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【考察】男の娘的成長シーケンス画像生成方法

1.はじめに

この記事では、男の娘的な意味での成長シーケンス画像の生成方法を考えていきます。


成長シーケンス画像とは、対象の動植物が成長していく過程を表現した画像のことです。


人間で言えば、同一人物の年齢を段階的に表現する画像があれば、それが該当します。

```

①赤ちゃん (baby)

②幼児 (toddler, aged_down)

③子供 (child, loli, shota, aged_down)

④ティーンエイジャー (teenage, aged_up)

⑤おばさん・おじさん (mature, aged_up)

⑥おばあさん・おじいさん (old)

```


男の娘ジャンル的には、メス堕ちの過程を表現した画像です。


百聞は一見に如かずで説明すると、以降の生成例のようなもので、この種の画像の生成方法を考察していきます。


2.前提条件


■Js2Prony (by ppkkmoon)

https://civitai.com/models/280321/js2prony

(frame embed)



■hako-mikan/sd-webui-regional-prompter

https://github.com/hako-mikan/sd-webui-regional-prompter

(frame embed)



3.生成例


```

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime,

before and after, crossdressing, 2koma, cowboy shot,

standing, mirror, reflection, framed, grey background,

<年齢タグS>, petite, tareme,

brown hair, brown eyes, hair between eyes, school uniform, collared shirt, short sleeves,

indoors

ADDCOMM

light smile, black necktie, black pants, brown belt

ADDCOL

embarrassed, blush stickers, red bowtie, red skirt, pleated skirt, arm up, v, peace sign, selfie, holding smartphone, spoken blush

Negative prompt: score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_comic, source_pony, female, woman, girl, she, text, watermark, low-quality, signature, moiré pattern, downsampling, aliasing, distorted, blurry, glossy, blur, jpeg artifacts, compression artifacts, poorly drawn, low-resolution, bad, distortion, twisted, excessive, exaggerated pose, exaggerated limbs, grainy, symmetrical, duplicate, error, pattern, beginner, pixelated, hyper, glitch, overexposed, high-contrast, bad-contrast, mosaic censorship

```


```

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime,

before and after, crossdressing, 2koma, cowboy shot,

standing, mirror, reflection, framed, grey background,

<年齢タグS>, petite, tareme, flat chest

brown hair, brown eyes, hair between eyes, school uniform, collared shirt, short sleeves,

indoors

ADDCOMM

embarrassed, blush stickers, red bowtie, red skirt, pleated skirt, arm up, v, peace sign, selfie, holding smartphone, spoken heart

ADDCOL

embarrassed, nose blush, blush stickers, tears, hair ribbon, red ribbon, pink panties, frilled panties, arm up, covering breasts, bulge, spoken blush

Negative prompt: score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_comic, source_pony, female, woman, girl, she, text, watermark, low-quality, signature, moiré pattern, downsampling, aliasing, distorted, blurry, glossy, blur, jpeg artifacts, compression artifacts, poorly drawn, low-resolution, bad, distortion, twisted, excessive, exaggerated pose, exaggerated limbs, grainy, symmetrical, duplicate, error, pattern, beginner, pixelated, hyper, glitch, overexposed, high-contrast, bad-contrast, mosaic censorship

```


```

score_9, score_8_up, score_7_up, source_anime,

before and after, crossdressing, 2koma, cowboy shot,

standing, mirror, reflection, framed, grey background,

<年齢タグS>, petite, tareme, flat chest

brown hair, brown eyes, hair between eyes, school uniform, collared shirt, short sleeves,

indoors

ADDCOMM

interracial, 2boys, hug from behind, nipple tweak, torogao, open mouth, nose blush, drooling, heavy breathing, red bowtie, nude, penis, testicles, handsfree ejaculation, precum, spoken heart, faceless male

ADDCOL

happy, embarrassed, bridal veil, nude, holding flower, testicles, chastity cage, heart

Negative prompt: score_6_up, score_5_up, score_4_up, source_comic, source_pony, female, woman, girl, she, text, watermark, low-quality, signature, moiré pattern, downsampling, aliasing, distorted, blurry, glossy, blur, jpeg artifacts, compression artifacts, poorly drawn, low-resolution, bad, distortion, twisted, excessive, exaggerated pose, exaggerated limbs, grainy, symmetrical, duplicate, error, pattern, beginner, pixelated, hyper, glitch, overexposed, high-contrast, bad-contrast, mosaic censorship

```


4.考察

同一人物の衣装やポーズを変えた画像を生成するわけですが、次の方法が考えられました。


①inpainting


SD1.5系モデルであれば、これが最も簡単な方法です。

(frame embed)



ただ、今回はSDXLモデルを使用するため、この手段は採用しませんでした。


SDXLのinpaint用モデルもないわけではないですが、限定的な状況にあります。


②ControlNetで同一人物画像を生成する。


このための候補としては、「IP-Adapter-FaceID」と「InstantID」が挙げられます。


どちらも同一人物画像を生成することを目的としたアプローチですが、写実系ならともかく、アニメ系だとあまり成功率が高くなさそうでした。


(frame embed)


(frame embed)



③ControlNetで輪郭線を固定した画像を生成する。


このための候補としては、「canny」があります。

(frame embed)



以前の記事でcanny用の線画を部分的に残すアプローチを取りました。

新・AI男の娘イラスト生成術入門【5.おまけ編】(3Dモデル使用)

1.概要 上級編の続きの記事です。 この記事では、 「独自の意匠を施したオリキャラが登場する画像を生成する」ための 私なりの方法を解説していきます。 2.前提条件 以降の作業は、次のモデルと拡張機能、ツールを使用します。 【モデル】 ・SweetLuna/Aurora 【拡張機能】  ※プロンプトや元画像以外での生成画像コント...


結論としては、③を採用しました。

顔を中心に線を残すことで、キャラの同一性を担保できます。


あとは、最初の生成画像をコピーした上で、

変えたいところは雑コラして、

変えたくないところはControlNet/Cannyで補強しながら、

img2imgを繰り返しただけです。


5.おわりに

同一人物のB面(非女装姿)とA面(女装姿)を表現できることは、男の娘ジャンルにおいて非常に重要な意味を持ちます。


女装は、変身願望を満たすシチュエーションでもあり、その変身具合いを表現するには同一人物の差分画像が求められます。


SD1.5系のinpaintingで対応すれば良いと言えばそうなのですが、SDXL系のモデルが主流になりつつある現在において、SDXL系でも表現できることは大切です。


女装要素を強調したえちち絵も、お待ちしております。


(おわり)

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