RealMushroom

序文

現在、EmbeddingやTextual Inversion、Hypernetworkの作成方法を学んでいる短い期間において、特に私が注力していることがあります。最終的には、写真のようにリアルな画像を作成したいと思っています。このHypernetworkを作成し始めたとき、結果として得られる画像には、誰もが「本物のキノコのように見える」と言うキノコが描写されることを念頭に置いていました。

HypernetworkとEmbeddingの比較

私は、このHypernetworkに使用した画像の一部と同様の画像セットを使ってEmbeddingを準備しました。予想通り、Embeddingで作成された画像は、トレーニングに使用した画像に似た外見になります。

一方、Hypernetworkは私が当初目指していたことを実現しています。今では、現実的に見えるキノコを作成できます。しかし、実在のキノコとの類似性はまだほとんど偶然に近い状態です。

Hypernetworkの働き

Hypernetworkモデルは、キノコを本物のキノコのように見せます。前述した通り、生成されたキノコは自然でリアルに見えますが、実際には本物ではありません。これは、私がシステムに「キノコはこのような姿になりうる」と学習させるために使用したすべての画像の混合体です。

テストケース

テストケースを使用することで、特定のモデルを使った際にHypernetworkが生成結果に与える影響を確認できます。

Hypernetworkを使用しないシンプルなプロンプト：

mushroom

Hypernetworkを使用するシンプルなプロンプト：

mushroom, <hypernet:realmushroom_v10:1>

通常、生成される画像の外観には大きな違いが現れます。Hypernetworkを使用すると、画像はより自然に見えます。「自然」とは、実際のキノコとそっくりであるということではなく、より現実的な環境におけるキノコの見た目や雰囲気を指します。

トレーニング

トレーニング用に、さまざまな種類のキノコの無料画像を準備しました。画像の中心には、大抵、森や草地などの自然な環境に生える1つのキノコが含まれていました。キノコの色は多種多様です。トレーニング用に準備した画像の解像度は1024×1024ピクセルです。

バージョン

準備しているバージョンは、互いに独立してテストできます。違いはトレーニングステップの数と、Hypernetworkのトレーニングに使用した画像の枚数です。

クレジット

この投稿で使用した画像は、以下を含む複数のモデルを使用して作成および/またはテストされました。各モデルの開発者の方々に、優れた作業に対して感謝申し上げます。

• AbsoluteReality

• DreamShaper

• CyberRealistic

• SDXL Unstable Diffusers

• FUSIONCORE

• Real Dream Classic SD1.5

• Realistic Vision V6.0 B1

• AI Infinity Realistic

最後に

素敵な1日を！楽しんで！インスピレーションを得てください！