海賊ラビィ

【解説】オリキャラのLoRAモデルの学習素材生成法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1. はじめに

この記事では、オリキャラ用のLoRAモデルを制作する目的で、その学習素材（サンプル画像）を生成する方法を解説していきます。

画像生成AIの発展は早いですが、複数アングルからの同一キャラクター画像を生成するとなると、まだ課題が残っています。

この場合のアプローチとしては、LoRAモデルを使用す�...

【考察】成人向けAIイラスト集の構成

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1. はじめに

この記事では、成人向けAIイラスト集の構成を考えていきます。

私の場合は起承転結の4枚構成にすることが多いです。

それは4コマ漫画的な物語構成を意識したものですが、LoRAモデルの検証の意味合いも強いです。

例えば、キャラLoRAの場合だと、

1・2枚目：キャラ特徴の安定性（前面・背面...

【解説】小サイズペニス安定生成方法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、小サイズのTNTNを比較的安定的に生成する方法を解説していきます。

成人向け男の娘漫画を読んでみると、男の娘キャラクターのTNTNは小さめに描かれることが多いです。

これは、男の娘キャラクターの身体的性を明らかにしつつも、女の子っぽさを強く出すためのアプローチだと考えられます�...

【小ネタ】crossdressing概念とgenderswap概念のシチュエーション性

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事は、前回の記事で解説したotoko no ko概念とfemboy概念の説明の続きとして、crossdressing概念とgenderswap概念の解説をしていきます。

# 2. crossdressing

crossdressingは「女装（正確には異性装）」の意味ですが、キャラ属性だけではなく、シチュエーショ...

【小ネタ】otoko no ko概念とfemboy概念の違い

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1. はじめに

この記事では、「otoko no ko」概念と「femboy」概念の違いについて、説明していきます。

「otoko no ko」は、「男の娘」を意味する英単語です。「男の子」の意味でも使われることがあります。

「femboy」は、feminine（女性的な）boy（男の子）を意味する英単語です。

どちらも定義上は似ていますが、ニュアン�...

【考察2】パス度コントロール（プロンプト例あり）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事は、前回の記事に引き続き、StableDiffusion1.5系でパス度（容姿の女性っぽさ）をコントロールするための手段を考えていきます。

前回の記事ではNegPiPによる負のプロンプト適用で、対応していきました。

しかし、どのような要素にどれぐらいの強さで...

【解説】断面図描写の生成方法（プロンプト例あり）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1. はじめに

この記事では、断面図描写の生成方法を解説していきます。

断面図描写とは、特に英知な漫画やイラストでよく使われる表現で、穴の中で棒状の何かがどうなっているかを描写するものです。

断面図描写としては、一般的に二つの描き方があります。

一つ目は、キャラの上に直接断面図を載せる方法で�...

【考察】NSFW画像生成時のプロンプトの作り方（補足編）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、NSFW画像生成時のプロンプトの作り方を考察していきます。

前の記事で、私なりの基本的な作り方は紹介していきました。

その上で、この記事では、その記事で紹介しきれなかった内容の説明をしていきます。

具体的には、体の�...

【紹介】竿役向きのキャラ属性タグ

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、竿役向きのキャラ属性タグを紹介していきます。

複数人（例：2boys）が登場する画像を生成する時に、特に何もしない場合は、指定したキャラ属性（例：blonde hair）がどのキャラに適用されるかは一見ランダムに見えます。

全員に適用されることもあれば、誰か一人のみに適用されることもあり...

【考察】パス度コントロール（プロンプト例あり）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、StableDiffusion1.5系でパス度（身体的性が男の場合は女とみなされる割合≒容姿の女性性）をコントロールするための手段を考えていきます。

男の娘・女装ジャンルの厄介なところは、キャラクターへ求めるパス度が人によって違うことです。

傾向としては、男性向け作品の場合はパス度を高めに�...

【考察】NSFW画像生成時のプロンプトの作り方

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事は、NSFW画像を生成する時のStableDiffusionのプロンプト（Danbooruタグ列挙）の作り方を考えていきます。

一概にプロンプトと言っても、その中には「キャラ属性」や「ポージング」や「背景」などの複数要素が含まれています。

また、何を要素として含ませるかとともに、何を要素として含ませないかも�...

【考察】漫画的エフェクトの生成方法（補足編）

1.はじめに

この記事は、前回の記事の補足になります。

【考察】漫画的エフェクトの生成方法

1.はじめに この記事では、NSFW画像の生成時に漫画的エフェクトを導入する方法について考えていきます。 漫画的エフェクトとは、...

【考察】漫画的エフェクトの生成方法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、NSFW画像の生成時に漫画的エフェクトを導入する方法について考えていきます。

漫画的エフェクトとは、例えば次のものです。

best quality, otoko no ko, maid,

yaoi anal standing sex, grabbing from behind,

2boys,

arm ...

【考察】キャラ特徴固定精度向上方法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、複数アングル含めてのキャラ特徴を固定して、画像生成していく方法を考えていきます。

キャラ特徴（特に版権キャラのもの）を固定するための方法としては、LoRAモデルを使用するのが一般的です。

しかし、前からのアングル以外（例：横から、後ろから）で効果が弱まるケースが散見されま...

【解説】男の娘ぽっかりアナル画像生成方法（プロンプト例あり）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、男の娘のぽっかりアナル画像を生成することを目的としています。

ぽっかりアナルは、エロとグロの境界にある表現で、人を選ぶシチュです。

そのため、ヘッダー画像ではわざとアナルにモザイクをかけています。

ただ、好みに思う方がいるのも事実であり、筆者もその一人です。

2023-09-20 14:45:14 +0000 UTC View Post

【解説】小サイズ非勃起ペニス画像生成方法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、小サイズで非勃起なTNTN画像を生成することを目的とします。

画像生成AIは、既存の画像を学習し、そのパターンに基づいて画像を生成します。

そして、現在流通している画像でTNTNが描かれる場合は、勃起状態であることがほとんどです。

その結果だと思われますが、非勃起状態の画像を�...

【紹介】男の娘駅弁LoRA（プロンプト例あり）：Full nelson (Femboy/Futanari)

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事は、NSFWな男の娘画像（駅弁シチュ）を簡単にAI生成できるようになることを目的としています。

NSFWな男の娘画像全般を対象にした記事は、既にあります。

【解説】男の娘概念LoRA（プロンプト例あり）：(Concept) - Trap/Femboy/Otoko No Ko - 18 Concep...

2023-09-17 00:49:38 +0000 UTC View Post

【解説】「ふたなり×男の娘」画像生成方法

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、「ふたなり×男の娘」（ふたなり逆アナル）のシチュエーション画像を生成することを目的としています。

画像生成AIでの対象シチュエーションの作りやすさは、そのシチュの学習量に依存します。

大雑把に言えば、「対象シチュの画像流通量≒対象シチュの画像生成AIでの作りやすさ」です。<...

【解説】もっこり画像生成方法（プロンプト例あり）

※本記事での画像生成AIは、Stable Diffusion 1.5系列です。

# 1.はじめに

この記事では、もっこり画像を生成する方法を解説します。

服ごしのTNTNと生のTNTNでは、経験則的には前者の方が難しい傾向にあります。

また、キャラLoRAを使用してキャラ特徴を再現しつつも、下腹部にもっこりを生成するためには、更なる難しさを要求されがちです。

前の記事で似たテーマの�...