画像生成ドットコム

【AIグラビア】バニーガール58枚

禁断ボーイ — Sat, 23 Mar 2024 12:18:30 +0000

今日のAIグラビアはバニーガール58枚です。

バニーガール作成のコツはこちらです。

【呪文(プロンプト)付き】Stable Diffusionで美女をバニーガールに。カジノやバーなど背景についても解説

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【AIグラビア】スク水、競泳水着68枚

禁断ボーイ — Fri, 22 Mar 2024 11:57:47 +0000

AIグラビア生成2回目、今回のテーマはスクール水着！

教室で競泳水着

学校の倉庫でスクール水着

後ろからポニーテールスク水美女と屋内プール。

屋内プールで美女とスクール水着

スクール水着で撮影会

街中でスクール水着

校庭とスクール水着

後ろからスクール水着撮影

ビーチとスクール水着

水辺でスクール水着

通りでスクール水着

屋内プールで後ろから撮影

教室でスクール水着

ビーチでスクール水着

競泳水着と体育倉庫

参考記事

【呪文(プロンプト)付き】Stable Diffusionで美女に理想のスク水/スクール水着/競泳水着を着せる – 禁断のAI (kindanai.com)

https://twitter.com/kindanaicom/status/1770452619234062392

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【AIグラビア】ブルマ美少女56枚

禁断ボーイ — Wed, 20 Mar 2024 14:01:59 +0000

せっかく画像生成AIのテクニックやプロンプトをまとめているので日々の成果を披露していきます。

ブルマ美少女編ということでブルマ美少女をStable Diffusionで生成しています。

金髪美少女ブルマ

ショートボブのブルマ美少女

ショートボブのブルマ美少女。少し胸を大きくしてみた。

黒髪ロングヘア美女のブルマ

ツインテールブルマ

ショートボブのブルマ美少女振り向きパターン

黒上ロングのブルマ美少女振り向きパターン

金髪のブルマ美少女振り向きパターン

金髪のブルマ美少女と校庭

黒髪ショートのブルマ美少女と校庭

黒髪ロングのブルマ美少女と校庭

黒髪ツインテール美少女と校庭

黒髪ショートのブルマ美少女と教室

今後もAIグラビア作っていきます。

AIグラビアの企画もいくつかあるので今後、AIグラビアも力を入れていきます。新規追加したらX(Twitter)で公開していくので是非ともフォローお願いします。

普段は画像生成の解説をしているけど、生成した画像を公開してなかったのでAIグラビアでも作って公開することにします。後発なので見てもらえるか不安ですが、記念すべき1日目はブルマ美少女編56枚！ https://t.co/boo8YyoV0j
— 禁断のAI@プロンプトも配信するAI絵師 (@kindanaicom) March 20, 2024

もし画像生成に興味を持ったらこちらの記事を参考にしてみてください。

【プロンプト】ブルマ姿の美女を生成するプロンプト&おすすめLoRAの紹介。

今回はStable DiffusionやMidjourneyでブルマと体育館の画像を生成するための呪文(プロンプト)について解説します。またプロンプトだけではなくブルマを完全に再現するためのLoRAについても解説します。本記事を読むことで...

Stable Diffusion呪文集(プロンプト)完全ガイド。これで美少女AI画像が生成できる！

AI美少女を作ろうとしてて惜しいけどなんか微妙！SNSで見る美少女画像が全然生成できないといった問題に直面していませんか？そんな悩みを解決するために本記事を書きました。またプロンプトを簡単に作成できるツールも公開したので使ってみて...

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下着、水着のプロンプト(呪文)30種類Stable Diffusion

禁断ボーイ — Tue, 19 Mar 2024 06:25:21 +0000

今回はトップスやアウターのプロンプトについてまとめてみました。Beautiful Realistic AsiansやChilloutmixなどの実写系モデルで検証しました。すべて画像付きで30種類の安定した結果が得られる高品質なプロンプトに絞っております。

下着

下着のプロンプトです。

パンツ

panties

ブラ、ブラジャー

bra

スポーツブラ

sports bra

キャミソール

camisole

ストッキング

pantyhose

ランジェリー

lingerie

シミーズ

chemise

ドロワーズ

drawers

チコート

petticoat

水着

水着のプロンプトです。背景を白くしているため白色に引っ張られています。また水着にあう背景の記事も書いているので良かったら見てみてください。

ビーチから例のプールまで水着に合う背景呪文(プロンプト)。

画像生成を被写体の姿に注目しがちですが、背景がいまいちだと良い画像になりません。また背景のプロンプトを指定しただけだと意図した構図にならなかったりします。そういった際に使える簡単なテクニックも本記事でまとめているので参考にしてみてください...

