まず読む
- 画像生成AIの中身テキストエンコーダ・本体・VAE の3つ。ここが分かると、あとの記事が全部つながります
- 何を知り、何をやるのか作業の全体像。⚠️ 調べれば済むことと、自分で測るしかないことの切り分けも
- どのモデルを選べばいいのかHaruka v2？ Tsubaki？ ここを決めると、書き方も値段も LoRA も決まります
- Haruka v2 でのプロンプトの書き方単語をコンマで並べる方式。何個まで書けて、どの順番が効くのか
- Tsubaki でのプロンプトの書き方文章で書く方式。どこまで細かく書けばいいのか
- その語が効くかを自分で確かめる件数で何が分かって、何が分からないのか。人に聞かずに判定する方法
- ステップ数とサンプラーは何をしているのかつまみの意味が分かると、増やすべきか減らすべきかを自分で決められます
- クレジットはどこまで節約できるか1回200という下限がある。ステップを削るより、まとめて出すほうが効く
- 他で生成していた人のための PixAI⚠️ ローカルや他サービスの経験がある人はここから。同じもの、選べないもの、値段の考え方
道具
最新
新しい順。実測が届くたびに古い記事も直しているので、「更新」が付いたものは中身が変わっています。
- 良い絵を出すために、何を知り何をやるのか更新学習モデル共通作業を「知ること4つ」と「やること5つ」に分けた見取り図。調べれば済むことと自分で測るしかないことの切り分けも含めて。
- SDXL はいま、どこに立っているのか更新最新情報SDXL 系 / DiT 系新しい世代が解決したこと、SDXL に残っている強み、そして PixAI が向かっている方向を、一次情報でまとめた地図。
- 「質」は何で決まるのか更新リファレンスモデル共通学習データの質は人の好みで82.9%の勝率を出す。一方でステップ増は適正を超えると効かない。要素ごとの効きを一次情報で並べた。
- 画像生成AIの中身更新学習モデル共通テキストエンコーダ・本体・VAE の3つを押さえると、75トークンの制約もタグと文章の違いも LoRA が動かない理由も全部つながります。
- PixAI で LoRA を作るリファレンスSDXL 系 / DiT 系ベースモデル選びが最初で、あとから変えられない。枚数もトリガーワードの書き方も SDXL と DiT で違う。
- どのモデルを使えばいいのか更新リファレンスモデル共通日本語ドキュメントは「SDXL」としか書かない。モデルの系統は英語版の LoRA 学習ガイドにだけ載っていた。
- クレジットの使い方更新リファレンスモデル共通1枚200が下限。8ステップ以下なら4枚まとめても同じ値段で、1枚あたり50になる。ミオエージェントは別勘定でジェムを使う。
- 同じキャラを何度も出す更新リファレンスSDXL 系 / DiT 系seed ではキャラを固定できない。LoRA に必要な枚数の正体。
- Tsubaki のプロンプトはどう書くか更新学習DiT 系「DiT だから自然言語が効く」は成り立たない。DiT の原論文にはテキストプロンプトが無い。
- 参考画像・キャラ参照・Reference Pro は何が違うのか更新リファレンスSDXL 系 / DiT 系公式がフラッグシップと呼ぶモデルを選ぶと、参考画像の欄が消える。画像を渡す方法は3種類あって、渡すものが違う。
- 他で生成していた人のための PixAI更新学習モデル共通変わるのは機能の数ではなく、数値で決められる範囲。そのまま通用する部分と、諦める部分と、値段の考え方。
- Danbooru とは何か更新学習SDXL 系件数は「効かない語」を弾くのに使える。「どれだけ効くか」の尺度にはならない。その線引き。
- ステップ数とは何か更新学習SDXL 系ステップを減らす方法は2種類あり、片方は PixAI の既定サンプラーと噛み合わない。
- SDXL系のプロンプトを一から組み立てる更新学習SDXL 系タグは何個まで書けて、なぜ前にあるほど強く効くのか。75トークンの枠から考える。
- 安く速く出すためのパラメータを、論文から決める更新リファレンスSDXL 系CFG 1.1 と 2 では、ネガティブの効きが10倍違う。同じ「低い CFG」ではない。
- 「masterpiece」は品質を上げる語ではない更新リファレンスSDXL 系masterpiece は品質を上げる語ではない。「上位5%に寄せろ」という指定で、実際に増えるのは描き込み。
- ネガティブプロンプトは「並べる」ものではない更新リファレンスSDXL 系長い定型は効かない。ネガティブは全体で1つの方向になるので、語を足すほど鈍る。
- LoRA を重ねると壊れるのはなぜか更新リファレンスSDXL 系 / DiT 系「合計1.2以下」の本当の意味。合計と配分は、別々の軸だった。
- 手や顔の破綻はどう直すか更新リファレンスSDXL 系手はネガティブでは直らない。論文が出している答えは「そこだけ塗り直す」だった。
- 構図・カメラ・ライティングの指定更新リファレンスSDXL 系公式チートシートのライティング8種のうち、SDXL 系で実際に効くのは4つだけだった。
- PixAI の運営会社・拠点・規約・生成物の権利更新リファレンスモデル共通運営会社・拠点・規約・生成物の権利を、公式情報だけでまとめる。
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