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【改修】ユキネ【各種モデル】

使用したAI Stable Diffusion XL
sd-webui-forge-classicの起動オプションを変えたので合わせて、絵柄確認用のプロンプト・ネガティブプロンプトを改修したので、直近に使用したモデルいくつかとその他のいくつかのモデルを使用して絵柄の確認

コンセプトは
https://www.chichi-pui.com/posts/4827f807-a8c6-4353-b09d-0bc52527fe54/
https://www.chichi-pui.com/posts/82f0579a-0d7f-4c97-b391-b048862afc83/
https://www.chichi-pui.com/posts/c77e40fe-da33-4387-9b6c-72da3058e8d3/
https://www.chichi-pui.com/posts/34439a84-a795-4fab-a85b-e179abe5351a/
と同じコンセプトでシード値、プロンプト・ネガティブプロンプトなどのセッティング
を固定して絵柄の変化を確認する

以下の起動オプションを使用するようにした
オプションの変更で細部が若干変わった
AUTOMATIC1111から変わらないオプション
--xformers 今まで通りxformers使用するオプション

forge特有のオプション
--cuda-malloc
--pin-shared-memory
「RTX 30以降でパフォーマンスを若干向上させるためのオプション。ただし、まれにOutOfMemoryのエラーを引き起こしたり、WebUIをクラッシュさせたりする可能性がある。また、特定の構成では、代わりに速度を下げることさえある」とのこと、自分の環境では問題なかったので使用

forge-classic特有のオプション
--fast-fp16 allow_fp16_accumulation 使用するためのオプション 生成速度が上がった ※PyTorch 2.7.0以上が必要
--sage 生成速度を上げるためのオプション ※sageattention のインストール、RTX30以上が必要 SDXL系のモデルのみに影響

sd-webui-forge-classicについての詳細
https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic

sd-webui-forge-classicを使用(PyTorch [2.7.0+cu128]、xformers有 xformers [0.0.30])
SD VAE: なし
Size: 1024x1536
Clip skip: 2
Sampler: DPM++ 2M SDE
Schedule type: Karras
CFG scale: 7,
Seed: 1406080864

直近で使用したモデルとその他のモデルいくつかで確認。
1枚目: shiitakeMix_v200.safetensors [2d38bad9a8] ※今回のプロンプト・ネガティブプロンプトを作るのに使用
2枚目: vanvenusspell_v10.safetensors [4971466776]
3枚目: kodoranime_v40.safetensors [4759437f6c]
4枚目: ikastrious_v151.safetensors [0a35c71517]
5枚目: vermilion_v22.safetensors [51cd22ea39]
6枚目: cocoamixStyleYume_v20.safetensors [8f7bb7a497]
7枚目: rdanimeXL_Banana.safetensors [a7c02564e8]
8枚目: novaAnimeXL_ilV125.safetensors [bd157e62de]
9枚目: anim8drawIllustriousXL_v10.safetensors [1077a2c55b]
10枚目: truePencilXL_v100.safetensors [e70730755a]
11枚目: animagine-xl-4.0.safetensors [1d5b43ff75]
12枚目: boleromixNoobai_v174Ep.safetensors [5c7140fda3]
※モデル名のタグ付けは割愛

呪文

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イラストの呪文(プロンプト)

jacket partially removed, heart in eye, burnt clothes, holding fishing rod, kanji, doujin cover, pentagram, tape gag, adjusting headwear, red socks, friends, cloud print, coke-bottle glasses, oral invitation, competition school swimsuit, barbell piercing, gradient legwear, prisoner, blood on breasts, wind chime, carrying over shoulder, tape measure, flaming weapon

イラストの呪文(ネガティブプロンプト)

jacket partially removed, heart in eye, burnt clothes, holding fishing rod, kanji, doujin cover, pentagram, tape gag, adjusting headwear, red socks, friends, cloud print, coke-bottle glasses, oral invitation, competition school swimsuit, barbell piercing, gradient legwear, prisoner, blood on breasts, wind chime, carrying over shoulder, tape measure, flaming weapon
  • Steps 40
  • Scale 7
  • Seed 1406080864
  • Sampler DPM++ 2M SDE
  • Strength
  • Noise
  • Steps 40
  • Scale 7
  • Seed 1406080864
  • Sampler DPM++ 2M SDE

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先日、ComfyUIにOpen Pose Editorを導入しようと巧く行かないと聞き、いろいろ試した結果、下記のカスタムノードが使えましたので、報告です。 今回使ったカスタムノード(画像1と画像5の茶色のノード) ・ComfyUI-openpose-editor URL: https://github.com/huchenlei/ComfyUI-openpose-editor  Load Openpose JSON ・comfyui_controlnet_aux URL: https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux  Render Pose JSON (Human)  OpenPose Pose ※「Load ControlNet Model」「Apply ControlNet」はConfyUI標準のノードです。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像2の様に、「Load Openpose JSON」を右クリックして表示されるメニューから、「Open in Openpose Editer」クリックします。 ※画像では抜けていますが、先に「json str」欄に、Pose KeypointのJSON形式のデーターを書き込む必要があります(重要 JSON形式のデーターの作成方法は「おまけ」で)。  初めて使う時は注意して下さい。  一度書き込んで、ワークフローを保存しておけば、次回から問題なく使えます。  なお、ComfyUIのサーバーを再起動するまでは、情報が保持される様ですので、その間は空欄でも使えます。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像3:「SD-WEBUI-OPENPOSE-EDITER 」が起動します。 JSONデーターを基に棒人間が表示されますので、編集します。 編集後、「ControlNetにポーズを送信」クリックすると「SD-WEBUI-OPENPOSE-EDITER」が終了し、ワークフローに戻ります。 ※先にJSONデーターを書き込まないと、「ControlNetにポーズを送信」が表示されず、何もできなく成ってしまいます。  抜けるには、ComfyUIのブラウザ画面を閉じるしかありません。 ワークフローに戻ったら、「json str」欄に編集後のデーターが書き込まれていますので、一度コピーして上書きして下さい(重要)。 「json str」欄を選択して、Ctrl+a、Ctrl+c、Ctrl+v を順に実行 ※上書きしないと、編集前のデーターで処理されます。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像4:実行例です。 そこまで追従してくれませんねw Openpose用のモデルを変更すれば変わるかも知れません。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ おまけ Pose KeypointのJSON形式のデーターを作成するために、画像を元に作成する方法があります(画像5) 「OpenPose Pose」ノードを使い、「POSE_KEYPOINT」から出力されたデーターをコピーして、「Load Openpose JSON」に張り付けます。

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