびっくりしました！技術の進歩はすごいですね気に入ったのでプロフ画像にも設定してみました。最近はいろんなAIがありますが、すごいですね

Stable Diffusion A1111 ・SD1.5系で使いえる背景ローラを追加しました。 背景を団地階段踊り場風に固定できます。 モデルが持つ表情を維持しつつ背景を団地階段踊り場風に変更できます。 強度　0.8～1.3トリガーワード <lora:BKGR_06_v1:1.3>drop_background ,corridor, blue door, stair background , 学習データセットの画像に顔や服装が巻き込まれるのを最大限に押さえたLoRAになります。 ・広告画像作成用 ・グラビア作成 ・個人観賞用 ・コンテンツ作成 等にご利用ください。 サンプル画像はこちら

画像生成を行っていて困るのが、背景。特に同じような背景を維持しつつ、ポーズや服装を変えると、なかなか背景がイメージ通りにならないことってありますよね。背景をプロンプト指定した場合によく発生する問題点はこちら・服装の色が背景に引っ張られるまたは、その逆・背景のカラーによっては髪色まで変化してしまう。・LoRaダウンロードサイトで拾ったLoRaで固定をしようとすると、学習元の顔や、絵柄に生成画像が引っ張られる。上記のようなことが起きてなかなかほしい画像が念写できないことがしばしばあります。プロンプトで固定することも可能ではないのですが、　一枚一枚プロンプトで固定するには大変な苦労が必要です。生成時間もばかになりません。このような場合は、オリジナルでLoRaを作成すほか道はありません。自分の使ってるモデルに合わせた特別なトレーニング専用モデルを作成し、学習させる部分だけにフォーカスしたデータセットを作成することが必要です。これが作成できれば学習画像から可能な限り学習目的の部分を抽出することが可能になり、狙った画像の生成を高確率で行うことができます。

あまり知られていませんが、Stable Diffusionには起動時にコマンド引数を設定することによって使い勝手を向上させたり、パフォーマンスを高速化させることができます。本記事では、2024年２月時点でのStable Diffusionの便利なコマンド引数を紹介いたします。外部記憶媒体にAIモデルを配置するときに使える引数--ckpt：指定された場合、このチェックポイントはチェックポイントのリストに追加され、ロードされます。--ckpt-dir：Stable Diffusionチェックポイントのあるディレクトリへのパス。--no-download-sd-mode：SD1.5モデルが見つからなくてもダウンロードしない。--lora-dir：LoRAのあるディレクトリへのパス。起動速度を少しでも高速にしたいときに使える引数--skip-version-check：モジュールのバージョンをチェックしない。--skip-torch-cuda-test：CUDAの実行チェックをしない。--skip-install：パッケージのインストールをしないパフォーマンスの向上に使える引数--xformers：xformersを使用する。VRAM削減・高速化。--opt-sdp-attention：opt-sdp-attentionを使用する。VRAM削減・高速化。

本記事は等サービスで制作したLoRAモデルの基本的な使い方を示しています。◆StableDiffusionにLoRAを導入する。・stable-diffusion-webUI ローカル環境を使用している場合//stable-diffusion-webui\models\Lora以上のディレクトリに.safetensorsモデルを格納するようにしてください。・stable-diffusion-webUI Colabを使用している場合stable-diffusion-webUIのmodelsのLoraに.safetensorsモデルをアップロードしてから、stable-diffusion-webUIを起動してください。◆stable-diffusion-webUIでLoRAを使用するLoraタブをcrick。promptを書き込むエリアをcrickし、使用したいLoraをcrickします。すると、promptエリアに <lora:CosmicLandscapes:1>というように表示されます。 <lora:CosmicLandscapes:1>CosmicLandscapes ＿適応したいLoraの名前。1 ＿どれくらいの強さでLoraを適応するか。Loraにはタグというものが指定されています。納品時にきっかけタグをおつたえしますので 、必ず一つ以上promptに混ぜるようにしてください。以上が大まかなLoraの使用方法です。詳しくはご依頼の際にご質問ください。

こんにちは。 私は半年前から画像生成AI「Stable Diffusion Web UI」をローカルPCに導入し、あれこれ試行錯誤しながら画像生成を楽しんでいます。ローカルPCとは、簡単に言うと自分が現在使用しているパソコンのことです。 Stable Diffusion（以下SD）をローカルPCに導入するメリットは、自分のPCでいつでも画像生成ができるということではないでしょうか。私は導入する際に色々調べてみましたが、ローカルPCに導入するのは簡単ではありませんでした。 今回は、私がStable DiffusionをローカルPCに導入したときに苦労したことを紹介します。 注意：この記事では、あまり専門用語的なものは書いておりません。PCスペックが重要：生成速度に影響 半年前、私のPCは事務作業用で購入したノートPCでグラフィックボードも積んでいないという低スペックPCです。その時は、CPUでSDを動かしていました。 （参考） OS：Windows10 CPU：Intel Core i7-9750H GPU：NVIDIA GeForce MX250 今となっては非常に遅いと感じます。1枚(512×512ピクセル)で1～2分くらいかかっていました。お試し感覚ならいいんですが、色やポーズなど調整していくとだんだん待っていられなくなりました。あと、サイズを大きくしたり、ControlNetなどを利用すると止まってしまいます。コマンド操作が必須 SDをインストールする際にgitクローンなどのコマンドで操作する必要があります。これはあの黒い画面での操作です。パソコンが苦手な方にと

