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【重要】運営を装った不審なコメントにご注意ください
リリィ「目があった! 目があった!」
リリィ「生まれてきてくれてありがとうぅぅぅ!!!! 世界で一番可愛いよぉぉぉぉぉ!!!!」

~~~~~
 好希「リリィ、今頃ライブかぁ」
ふうこ「そうだね~」
 好希「あいつがライブに行くって、うまく想像できないな」
ふうこ「そう?」
 好希「だってあいつ、体育苦手じゃん? ライブって見る方も結構体力使うだろ? たぶん」
ふうこ「推しブーストがあるみたいだよ」
 好希「推しブースト」
ふうこ「推しに関係するときだけ、すべての系統が100%になるんだって~」
 好希「系統」

--------------------
前は別々のイラストだったけど、今回はまとめてみました。
ちょっと感慨深い。

↓虎子
■みんなー!大好きだよー!♡
https://www.chichi-pui.com/posts/6822fcf3-5985-40db-ba01-9ee85f8a95d4/
↓リリィ
■最上級にぃぃぃ可愛いよぉぉぉ
https://www.chichi-pui.com/posts/1c18e6fe-c566-44df-8410-915703a8fe4e/
--------------------
【モチベ・動機】
※余力があるときだけ記載します。毎回記載するわけじゃないです。

3月9日なので、サンキューにちなんで「ありがとう」をテーマにしました。
はじめは虎子のハートジェスチャーだけの予定でしたが、パンチが弱いなと。
そこで昔生成した、虎子のライブと観客のリリィちゃんのイラストを思い出しました。
今度は一枚絵にまとめました。
--------------------
【創作メモ】
※誰かの一助になれば、とやったことメモを残します。
※余力があるときだけ記載します。毎回記載するわけじゃないです。

Geminiのプロンプト補助プロンプト(?)を改良しました。
その出力テストも兼ねてました。

リリィちゃんは、黒のメッシュがガチャになることがよくあります。
(うちの子ガチャ多すぎ問題)
プロンプト補助では、GoogleDriveに保存してある「うちの子キャラクタープロンプト」を右から左に出すだけなので、この問題は解決しません。

別の視点として、最近、生成AIのテクノロジー自体に興味が出てきました。
生成時のEmbededのためにトークン化するテキストエンコーダがプロンプトを評価します。
この時、yamlのほうが、意味がまとまりやすいみたいです。Embeded時の性能もここで変わるみたい。
(yamlだから品質が上がる!というのは半分正解で半分不正解でした。「品質が爆上がりする」というのは完全に嘘です。yamlで情報が構造化されるので、「本来の性能を引き出せる」という方が正しいです)
Embededでのトークンはbytesトークンが多いみたいです。
プロンプトをタグで与えたり文書で与えたり日本語で与えたりyamlで与えたりしても、結局生成モデルにわたるときはbytesトークンです。そこに差はないです。多分jsonでも与えられると思います。
(ふと思ったけど、UTF-8のバイト列わたしたらどんな結果になるんだろう?テキストエンコーダが発狂するのかな?)

話が長くなってしまいましたが、リリィちゃんの黒メッシュガチャ問題は、yaml"っぽい"プロンプトにすることで解決を図りました。
SDXLでもGeminiでもChatpGPTでも、最終的に使われるのはByteトークンみたいで、自然言語での表現方法は関係ないみたいです(今更だけどホントかな🤔)
プロンプト欄にある"important: ~"の部分がそれです。
結果としては、ガチャしなくても黒メッシュが入るようになりました。


あと、StepとCFGを合わしそびれちゃったので、なんか雰囲気が左右で違っちゃいました。
うぅ……。
----------------
【生成表記】
ツール: Stable Diffusion WebUI
モデル: Stable Diffusion
チェックポイント: Vidrohằh v1.2
LoRA: なし
【パラメータ】
■右
Steps: 20, Sampler: Euler a, Schedule type: Automatic, CFG scale: 3, Seed: 4786179713585431, Size: 1024x1820, Model hash: 2cfb7c49c2, Model: vidrohH_v12, Version: v1.10.1
■左
Steps: 25, Sampler: Euler a, Schedule type: Automatic, CFG scale: 4, Seed: 2548488096, Size: 1024x1820, Model hash: 2cfb7c49c2, Model: vidrohH_v12, Version: v1.10.1
【その他ツール】
プロンプト補助:Gemini
編集:Gimp

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

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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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