キーワード stable_diffusion が含まれる動画 ： 109 件中 33 - 64 件目

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
マンガ風イラストをimg2imgで写実風イラストに変換
モデルデータ：CounterfeitV30(マンガ風)→chilloutmix(写実風)
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って変換前の画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト：paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入った方を採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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https://www.youtube.com/@ai-drawing-and-songs
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https://tetsugakusya.com/category/ai-drawing-and-songs/
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm42834807

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm42931465

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43110433

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

相変わらず引きの画だと顔がつぶれたりするんですが、それが廃墟のホラーな雰囲気とマッチしていい感じになりました。
AIイラストは廃墟と相性がいいかもしれません。

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

ちょくちょくとんでもないバケモンが生成されて草。

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43247339

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43345637

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43362191

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
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Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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次：sm43458667(その5はあんまり良いイラストが生成されなかったので、動画化していません)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

前：sm43412443(その5はあんまり良いイラストが生成されなかったので、動画化していません)
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43458667

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写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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次：まだ

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43495071

キャラクター数が多いので、このパートは写実風とマンガ風で別動画にしました。

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
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Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43546468

キャラクター数が多いので、このパートは写実風とマンガ風で別動画にしました。

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

前：sm43546468
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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43576564

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マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
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マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43632543

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43672332

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
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プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
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paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43783011

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
ネガティブプロンプト
paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

前：sm43783011
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43824570

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マンガ風のモデルデータ：CounterfeitV30
プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
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paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

前：sm43824570
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43841471

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
写実風のモデルデータ：chilloutmix
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プロンプト：「Interrogate DeepBooru」を使って画像からプロンプトを抽出
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paintings,(worst quality:2),bad hands,bad eyes
Sampling steps：50
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前：sm43841471
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43852970

今回使用したAIイラスト生成ツール：Stable Diffusion
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Sampling steps：50
CFG Scale：5,7　(2つ生成して気に入ったものを採用)
Denoising strength：0.3,0.5,0.8　(3つ生成して気に入ったものを採用)

前：sm43852970
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm43874457

今年の1月にAve Mujica 1st LIVE「Perdere Omnia」の遠征の際の秋葉原散策で購入したグラボ(RTX 3060)を用いて旧メインPCを画像生成用PCに組み立て直しました
これで色々作ってみた・・・と思ったら意外と奥が深い世界で半年経過しても全然ろくなの作れませんｗ

voiced:https://coefont.cloud/

http://www.nicovideo.jp/watch/sm44109498

（2023年1月8日追記）この動画の情報は古くなったのでお勧めしません。以下の動画でColabをメンテナンスしているので、良かったら見ていただけたら嬉しいです。

WD1.4を使ったワークフローをAUTOMATIC1111版WebUIで学ぶ
sm41602488

※ブラウザはGoogle Chromeが一番相性がいいです。
※画像のアップロードで動かない場合があり、クッキーの使用が禁止されてる可能性があります。

【動画目次】
#01:23 HuggingFaceのアカウントを作成

■Stable Diffusionのimg2imgが動作するGoogle Colabratoryを日本語翻訳したもの
https://colab.research.google.com/gist/thx-pw/6b1b82891b0a4da8ff0c6e6fd97c9978/img2img8_22_v3_jp.ipynb

■使用したStable Diffusionのモデル
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

■参考にしたredditの投稿
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/wv2msc/stable_diffusion_img2img_google_collab_setup_guide/

■YouTubeもよろしく！
https://www.youtube.com/channel/UCdSArCQC3yg_lkhGxixfh3g


【使用した絵】
■AvatarSample_G(Victoria Rubin)
https://vroid.pixiv.help/hc/ja/articles/360014900233-AvatarSample-G

【使用した音】
■VOICEVOX
https://voicevox.hiroshiba.jp/
冥鳴ひまり

■ニコニ・コモンズ
https://commons.nicovideo.jp/
パステルハウス

http://www.nicovideo.jp/watch/sm40977760

お絵描きAIに関して日進月歩過ぎて、あと1週間は早く出すべき動画だったなと思うけどまぁ多少はね。
Stable Diffusion公開翌日くらいの話だと思ってください。

ボイロ動画で使用することを考えると、この動画みたいに自分用の背景を作ったりするのはありだと思いました。０から生み出すとそこそこ試行回数が要りますが、投稿者と違い多少の絵心があるんであれば構図だけでも下書きすると楽だと思います。立ち絵を作るのはちょっと難しそう。

Voiced by https://CoeFont.cloud
BGM：魔王魂 BGM アコースティック44

その他、使用させていただいた立ち絵、素材、ツール等はコンテンツツリーから親作品をご覧ください

http://www.nicovideo.jp/watch/sm41014437

Stable Diffusion という画像生成AIに

キメラ

の画像を作って貰いました。


【画像】
Stable Diffusion
https://huggingface.co/blog/stable_diffusion

【音声】
VOICEVOX:ずんだもん

【BGM】
魔王魂

http://www.nicovideo.jp/watch/sm41022992