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[Stable Diffusion] Depth-to-Imageモデルを学習なしで特定のドメインに適応させる

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pwatermark モデルのマージが出来るようになってからもそうだけど、もう「使われた画像がどれか」なんてのは誰にも分からんくらいごちゃごちゃになっちゃってんのよね

2023/01/20 リンク

Imamura img2imgは色を重視するのが時として使いにくい。これは構図を借用する使い方によさそう

2023/01/23 リンク

knok 単純に加算でドメイン適合できるのはすごいな

2023/01/20 リンク

misshiki “StabilityAIが公開したStable Diffusion V2系のモデルの中に、depthモデルというものがあります。”

2023/01/20 リンク

pwatermark モデルのマージが出来るようになってからもそうだけど、もう「使われた画像がどれか」なんてのは誰にも分からんくらいごちゃごちゃになっちゃってんのよね

2023/01/20 リンク

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[Stable Diffusion] Depth-to-Imageモデルを学習なしで特定のドメインに適応させる

はじめにこんにちは。早速本題に入ります。 [2023/01/20追記] この記事で説明しているDepth-to-Image... はじめにこんにちは。早速本題に入ります。 [2023/01/20追記] この記事で説明しているDepth-to-Imageモデルのドメイン適応と、適応したモデルのAUTOMATIC1111さんのWebUIでの使用が行えるColab Notebookを公開しました。こんな感じで使えます Depth-to-Imageモデルの説明 StabilityAIが公開したStable Diffusion V2系のモデルの中に、depthモデルというものがあります。このモデルができることは、一般的なStable Diffusionのimg2imgができることと基本的には同じで、画像とテキストを入力とし、入力された画像スタイルをテキストの指示に従って変換する、というものです。まずは、一般的なモデル（ここではWaifu Diffusion V1.4 Epoch1を使用しています）のimg2img結果

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midas365452023/01/24
Imamura2023/01/23
xiangze2023/01/23
machupicchubeta2023/01/22
kishimenwomen2023/01/21
marutaku01312023/01/20
uehaj2023/01/20
sakito09022023/01/20
eagleyama2023/01/20
dhesusan46492023/01/20
knok2023/01/20
l080842023/01/20
thorikawa2023/01/20
misshiki2023/01/20
toku-hiro2023/01/20
yamori04082023/01/20
pwatermark2023/01/20
en-en-ra2023/01/20

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