早く寝た方がいいぜ！

寝る前にLoRA学習の準備しないと…

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animaだと複数人書いても反映されるようになった気がする
完璧じゃないけどいらすとやさんよりはダブらない確率がだいぶ上がった感じ

>animaだと複数人書いても反映されるようになった気がする
>完璧じゃないけどいらすとやさんよりはダブらな​い確率がだいぶ上がった感じ
みんな乳でかいからセーフ

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2girlsでも要素混在せず複数のシチュを同居させる術を会得した
俺はもう無敵だ

この時間だとあれなんだけどLLMでやってる人はシステムプロンプトはどうしてます？

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うまくいかない！寝る！

そういや横長のサイズにして一人二人指定の場合に画面埋めるために人増えたりするのも無い気がするな

gemma4くんにエロシチュ書かせて更にプロンプト書かせて無限に出力してる
そうか…このために俺の5070Tiはあったんだな…！

思い切りわざと空けたら書かれるかもしれないけど空いてるからなんかで埋めるか…って思考はかなり少ない気がする
なんならドアップになるし

>gemma4くんにエロシチュ書かせて更にプロンプト書かせて無限に出力してる
>そうか…このために俺の5070Tiはあったんだな…！
プロンプト書かせるプロンプト教えてください（？）

あ〜この世の全てのエロシチュとキャラを網羅した無限にシコれるWCをAIが書いてくれたらな〜

>>gemma4くんにエロシチュ書かせて更にプロンプト書かせて無限に出力してる
>>そうか…このために俺の5070Tiはあったんだな…！
>プロンプト書かせるプロンプト教えてください（？）
Systemに公式の例貼ってこんな感じに出してねカンマのあとはスペース空けてねって書いてあるだけ…

自分の性癖が分からなくなってきた

>Systemに公式の例貼ってこんな感じに出してねカンマのあとはスペース空けてねって書いてあるだけ…
マジ…？なんか全然うまく書いてくれなくて困るんだぜ

>>Systemに公式の例貼ってこんな感じに出してねカンマのあとはスペース空けてねって書いてあるだけ…
>マジ…？なんか全然うまく書いてくれなくて困るんだぜ
ふつうのgemma4くんだとエロワード弾きやすいからそれじゃないかな…？　生成に使ったエロプロンプトも貼るとええかも

カンマの前にスペース入れるとか固有名詞にはCapital使うとかあたりのルールはAnima特有ってわけじゃなくそもそも英文の基本中の基本だからマトモなLLMならシステムプロンプトに指示入れなくてもやってくれる
つまり自然文プロンプト部分は「次の文を英語に訳せ。"1人の女の子と男が正常位でセックスをしている。男は膝立ちになり、女の子の姿をスマートフォンのカメラで撮影している。女の子は仰向けに寝転がって足を広げている。"」みたいなので普通に通るはずだし
通らないならモデルの選定か環境の設定かのどちらかがおかしい

>ふつうのgemma4くんだとエロワード弾きやすいからそれじゃないかな…？　生成に使ったエロプロンプトも貼るとええかも
もちろん脱獄版なんだぜ
一応書いてはくれるんだが混ざるし意図しないしでうーんってなっちょる
自分の日本語指示がカスなのかもしれんが…

ある程度難しい構図出せて絵師タグの再現度結構高いだけでもうめちゃくちゃ遊べる

あっ3人でcooperative fellatio出るようになってるわ
ありがたい…

stable diffusiomの知識は持ってるみたいだからあんまいらんこと言わんでもいいかもしれん

翻訳させるプロンプト自体もある程度長い方がいいのかな

タグというかワードの順序はちょっとクセある？かも？
@絵柄, クオリティタグ, (必要なら)キャラ名, 1girlなど, ここから説明〜〜 って順序でいいんだっけ？どっかオススメの順序書いてあるとこあるかな

というかまぁ何百回も言われてることだけど上手く出ないなら画像とプロンプト晒した方がいいよ…

>翻訳させるプロンプト自体もある程度長い方がいいのかな
ある程度長いとそれを反映してくれる感じかなァ

プロンプトだけでライブ観ながらセックスが出来るの捗るね…

gemma4はなんかこう奥ゆかしいというかよっぽど強く指定しないとチンポだマンコだって書いてくれないからqwen3.5使ってる

>というかまぁ何百回も言われてることだけど上手く出ないなら公式の説明見てきた方ががいいよ…

>タグというかワードの順序はちょっとクセある？かも？
>@絵柄, クオリティタグ, (必要なら)キャラ名, 1girlなど, ここから説明〜〜 って順序でいいんだっけ？どっかオススメの順序書いてあるとこあるかな
[quality/meta/year/safety tags] [1girl/1boy/1other etc] [character] [series] [artist] [general tags]
各タグセクション内では、タグの順序は任意です。

