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9月の実績

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投稿数79 いいね!数 1,861 コメント数 304
いいね! 227 コメント 347
以上となりました。かなりコメントとかしてないのがバレますね。
メンバーシップ投稿とかやることを増やして、時間が無くなってしまいました。
当然皆様方からのコメントも減り、コメントを頂い方には何とか返事をしたり、作品にコメントしたりという感じでした。
メンバーシップの手ごたえは全然ないですが、ある程度の継続が証明できないと、突然更新がなくなる人に支援をしたいとは思わないという正論を頂き、地道に実績を積み上げて行きたいなと思いました。
投稿は毎日頑張りたいと思います。

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残像のパンチは手がいっぱいで、パンチから光が出てできたのだけれど、キックは足にすると素足とか、キックが増えるよりも軌跡になったり、とりあえずポーズの安定感がなかった。パンチが奇跡だった可能性……

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過去作、インナーのブラウスを着せる検証中だった。 絵画的な塗りが少し強め。柄も少しずつ変更してた。

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2022年の10月頃、以前から興味のあったAI画像生成を始めた。 ローカルPC環境で生成できる「Stable Diffusion」が出てきたからだ。 一度これまでの流れや経験をまとめたいと思います。長くなるかもしれないので、時間がある時にでも見て下さい。 学習内容はメモっているので、振り返りながら、新しい情報と解釈でこれまでを解説できればと思います。ちなみにサーバー系のウェブサービスはほとんど利用したことがないので、そこは完全に別ジャンルですね。 まずどんな仕組みなのか?技術的に細かく解説すると頭がパンクすると思いますし、分からなくても使えるというのが、ツールのいい所ですよね。間違っているかもしれませんが、ざっくり簡単に説明すると、ノイズを加えたり、消したりすることで画像の情報を記録できる。 どういった処理なのか、詳しくはComfyUIなどツールの使い方を覚えるといいかもしれません。細かい部分は初期の頃に覚えていた方が、後々の制作活動でヒントになるかもしれませんので、何となくでもいいので、少しだけ理解しておいた方がいいのではと思います。 ここでもざっくり解説すると、モデルと呼ばれる本体にテキストエンコーダと呼ばれる翻訳機でデータを入れ、ノイズの処理をしたら、VAEというデコーダーで取り出すようなもの?このテキストエンコーダに入れるプロンプトを考えるのがユーザーで、処理とか設定をするのがツールの主な役割です。 ツールの使い方はある程度経験し慣れた方がいいかもしれません。そうするとモデルの細かい仕様を理解するのにも役立ちます。あと動作にGit(ギット)やPython(パイソン)についても知っておかないと動かすのは難しいかもしれません。まずは推奨される設定を素直にやってみることが大事だと思います。 モデルなどはCivitai(シビタイ)で無料でダウンロードすることが出来ます。更新も早いですし、たくさんあるので、好きなのをダウンロードしてみて下さい。でもファイルのサイズがどれもギガ級の巨大ファイルなので、SSDやHDDに余裕がなければ厳しいかもしれません。同時に推奨される環境の確認もしておきましょう。テキストエンコーダとVAEは何を使うか、ステップ数やスケール、サンプラーといった設定値を確認してメモしておいた方がいいでしょう。 とりあえず生成までが一番大変かもしれません。AIに相談し間違ったことや古いことを教えられ、迷うこともあるかもしれませんが、ちゃんと要点を理解した解説などを読めば解決できることが多くあります。重要なことの方が中々見つけにくいというのが良くありますよね。でもローカル環境はそこからの学習コストは比較的小さいかなって思うので、パソコンがあるなら是非試してみて欲しいですね。 でも新し目のゲーミングPCくらいの要求スペックが必要になりますし、上を見れば業務用の桁違いなグラボでもまだ足りないと思わせるので、ハードルは意外と高い?実質的な目安はRTX3060の12GBで、それ以下のVRAM、性能、世代だとちょっと厳しいかもしれません。 でもAnima(アニマ)のターボモデルなら消費VRAMが6GBくらいで1枚当たり30秒くらいの生成を可能にするので、本当におすすめです。それで指の破綻が少なく、文字が表示出来て、LoRAが不要でキャラが簡単に生成できる。乗り換えるなら今って感じはしますね。 さて、モデルにどのような進化があったのか、振り返りたいと思います。2022.10頃は美少女の絵が出るよ、色んな絵や線が出せるよって感じでした。ミュシャなんかが人気だったような気がします。今見るとボケッとした絵なんですけどね。個人的にはだいたい半年ぐらいで次の段階にシフトするイメージです。すぐに限界を感じて飽きたりするんですよね。 次は2023.03頃でした。アジア人が綺麗に出せる、衣装も変えられるって感じでした。この頃にLoRAを使い始め、絵柄を寄せることがある程度できるようになった感じです。ちなみに実写系をずっと使っていて、アニメ系はほとんど触らなかったので分からないことが多いですが、キャラが学習されているって話題になったのも、それ以前だと思います。法的なリスクも色々と言われていましたし、その辺は今でも変わらないと思いますけど、注意ですよね。 ここから何となく1年くらいダラダラとプロンプトを試しながら同じモデルで、たまに生成していた感じですね。この頃にティファとエアリスのLoRAを使い画像加工で雑誌表紙風の画像をアップしたりしていました。リアルなフィギュア風なのは作れましたが、手に何かを持つなどは難しかった時期ですね。 2023.07にはSDXLが登場し、解像度が512×512ドットから1024×1024ドットへ進化しました。それまでのSD1.5より、学習したベースの解像度が高いために、生成時も安定するっていうものでした。LoRAなどは当然使えなくなり、過去の資産を一旦手放す決断が必要になりました。ここでベースモデルと派生モデルの違いの説明ですが、基本はベースモデルっていう普通のが発表されます。それに追加で学習したり、他のと混ぜるマージなどを行いカスタムしたモデルがCivitaiなどで公開されます。 更に2024.08にはFLUXというモデルが登場し、なんか凄いのが出た!と衝撃だったのだが…… 要求スペックも無限大……一般ユーザーはまともに動かせず、SDXLモデルへ逆戻りというのも珍しくなかった? 実はここで省力化の技術が発展したらしい、量子化、蒸留、メモリオフロード、少ないVRAMでも動作させることが可能な廉価版のような?色々と減らすけど、劣化は最小限で違いは分かりにくいよのレベルにしたらしい。 そこから長く触っていなかった気がする。年末くらいに適当にダウンロードして、複数人の描き分けや文字入力を試して、そこからまた半年くらいスルーしていた。 2025.08頃、夏ごろにイラストリアス系、ポニー系などSDXL系列の大きな派閥の派生モデルを少し触った。アニメ系に手を出したのは実質的に初だったかもしれない。さすがの完成度と言うべきか、かなり可能性を感じて触っていたが、やっぱりSDXLの限界というか、ガチャや不安定感は残るって感じだった。 ――それから約一年。偶然Anima(アニマ)を見つけた。すぐ分かるくらいの安定感。LoRAなしでDanbooruタグが通じる。それから先日の仕様の確認で判明した潜在能力。自然言語の理解度、圧倒的な省力化。改めて整理してみても評価が高いのではないか。間違った記述で十分な性能を発揮していた。 同じく可能性を感じるのはKrea2(クレアツー)である。FLUXのアーキテクチャ?新規で学習された安定感?SDXLなどで感じていた限界を同じく超えてきたベースモデルである。どちらか、もしくは両方を使って進めるのがいいのではないか? 自分の中でもかなり情報が整理出来ました。結論は今すぐAnimaかKrea2で自然言語のプロンプトを学ぼうということです。かなり英語の文法などに気を使い、英語力アップも狙えますよ(笑) ローカルPC勢の現状報告でした。ちなみに画像はアリスコスのエアリス。指とか文字とかいい感じでしょ!

