fprompt

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モデル説明

これはスクリプトなので、解凍してメインのstable-diffusion-webuiフォルダ内のscriptsフォルダにコンテンツを配置してください。

このスクリプトは「fprompt」と呼ばれ、C言語のfstringやPythonの文字列補間と同様に、コンテンツに基づいてプロンプトをフォーマットします。(否定プロンプトでも動作します!)

Flowframes は、画像を滑らかなアニメーションに結合するのに優れたツールです。 作成したい滑らかなアニメーション用の画像が入ったフォルダを渡すだけで、フレームレートやフレーム間の生成数を指定できます。

使用ガイド

プロンプトに以下の{ }または[ ]構文を含め、このスクリプトを使用すると:

  • 変化を広げるフレーム数を指定できます。

  • 同じプロンプトで複数のシードを自動的に試したい場合、連続実行時に使用するシード数を指定できます。

  • レンジ入力を使うと、DPoC(小数パーセント完了率)の範囲を指定してプロンプトを生成できます。説明が難しいですが、少し試してみると意味がわかります。これは、他のすべてのスケーリングを変更せずに、指定範囲内でのみプロンプトを生成します。

フォーマット構文

“{, , [=0, =1, =0.5]}” => 値 ∈ [, ] で:

[1;2; … :,,,] => “;” で区切られたトークンのセット間を滑らかに遷移させるlerp。デフォルト値は、ピーク値は

括弧内の内容が評価されたときに数値になる場合、その結果の数値が文字列を置き換えます。これは非常に最後のステップであり、{ }構文はその中に含まれていても正しく評価されます。再帰的に処理されるため、内部の()は<>で置き換える必要があります。これにより、roundやintのようなPython組み込み関数を使用できます。

また、curve(x, a)という関数も作成しました。これは0から1のx値とオプションでフラットネス率(a)を受け取り、実際には (1-a)sin(arccos(x)) + ax を返します。これは簡単に言うと、急激に上昇してから徐々に増加が鈍くなる曲線です。フラットネス率は線形成長にどれくらい押し潰されるかを示します。0 → 四分円、1 → 直線

  • {0,1} は0から1へ滑らかに変化します

  • {0,1,.5} はプロンプトの前半で0、後半で0から1へ滑らかに変化します

  • {0,1,0,.5} はプロンプトの前半で0から1へ滑らかに変化し、残りの部分では1のままです

  • {0,1,.25,.75,1} は最初の四分の一で0、範囲内で1へ上昇して再び下降し、その後一定値になります(_/\_ の形状)

  • [A;B;C:0,1.2,0,.5] => (A:{1.2,0,0,.25}), (B:{0,1.2,0,.5,1}), (C:{0,1.2,.25,.5})

  • (例: (5 + (3 * 4 - 2))) => (例: 15)

  • (例: (int<4/3>)) => (例: 1)

  • (例: (curve<{1,0}>)) => (例: ) ここでxは単位円の第1象限の辺に沿った値です

  • (例: (curve<{0,1}>)) => (例: ) ここでxは単位円の第2象限の辺に沿った値です

  • (例: (1-curve<{0,1}>)) => (例: ) ここでxは単位円の第3象限の辺に沿った値です

  • (例: (1-curve<{1,0}>)) => (例: ) ここでxは単位円の第4象限の辺に沿った値です

  • (例: (curve<{1,0}, 0.5>)) => (例: ) ここでxはcurve<{1,0}>と{1,0}の平均値です

  • cfg: {7,9} => プロンプトから削除され、すべてのフレームにわたって7から9へ滑らかに変化するCFG値を設定します

免責事項

一部のLoRAは値が0のときに非常に悪く反応するため、値が0のときにそれらを表示しないオプションがあります。括弧で囲まれた文字列にも同様のオプションがありますが、これは主にプロンプトの長さに関係し、フレーム間の一貫性に大きな影響を与えます。

Img2Img

Img2Imgモードでは、連続フレーム間の一貫性を大幅に向上させるためにループバック機能が利用可能です。現在、いくつかの手動設定が必要です。最初のフレームをTxt2Imgモードで生成し、その画像を開始画像として使用してください。その後、各フレームは前のフレームを開始状態として使用します。私の使用例では、ノイズ除去強度0.6〜0.7が最適ですが、これにより隣接フレームが非常に似たものになります。非常に低いノイズ除去強度では、画像が非常に歪む可能性が高くなります。

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