Stable Diffusionを使う準備をしよう！StableDiffusionって何？と思われた方はコチラで解説しています！Stable Diffusionを使うには？（導入方法の選び方）Stable Diffusionを使うには、大きく分けて 2つの方法 があります。 1️⃣ クラウド版（DreamStudio） → インストール不要！今すぐ試せる！ 2️⃣ ローカル版（Stability Matrix） → 自分のパソコンで本格的に使える！ 🚗 クラウド版（DreamStudio） = レンタカー✅ すぐに使える！（インストール不要）✅ でも、長く使うとお金がかかる…🏠 ローカル版（Stability Matrix） = マイカー✅ 最初に用意するのは大変だけど、自由に使い放題！クラウド版で簡単に試してみよう！（DreamStudioの使い方）DreamStudioってなに？ DreamStudio（ドリームスタジオ）は、Stable Diffusionをインストールせずに使えるクラウド版の画像生成ツール です。 🌟 DreamStudioの特徴 ✅ ブラウザで動くので、どんなパソコンでもOK！ ✅ 無料で試せる！（ただし回数制限あり） ✅ 操作がシンプルで初心者でも安心！ STEP 1：アカウント作成（まずはDream Studioに登録しよう！） 🔹 1. DreamStudioの公式サイトにアクセス！ まずは、DreamStudioのサイトに行きましょう！【注意】 利用規約に同意すると、次に進むことができます！ 🔹2. 「Login」をクリック！ DreamS

Stable Diffusion A1111 ・SD1.5系で使いえる背景ローラを追加しました。 背景を路地裏風に固定できます。 モデルが持つ表情を維持しつつ背景を路地裏風に変更できます。 強度　0.8～1.3 トリガーワード <lora:BKGR_07_v1:1.1>drop_background,gray brick wall , metal net,back alley,background detail , slam alley, 学習データセットの画像に顔や服装が巻き込まれるのを最大限に押さえたLoRAになります。 ・広告画像作成用 ・グラビア作成 ・個人観賞用 ・コンテンツ作成 等にご利用ください。 サンプル画像はこちら

実写系AI美女生成で役に立つ、髪型を包括的にまとめました。AI美女の生成テクニックをさらにアップしたい方、見た目に変化をつけたい方はぜひご参照ください。実際に制作している3000点にも及ぶ画像で使用している全プロンプトとパラメータや使用モデルなどは下記の出品サービスでご案内しています。時短で画像のレベルアップをされたい方にオススメです。■髪の長さとても長い髪: very long hair長髪: long hair肩くらいまでの髪: medium hair短髪: short hairとても短い短髪: very short hair坊主: bald■髪型ビーチウェーブ: beach wavesブローアウト: blowoutボブ: bobボックスブレイズ: box braids編み込みヘアスタイル: braided hairstyleバン: bunカーリーヘア: curly hairドリルヘア: drill hairロブ: lobロングヘア: long hairピクシーボブ: pixie bobポニーテール: ponytailショートヘア: short hairアップド: updoウォーターフォールブレイド: waterfall braid三つ編み＆ポニーテール: braid ponytail三つ編み: braid, long braid, french braid, single braid, twin braids, side braidウェーブ: wavy hair短髪: pixie cut姫カット: hime cutお団子ヘア: hair bunおかっぱ: bowl cut

ココナラのStable Diffusionに関するサービスを見てみると、大抵のプロンプト提供サービスでは、生成された画像とプロンプトをセットで販売されているものを見かけます。しかし、こういったサービスでは、提供された画像とプロンプトを利用して本当に生成したい画像を生成するのは、応用が効かず難しいといった問題があります。しかも数百点ある画像の英文プロンプトを読むこと自体が煩わしく、モチベーションを落とすことにも繋がります。 そこで私のサービスでは、より応用可能性が高い、「論理的」に「効果的な」プロンプトの組み方そのものを根本的に教えます。これにより、複雑な画像やイラストであっても、理想の画像を生成することができるようになります。機械学習に詳しい私ならではのサービスとなります。 「Stable Diffusionは導入できたが、もっと高品質な美女画像を生成したい」 という方におすすめします。私は、どのように画像生成AIが作成されているのかを理解しているので気になる方はぜひこちらのサービスをご購入ください。より効果的なプロンプトの作り方をお教えします。ブログ版はこちらビデオチャット版はこちら