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今回は、動画のアップスケール(拡大)です。 先に MiniMax H3で動画を生成しましたが、メモリーの関係で「メガピクセル」を大きく設定できない場合などに、動画の解像度を上げる為に行います。 イラストでも行いますよね。 今回使用したカスタムノードは ・ComfyUI Nvidia VFX Nodes URL: https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_Nvidia_VFX_Nodes  RTXVideoSuperResolution です。 画像1の茶色のノードです。 名前の通り、NvidiaのRTXにのみ対応したノードです。 その他のノードはComfyUI標準のノードです。 フローの簡単な流れを説明します。 1.「ビデオを読み込む」ノードで、目的の動画を読み込みます。 2.「ビデオコンポーネントの取得」ノードで、動画のフレーム毎の画像、音声、fpsなどの情報を取得します。 3.「RTXVideoSuperResolution」ノードで、フレーム毎の画像をアップスケールします。 4.「動画を作成」ノードで、アップスケールされた画像と音声を合成し、fpsに従って動画にします。 5.「ビデオを保存」ノードで動画を保存します。 「RTXVideoSuperResolution」の設定項目の詳細は、上記URLの説明を確認して下さい。 基本的に「scale」で画像を何倍にするかだけ設定すれば大丈夫です。 因みに、ComfyUI Nvidia VFX Nodes にはフレーム補完、HDR化のノードもありますので、興味のある方はお試し下さい。

