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真夏の涼《ちち生版》

使用したAI ちちぷい生成機能
昨晩投稿した「真夏の涼」をちちぷい生成機能で作ったらどうなるかを試してみた。
いつものプロンプトじゃなく若干記述の形式を変えてるのは、画像をClaudeに分析させて再現できそうなプロンプト例を
考えてもらって、そこからさらに自分で組み直したり強調構文を追加、数値を変更させて見たりと試行錯誤を重ねてみた
結果です。それでも登場させたかった老マスターが出てこなくて、生成試行枚数が大幅に増えたんだけど。
10枚を超えた辺りで「あ、このままだと無理そう」と思って止めたんだけどね。


<モデル・パラメータ等詳細>
1枚目 モデル:LILAC サンプラー:DPM++ 2M Karras ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:29 スケール:7
    シード:1719882051
2枚目 モデル:BONSAI サンプラー:DPM++ 2M Karras ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:30 スケール:7
    シード:744902396
3枚目 モデル:HARPY サンプラー:DPM++ 2M Karras ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:29 スケール:7
    シード:1842153359
4枚目 モデル:LILY サンプラー:Euler a ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:31 スケール:7
    シード:1847053265
5枚目 モデル:APRICOT サンプラー:Euler a ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:30 スケール:7
    シード:1640695015
6枚目 モデル:ECHIDNA サンプラー:Euler a ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:61 スケール:7
    シード:1009568450
7枚目 モデル:QILIN サンプラー:DPM++ 2M Karras ストレングス:0 ノイズ:1 ステップ:29 スケール:7
    シード:1832932244


涼を求めてレトロ喫茶店に寄ったという感じよりも、アルバイト中の休憩風になっちゃった感はある。
前の投稿との差を比べてみると特に。

今回はGPTimages2.0の画像を元にGemini 3 Proで派生を作り、それを元にちちぷい生成機能で作ったんだけど、逆の手順や
飛ばした手順もいくつか試してみてはいます。この辺りは拡散モデルとマルチモーダルの差があるので、再現可能性のある
プロンプトで生成させても「必ずしも再現できるわけではない」ってことが浮き彫りになったけど。


元:7月26日投稿「真夏の涼」
https://www.chichi-pui.com/posts/fa4d8522-ade8-4d0e-966c-f3f9e7d300d7/

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 29
  • Scale 7
  • Seed 1719882051
  • Sampler DPM++ 2M Karras
  • Strength 0
  • Noise 1
  • Steps 29
  • Scale 7
  • Seed 1719882051
  • Sampler DPM++ 2M Karras
  • Strength 0
  • Noise 1

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全体公開

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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