プロンプトを変えずに色んなキャラを生成する！（Prompt Free Generation）｜gcem156

今回の目的は、プロンプトを考えずに適当な画像を入力するだけで、それっぽい画像を生成するモデルを作ることです。そのために、画像分類モデルの出力をStable diffusionのUNetが理解できるように学習し、画像自体をプロンプトとして扱えるようにします。 ※自分の記事があまりにも面白すぎて冗長になってしまったので、太字部分だけ読んでもだいたい分かるようにしています。 ばっくぐらうんど哲学的問題：AIを使いこなせず無駄な労力を割く人間と、AIに頼って自分では何もできなくなった人間、どちらが猿に近いのだろうか？ WD14-Taggerの登場により、danbooru由来のデータであろうがなかろうが、danbooruタグに基づく学習ができるようになりました。そのため、多くのアニメスタイルの画像が、danbooruタグを列挙したプロンプトを入力して作成されています。しかしWD14-Taggerの出

[tackman]

“このように、母なるUNetがすべてをやさしく包み込んでくれるので、テキスト埋め込みベクトルは非常に自由度が高いことが分かりました。じゃあもう好きなベクトルを入れちゃってもええやん” 母なるU-Net

[pekoraaaaa]

自分の文章が面白いと言ってるけどよくわからなかった。i2iじゃないけどdanbooruで推定する前段階のデータを入力に入れることで元にしたキャラの画像が生成できるってこと？二次創作なら向いてそう