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夜はこない? Will night ever come back? * 下記楽曲のアートワークとして制作しました。 同名シリーズのイラストの元になった曲です。 自作曲をAIでアレンジ後、作編曲・ミックスして仕上げました。 Created as artwork for the music video below. This is the track that inspired the illustration series of the same name. I arranged my original composition with AI, then refined the composition, arrangement, and mix by hand. https://youtu.be/t8UMiPWwIp4 (Model) Midjourney V8.2 (Size) 5888 x 3296 pixels (Upscaler) unlimited waifu2x *2x / Backend: WebGPU / Model: swin_unet - photo / DeNoise: None / Tile: 640, Shuffle / Alpha Channel: Disable (Last Seed) 767899878 (i2i Count) 0 time (Manual Adjustment) Merge 3 variations, Handwritten, White balance, Sharpness Prompt: A slender succubus girl standing across from the single bed in a hotel bedroom, open the curtains with one hand and staring expressionlessly at the beautiful fragmental city’s distorted 16k transparent nightscape outside. An extremely dynamic tilted shot taken from just behind below the close-up face. Looking up at the tops of the skyscrapers towering outside the window. Dramatic contrast of backlighting and shadow created by chiaroscuro. Bare light bulbs hanging from night sky. tilted vertical stripe and window blinds background, exquisitely detailed kawaii modern cartoon style surrealistic photograph, drawn with delicate fine lines, bold tilted composition, carm colors and vibrant solid colorful dots, blunt bangs, coquettish, wing, tail, horn, half opened large eyes, wearing open back short-sleeved and short-legged cute pajamas, absurdres, highres --raw --s 120 --v 8.2 --p wnrrlfx --sref 1958468279::3 1256473810::2 2770257201::1 2303749492::1 637741383::2 3635554940::2 2374731863::3 3289275409::1 3304104388::1 298143307::3 3905775254::3 707737553::1 --sw 30 --ar 16:9 --sv 6 --hd --exp 10

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今回はMiniMax H3の場面の画像を参照させた動画作成です。 作例は↓こちら、動画はそれぞれのキャプションから、Xに移動して下さい。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/00bee71b-694e-4eaf-9162-094c26ad8159/ https://membership.chichi-pui.com/posts/images/fd6b65a3-5c4a-44a9-9f6d-694b5963ede0/ https://membership.chichi-pui.com/posts/images/b1acf37d-9b82-4c1a-9c51-9856e08e0fc5/ ワークフローはComfyUIのテンプレートにある「MiniMax H3:マルチフレーム参照」をベースに、ノードを整理し参照画像を5個に増やしました(画像1)。 特に参照画像関係のノードは接続するラインが多かったので、ミニグラフに纏めて、in・outのスロットを揃えました(画像2・画像3) これで、参照画像が増えてもコピー・ペーストでノードを追加し、簡単に接続ができます。 使う画像が少ない場合は、「Fast Groups Bypasser (rgthree)」で使用しない画像のグループを「No」に設定するだけです。 ※2026/10/07のアップデートで「Fast Groups Bypasser (rgthree)」のプロパティ「toggleRestiction」の動作が修正されました。 注意点として、参照画像毎に設定する「Frame Index」をプロンプトに記載した「[Shot x] AT 00:xx.000,」 の時間と合わせる必要がある事です(合わせないと、期待したタイミングで画像が使われません)。 忘れやすいので注意しましょう。 ※参考)MiniMax H3のプロンプト記述ガイド↓  https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md 出力サイズ(メガピクセルの値)で処理時間が変わりますので、小さい値で初めてプロンプトが固まったら大き目の値で生成するのが良いかと思います。 なお、テンプレートには4Step TurboLoRAが指定されていますが、4Stepは流石に画質が悪いです。 私は以下のモデルとLoRAを使っています。 モデル:minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors LoRA:minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors ※ちなみに、作例の最後の物は、4StepLoRAを8Stepで実行したのですが、それでも少し画質が落ちています。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ おまけ 実は、「MiniMax H3:マルチフレーム参照」のテンプレートを知る前に、複数画像参照の動画を生成した事があります。 画像4の「MiniMax H3 リファレンスから動画へ」のノードには、「ref_Image_0」「ref_Image_1」しか映っていませんが、もっと多くの画像を接続する事ができます。 「ref_Image_0」「ref_Image_1」に画像を接続すると「ref_Image_2」が現れます。同様に、「ref_Image_2」に接続すると「ref_Image_3」が現れるので、最終的に「ref_Image_4」まで(画像5枚)を接続して生成しました。 生成したのがこちら↓★Xにジャンプします。 https://x.com/22_NyanNyan_CCP/status/2104914091005608358 しかし、あくまで画像が参照されるだけで期待したタイミングに合わせる事は出来ませんでしたが、思いの外上手くいきました。