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こんなに寒いのに起きろなんてキミはオニだよ。夢の中のキミはとっても優しくてボクと一緒の毛布でいちゃいちゃ……ぎゃー(無言で毛布を引き剥がされる)

使用したAI ちちぷい生成機能
「寝起き」企画と「ちちぷい詳細設定」企画参加いたします。

3枚とも同じプロンプトで
1枚目:スケール50 ステップ10
2枚目:スケール50 ステップ7
3枚目:スケール36 ステップ7
となっています。
私の認識では
スケール:
生成される画像のディティールに影響する。上げすぎると破綻する

ステップ:
プロンプトをどれだけ細かく見ていくかのパラメーター。上げればいいかというとそうでもない(プロンプトに書かれていることをみんな描写しようとして身体がねじれたり頭が2つになったりする)。
複雑なプロンプトを書いた場合、むしろ7固定のほうが矛盾なく生成される気がします。特にULは。

基本的にはスケール35、ステップ7が基準で(3枚目)、ディティルを良くするためにそこから少し数字を上げてスケール50にしたらBranketが消えてしまった(2枚目)のでステップを10にしたのが1枚目です。
あと、ULでは顕著なのですが、生成のためのリソースの総量?的なものがあるようで

プロンプトの量+スケール数+ステップ数=モデルごとの値

みたいな関係です。
複雑なプロンプトを書くとあるところからは一切追従されないとか、スケールあげるとプロンプト追従度が下がるとか、バランス取りながら生成しないとだめなようです。
ちちぷい生成始めたときにはスケール、ステップともにMAXみたいなことをやっていましたけれど、これはあまり良い結果にならないようです。
このあたり、「魔導図書館」で解説していただきたいです。

まぁこんな感じでちちぷい生成もUL生成も制約多いとか情報少ないとか問題はありますけれど、生成用PCなしの(初期投資なしの)画像生成にチャレンジできますし、毎日50P+αはもらえると、お試しにはいい環境だと思います。

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 50
  • Scale 10
  • Seed 884550201
  • Sampler DPM++ 2M SDE Karras
  • Strength 0
  • Noise 1
  • Steps 50
  • Scale 10
  • Seed 884550201
  • Sampler DPM++ 2M SDE 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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