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【破綻対策あり】ChatGPTを使わない微修正

使用したAI Stable Diffusion XL
今さら需要があるか分からないですが、SDXLやちちぷい生成向けの、ChatGPTやGeminiを使わない私の微修正方法を紹介します。
「構図は良いけど、ここだけが惜しい!」という時に、私は「残りはチャッピーに直してもらおう!」という発想がすぐに出ず、そのまま修正を試みるためです😅
あまりチャッピーやGeminiを使わずに修正したいという方がいましたら、参考になれば幸いです。


①手がイマイチ~という画像です。

【重要】
まずはシード値を固定します。

②ステップ数を24から32に変えてみました。少し絵が変化します。
 大幅に変えると構図も変わるので様子を見ながら指の破綻を確認します。
 (28だとあまり変化が無かったのでサンプルは32にしています。)
 ※1枚づつ様子見るのめんどくさいという場合は、X/Y/Z plot使ってステップ数を範囲指定して複数枚を一気に生成しても良いと思います。

③プロンプトを微修正
 破綻している部分に関係するプロンプトの強度を上下して様子を見ます。
 「hands on own face」の強度を1.1にしています。今回はこれが一番良い感じに修正できた気がします。
 強度を上下するだけではイマイチな場合は、新しいタグ(手を修正する場合は手に関するタグ)を足すと上手くいく場合もありますが、大きく構図が変わる場合もあるので、ここも様子を見ながらです。

④※WebUI向けです
 シード値の下にあるExtraにチェックを入れると「Variation strength」という項目が出てきます。
 ここを0.01単位で変更すると、少しづつ絵が変化するので様子を見ながら指の破綻を確認します。
 (シード値は1でも変えると構図が大きく変わる場合がありますが、ここはシード値を0.01単位で変えれる機能だと思っています。解釈が違っていたらスミマセン。)

④i2iする
 メジャー過ぎると思うので割愛します。サンプルイラストもないです。


ここまで書いといてなんですが、ChatGPTやGeminiで修正・加筆するのが主流になりつつあるので、本当に需要あるか不安になってきました(;´Д`)
以上になります😁

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 24
  • Scale 5
  • Seed 4254634909
  • Sampler DPM++ 2M
  • Strength
  • Noise
  • Steps 24
  • Scale 5
  • Seed 4254634909
  • Sampler DPM++ 2M

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最近知ったのですが、ComfyUIではプロンプトのBREAKが効かないらしいです。 そこで、画像4のワークフローを使い、モデル・プロンプト・シード(画像5)と サンプラー・スケジューラー・ステップ・cfg を揃えて、 上:基本のClipエンコーダー…①   フローは画像6 中:BREAK対応のClipエンコーダー…②   フローは画像7 下:BREAK毎に分割してそれぞれを基本のClipエンコーダーを通して、条件付けを結合…③   フローは画像8 の3種類で試しました。 結果は ①:画像1 ②:画像2 ③:画像3 です。 違いが分かりますか? 同じ条件なら同じ絵になるはずですが、画像1だけポーズが違います。 やはり何らかのプロンプトの解釈違いがある様ですねw ※画質面では余り違いを感じられないのは、審美眼が無いからでしょうね💦 対応として簡単なのは、BREAK対応のClipエンコーダーを使用する方法でしょう。 BREAKで分割するのは、分割する分のClipエンコーダーを用意しないといけないので、大変ですw ※プロンプトが空の状態でもエラーには成らないので、Clipエンコーダーを多めに用意して置くという手もあります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ おまけ 画像保存に使ったノードは、Save Image (LoraManager) で、プロンプトをメタデーターとして、ちちぷいで認識できる形式で保存できるものです。 しかし、BREAK対応したフローではプロンプト情報を残せませんでした。 どうしても残したい場合は別の方法を探す必要があります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 今回使用したカスタムノード BREAK対応のClipエンコーダー ・ComfyUI-ppm URL: https://github.com/pamparamm/ComfyUI-ppm  CLIP Text Encode (BREAK) プロンプト分割 ・CTR-nodes URL: https://github.com/PGCRT/CRT-Nodes  String Splitter (CRT) 条件付け結合 ・ComfyUI Impact Pack URL: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack  Concat Conditionings シード生成 ・RES4LYF URL: https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF  SeedGenerator 画像保存 ・ComfyUI-Lora-Manager URL: https://github.com/willmiao/ComfyUI-Lora-Manager Save Image (LoraManager)

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