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  • モデル設定
  • プロンプトの書き方
  • 高解像度の絵を描くには?
  • 詳細設定
  • サンプル画像のプロンプト


  • モデル設定


    モデルの違い

    「とりんさまAI」モデルと「でりだ」モデルでは、学習している画像の傾向が大幅に異なります。

    とりんさまAIはアニメ・マンガ的な表現に寄せつつ、より絵画的な表現や無機物・その他の有機物・風景なども得意とする、より汎用的なモデルです。

    一方、でりだモデルは約1920万枚+αのキャラクターアート等で大規模に訓練後、更にチューンしたもので、アニメ・マンガでよく使われる俯瞰・アオリ・こちらを見ている、目元、口元の表情など多くのお約束の表現や技法(各imageboardタグ準拠)やPinterestのハッシュタグ(一部)に対応しています。

    でりだ♭(フラットモデル)は更に、創作系アートのように平面的でベタッとした構図や、アニメ/映画のコンセプトアート調など、スーパーフラットなデザイン力に特化して再訓練されたモデルです。



    SuperTrin



    SuperDerrida



    SuperTrin



    SuperDerrida



    SuperTrin



    SuperDerrida



    Derrida-Flat♭



    Derrida-Flat♭



    Derrida-Flat♭



    Derrida-Flat♭

    プロンプトエンハンサー

    細かくプロンプトを書き込まなくてもそれらしい絵が出力できるように、一部の学習元の画像とテキストエンベディングとの相関を逆解析して抽出したタグ群を自動的に付与する機能です。デフォルトでONになっていますが、モデル設定からオフにすることができます。

    慣れてきたらオフにして自分だけの画風、構図を持ったプロンプトを作り上げてみましょう。Lexica (英語だが、画像を見ればわかるので使いやすい) のようなプロンプトシェアリングサイトで探してみるのも手です。


    プロンプトの書き方


    基本的な書き方

    プロンプト(絵のお題)は日本語でも英語でも書くことができます。箇条書きにして書く場合、読点やカンマ(,)を使って列挙しても構いませんが、特別な理由が無ければスペースを使って区切ることをお薦めします。

     テラリウムの中にいる猫と女の子、トマトを俯瞰で
     俯瞰 猫 女の子 テラリウム トマト
     an overhead portrait of a cat and a girl in a terrairum, with tomatoes
     overhead portrait cat girl terrarium tomatoes
     俯瞰、猫、女の子、テラリウム、トマト
     overhead, portrait, cat, girl, terrarium, tomatoes


    重み付け

    コロン2つの後に数値を入力することで、プロンプトの各要素にウェイトをつけることができます(試験中:うまく動かない場合は英語で入力してみてください)。
    高いウェイトを持つ要素ほど重視して描画されます。また、プロンプトの各要素はまとめて記述することができます。

    例: テラリウム 猫::1.5 男の子::4.0 トマト
    (テラリウムと猫は1.5倍、男の子は4.0倍、トマトは等倍の重みを持つ)

    例: terrarium cat::1.5 boy::4.0 tomatoes


    重み付け(WebUIタイプ)

    WebUI発祥のカッコ書きを使った重み付けにも対応しています。上記のコロン2つを使った重み付けと同時に使うことはできません。
    {}で囲うと1.1倍、[]で囲うと0.9倍の重み付けが行われます。

    例: [[[トマト]]] {猫 男の子}
    (トマトは0.73倍、猫 男の子は1.1倍の重みを持つ)

    例: [[[tomatoes]]] {cat, 1boy}


    ネガティブプロンプト

    <!>の後にテキストを書くことで、極力除外する要素を記述することができます。

    例: バスケットの中の野菜と果物<!>トマト
    (野菜と果物を描こうとするが、トマトは除外される)

    例: a portrait of girl or boy solo<!>2girls 3girls 2boys 3boys
    (人物をなるべく一人だけ描く。複数人を描いたポートレートを除外しようとする)


    マルチコンディション(AND構文)

    「赤い髪とオレンジ色の瞳と青い服」というような、他の要素に侵食してしまいやすいプロンプトを分離して認識させることができる新技術です。
    使用する場合はイコールを2つ(==)使います。==の後の数値がその要素全体の重みとして扱われます。
    ただし、webuiスタイルの括弧を使った個別要素の重み付けも同時に使用できます。また、コロン2つの重み付けと同時に使うことはできません。

    少々負荷が高いため、3つまでに限定して使用可能です。

    好きな構図ができたが、どうしても絵柄やキャラクターが変わってしまう場合、構図を指定するプロンプトを重み1.0(==1.0)で指定し、そこに好きな絵柄・キャラクターが表現されるプロンプトをAND構文を使ってうっすらと(==0.2 など)かけるのがお薦めです。

    例: red ribbon==1.0 orange eyes==1.0 blue dress==1.0 long hair elf


    プロンプトの順序

    基本的に、AIはステップごとに左から順番にプロンプトを読んで適用しようとします。従って前半にある要素ほど最初の段階(トピックや画風が決定づけられる段階)で優先されやすく、後半の方にある要素ほど後から画像をその方向に「引っ張る」役割を果たします。

    したがって、構図、ポーズやおおまかなキャラクターの形(衣装のフォルムなど)を決定づける要素はプロンプトの前半に配置し、小道具や生えている耳や尻尾、背景の一部分など全体の形に影響を与えない諸要素はプロンプトの後半に配置するのが基本です。

    どうしても強調したいトピックがある場合、プロンプト中に何度も割り込ませるようにして重複して書いてみるのも手です。

    例: 街中 トマト 時計 青空 トマト トマト トマト


    高解像度の絵を描くには?