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左右だけじゃなくて上下とか手前/後方とかも指定できるんだね
何でもできるわマジで

>タグというかワードの順序はちょっとクセある？かも？
>@絵柄, クオリティタグ, (必要なら)キャラ名, 1girlなど, ここから説明〜〜 って順序でいいんだっけ？どっかオススメの順序書いてあるとこあるかな
公式の説明を読もう

マージモデルもいくつか出てるな

spectrumって話聞く限り入れ得じゃない？

>spectrumって話聞く限り入れ得じゃない？
うちの環境だと絵柄の安定性がダダ下がりする…

>spectrumって話聞く限り入れ得じゃない？
若干絵は変わる
それを誤差だと受け入れられるなら入れ得

例えば同じ作品から2girlsの時ってそれぞれにseriesとか@artistって書くものなの…？

waifu-diffusionだがそれ以前の頃からずっと女の子におしっこかけたくて悩みまくってたんだけどとうとういくらでもおトイレ扱いできるようになったこれで成仏できる

>例えば同じ作品から2girlsの時ってそれぞれにseriesとか@artistって書くものなの…？
その場合なら一回でいいよ

中学生の時ぶりに英文のスペースに気を使うようになってる

キャラプロンプトは分けて書いているなあ

spectrumは設定値次第でかなり変化する
元画から変わるの嫌なら少しの時短で抑える選択肢もある

アニメキャラと実写風の背景の共存
ターボLora切ったら普通にできました
Hiresでちょっとリアル寄りに顔が濃くなるのはまぁ仕方ないか
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>アニメキャラと実写風の背景の共存
>ターボLora切ったら普通にできました
>Hiresでちょっとリアル寄りに顔が濃くなるのはまぁ仕方ないか
>fu6714832.jpg
あらいいじゃない

>うちの環境だと絵柄の安定性がダダ下がりする…
同じseed値でspectrum有り無しでほぼ変わらないから気のせいでは？
絵柄自体が大きく崩れるなら別の要因じゃないかな

せ…セイントテール…？
この間YAT出してた「」もいたからまああるか…

いらすとやさんで粘るぜ
竿役まで泣いちゃうのはPOVで解決だ！

竿役が赤面してそうじゃねえ！ってなるのもよくあった

forced to watchシチュが作りやすくなってありがたい

男と女ならまだタグの使い分けでなんとか避けられる範囲もあったけど限界あるし
女と女はもうどうしようもなかったからAnimaが福音過ぎる

お前たち
もう寝なさい

gangbangを思い通りには流石に無理そうだ

gemmaくんにディープなエロを頼んでも割と普通なエロになる
自分が頭junくんすぎるのかもしれん

乱交好きだからある程度カオスな乱交でもいい
今まで直線的なのは出来たけど立体的なのはあんまりだったからanimaはありがたい

今まで絶望的だったフタ♀x♀がポーズも含め自由自在に出せるの夢のようだぜ
シチュエーションが無限に広がった

出るキャラ表みたいなのあるかい

>出るキャラ表みたいなのあるかい
まだ無いんじゃないか
リアスならこういうのがあるが
https://github.com/hbl917070/DrawingSpells
https://hbl917070.github.io/DrawingSpells

楽しいよお

RTX4070ti12GBつかってるんだが
5070tiの16GBにするか迷ってる
違いあるかな

>>出るキャラ表みたいなのあるかい
>まだ無いんじゃないか
まだなさそうか
最近のキャラは入ってるのかなぁ

超大手ソシャゲのキャラで試してみた感じだと2025年秋ごろまでのキャラは出る
マイナーキャラが出る出ないはイラストリアスの頃と同じでベースの数によるけど比較的キャラの網羅性は高いと思う

自分好みのオリキャラ作るとタグが増えすぎて男と混ざる混ざる

hikariAnimaいいかんじだ

このキャラ出るの！？とこのキャラ出ないの！？はまああるっちゃある

凝った構図じゃなくても例えば「手首を乱暴に押さえつけて」とか「髪を引っ張り上げて」みたいな体位中の動作がすごい具体的に指定できるようになったのもデカいね
今まではholding another's wristでもほぼ体位限定視点限定の効き方だったし

>違いあるかな
画像生成だと速度的に大きな差はない
ただローカルLLMを併用しやすくなるのはAnimaなど今後かなり助かるかと
純粋により大きなモデルや量子化のLLM使えるのもメリットだし

ベースモデルのままでいいの？
それとも派生モデルのが良くなってきた？

anima本体のトレーニングデータは2025年9月までの画像
>The knowledge cut-off date for the anime training data is September 2025.
https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima

>それとも派生モデルのが良くなってきた？
本格的に追加学習してからが本番だからそういうモデルはまだ出てきてない