【差分】海だよ

2026/8/30 12:39

kasumin_20260707

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多くの差分、優先的なリクエスト権、個別メッセージ、高解像度版の作成などをします。
FF〇のテ〇ファさんのR18な画像を用意します。プロンプトの解説などを行います。

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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。

【差分】ちびキャラ

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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……

【差分】花柄ワンピ

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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。

雑談：始まりは、Stable Diffusion

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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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【曲】あっち #61｜[Song] That Way #61

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下記楽曲のアートワークとして制作しました。 Created as artwork for the music video below. ⬇↘⬊⇔↶ https://youtu.be/OvXnmUtUCP8 (Model) Midjourney V8.1 (Size) 5884 x 3292 pixels (Upscaler) unlimited waifu2x *2x / Backend: WebGPU / Model: swin_unet - photo / DeNoise: Medium / Tile: 640, Shuffle / Alpha Channel: Disable (Last Seed) 3934988473 (i2i Count) 0 time (Manual Adjustment) Sharpness Prompt: abstract, many long arrow symbols, summer fluorescent light, vibrant, pop, complex collage, realistic smooth marbling, ripples on graph paper, distortion, melting, dotted, ground and underwater, submerged, many randomize arrow symbols and transparency moths, tactiles, closed wings, spiral patterns, look away, a diverse array of glitch effects made from giant tiles, clear white, colorful, beautiful and ephemeral, high contrast, niche character design, kawaii chibi moth girl, hair made moths, wavy eyes, look away, flat illustration, intense marbling, complex patterned zentangle background, portrait, a moth lands on index finger, dynamic angle from oblique side, bright colors, wearing kente patterned dress, moth scales fluttering in the air, child's body proportions, nostalgic --v 8.1 --sref 1958468279::3 1256473810::1 2303749492::1 2770257201::1 779819511::1 2361630497::2 2690515967::1 970460098::2 657749254::2 --sw 175 --sv 6 --s 175 --ar 16:9 --hd

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ComfyUIでラインを整理する

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今回はワークフローの接続ライン（線）を整理するノードの紹介です。以前「ComfyUIでデティールアップしよう」↓で「ToBasicPipe」ノードを紹介しましたが、それと似たノードです。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/d47ba55c-1bfc-4e4f-9651-4b49e84914fc/ 画像１使用したカスタムノード・rrgthree-comfy URL： https://github.com/rgthree/rgthree-comfy 　Context (rgthree) 見ての通り、複数の項目を１本のラインに乗せて次のノードへ届ける事が出来ます。また、in と out が同じノード上にあるので、集線端子的な使い方も出来ます。デイジーチェーンが可能です。画像２使用したカスタムノード・ComfyUI-Crystools URL： https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools 　🪛 Pipe to/edit any 　🪛 Pipe from any 「🪛 Pipe to/edit any」と「🪛 Pipe from any」で対に成るノードです。入力に指定が無くどの項目でも繋げます。これも、デイジーチェーンが可能です。なお、in と out は１対１で対応しているので、途中で違う項目を繋いだら内容が変わりますので、注意して下さい（画像３で入力と出力の文字列の違いに注目して下さい）。画像４～６実際に使った例です（上下２段に分かれているのは、使用しているKサンプラーの違い）。生成後に目のデティールアップを行っています。画像４は、全体の繋がりです。画像５は、余り変更しないローダー、設定関係のノードを左端に纏めたものです。画像６は、「ToBasicPipe」を併用したimpact_packのKサンプラーを使った例です。画像７は、標準のKサンプラーを使った例です。上段、下段どちらが良いかは、好みです。お好きなやり方でワークフローを組み立てて下さい。