    基本的なこと

    AIが画像を生成する時、解像度が増すに従って正しい構図を描くために必要(と考えられる)AIのスペックも指数関数的に上昇してしまいます。小さい画像であれば画像であるほど、AIは構図を正しく表現できる可能性が高まります。
    現在の画像生成AIの多くは、小さな画像を生成してからそれをアップスケールすることを前提として学習を行っていますが、TrinArtのモデルは内部的には512x512までしか学習していません。

    したがって、512x512以上の解像度で描かせると、頭が見切れる、ふたつできる、人体の構造が破綻しやすくなる、幾何学的なアートになってしまう等の確率が増えます。どうすれば良いでしょうか?

    2xアップスケール!

    TrinArtでは重ね描きを2xアップスケールするオプションを用意しました。この機能を使うと、小さめに描いた元絵を重ね描きする時、自動的に画像を2倍に拡大してから処理してくれるのです!

    作業フロー

    1.  「重ね描きを2xアップスケールする」チェックボックスをONにする
    2.  描かせたい解像度よりも小さいサイズに設定(448x320、512x640など ※)→「絵を描く」
    3.  そのまま「重ね描き」ボタンを押す
    この時、設定から重ね描き/img2imgの強さを調整すると結果がよくなる場合があります。alpha2.0での推奨設定は30%~60%です。低めに設定すると元絵に忠実に、高めに設定するとシャープになります。

    ※ 「絵を描く」を実行する時の解像度によって構図の傾向が変わります。広く複雑な構図が欲しい時は768x832など高めの解像度、シンプルめな構図(クローズアップ)が欲しい時は448x512など小さめの解像度をベースにすると効果的です。



    384x512 →



    → 704x960

    上記画像のプロンプトはcathedral 1girl schoolgirl momoko school uniform cats particles beautiful shooting stars detailed cathedral jacket open mouth glasses cats + でりだモデル(自動調整なし) + 2022年のアートスタイルプリセット

    更に、waifu2xRealESRGanなど外部のアップスケールツールを使えば、2048x2048のように超高解像度の画像をつくることもできます。

    詳細設定


    スタイルソフテナ

    スタイルソフテナは影響力が強すぎるトークンの影響力を最大で1/6程度まで弱められる新技術です。

    AIが認識するタグの「重さ」にはそれぞれのトークンとモデルによって非常にムラがあります。
    似たような絵が学習内容として大量にあるトークン(例えば、standing [立っている]corridor [建物の廊下、回廊])はそれを置いただけで構図が一気に固定される一方、学習される内容に共通点がなくフワっとしたトークン(例えば、よく陰影づけに使われるmasterpieceのような)はそれほど影響力を持ちません。

    どうもバリエーションに乏しい、AIがプロンプトの中の特定のモチーフに固執していると感じる時、スタイルソフテナを適用するのがお薦めです。

    サンプル画像のプロンプト





    wide shot, high quality, htgngg animal arm rest brown hair merry chair cup dress flower from above jacket on shoulders long hair sitting solo sugar bowl fantasy adventurer's inn table teacup teapot landscape miniature(でりだ+「2022年のアートスタイル」プリセット)




    highres wide shot bangs bare shoulders water bird cage terrarium detached sleeves frilled frilled legwear frills hair ornament hair ribbon hood long hair medium breasts ribbon thighhighs(でりだ+「2019年のアートスタイル」プリセット)



    wide shot, best quality lapis erebcir highres 1boy bangs black gloves brown hair closed mouth gloves hair between eyes looking at viewer male focus flowers green eyes(でりだ+「陰影重視」プリセット)



    highres 2girls yuri wide shot bangs bare shoulders water bird cage terrarium detached sleeves frilled frilled legwear frills hair ornament hair ribbon hood long hair medium breasts ribbon thighhighs(でりだ+「陰影重視」プリセット)



    1boy male focus mmmmmp highres 1boy wide shot bangs bare shoulders water bird cage shoreline hair ornament hair hood collared tight shirt(でりだ+「陰影重視」プリセット)




    1girl standing holding sword hizzrd arm up bangs bare shoulders boots bow breasts bright pupils choker detached sleeves diamond (shape) floating floating hair footwear bow from side full body gloves leg up long hair looking at viewer open mouth outstretched arm solo streaked hair swept bangs two tone hair very long hair::4 angry::1(でりだ+「2022年のアートスタイル」プリセット)




    1boy male focus standing hizzrd holding sword arm up bow bright pupils cape coat diamond (shape) floating floating hair fold-over boots footwear bow from side full body gloves leg up long sleeves looking at viewer open mouth outstretched arm open coat open clothes solo swept two tone hair thigh boots::4 angry::1.25(でりだ+「2022年のアートスタイル」プリセット)



    デリダ


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