ビキニ

bikini

オフショルダービキニ

off shoulder bikini

ホルター・ビキニ

halter bikini

スカート付きビキニ

bikini skirt

マイクロビキニ

micro bikini

スクール水着。

school swimsuit

ボディースーツ

bodysuit

モノニキ

monokini

【呪文(プロンプト)付き】Stable Diffusionで美女に理想のスク水/スクール水着/競泳水着を着せる

Stable Diffusionによる画像生成の楽しみの一つは、美少女に好きな服を着せることができることです。そして、マニアックなスタイルに挑戦していく中で、スクール水着（通称：スク水）を着せてみました。そこで問題が発生。やってみるとスク...

ラテックス

latex

レオタード

leotard

競泳水着

one-piece swimsuits

ウェットスーツ

wetsuit

サロン

sarong

ハイウエストビキニ

high-waist bikini

ハイレグ

highleg swimsuit

バンドゥビキニ

bandeau bikini

フリル付き水着

frilled swimsuit

ラッシュガード

rash guard

リボン付き水着

bow swimsuit

三角ビキニ

triangle bikin

横紐の水着

side-tie bikini bottom

検証につかったプロンプトのテンプレート

(Best quality, 8k, 32k, Masterpiece, UHD:1.2), white background, Photo of a pretty Japanese woman in front. ({水着のプロンプト}) fullshot

EasyNegative, bad-hands-5, ugly face, unclear eyes, bad mouth, bad anatomy, extra legs, bad anatomy, hair ornament, unclear eyes, bad-artist

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前髪(bangs)プロンプト10種類4モデルで検証

禁断ボーイ — Sat, 16 Mar 2024 08:32:27 +0000

本記事ではbangsをはじめとする前髪のプロンプトを10種類紹介します。また髪型のプロンプトは全般的にモデルによって対応していたりしてなかったりするので今回はイラスト系モデルとリアル実写系モデルを合わせて4つのモデルに対して検証してみました。

プロンプト	説明
bangs	前髪
blunt bangs	ぱっつん前髪
forehead	おでこだし
middle part	センター分け
diagonal bangs	7:3分け
sideburns	もみあげ
hair between eyes	両目の間まで長い前髪
slicked back hair	前髪を後ろへ
pulled back hair	後ろに上げた髪
hair over one eye	片目に髪がかかる

髪型のプロンプトについて知りたい方は次の記事も参考にしてみてください。

【実写】Stable Diffusion髪型！呪文・プロンプト集。実写リアル

本記事では髪型のプロンプトについて紹介します。実写系モデルとイラスト系モデルでは使えるプロンプトに差があります。たとえば、実写系モデルでahogeやvery long hairなどのプロンプトを試しても上手くいかないです。...

【AIイラスト】Stable Diffusion髪型呪文・プロンプト集

今回はStable Diffusionの髪型のプロンプトについて解説していきます。髪型のプロンプトは実写系モデルかイラスト系モデルかで大きく違います。そこでイラスト系モデルと実写系モデルで記事を分けています。本記事...

前髪のプロンプト: AIイラスト系モデル1(Anything)

前髪

bangs

ぱっつん前髪

blunt bangs

おでこだし

forehead

センター分け

middle part

7:3分け

diagonal bangs

もみあげ

sideburns

両目の間まで長い前髪

hair between eyes

前髪を後ろへ

slicked back hair

後ろに上げた髪

pulled back hair

片目に髪がかかる

hair over one eye

前髪のプロンプト: AIイラスト系モデル(MeinaMix)

前髪

bangs

ぱっつん前髪

blunt bangs

でこだし

forehead

センター分け

middle part

7:3分け

diagonal bangs

もみあげ

sideburns

両目の間まで長い前髪

hair between eyes

前髪を後ろへ

slicked back hair

後ろに上げた髪

pulled back hair

片目に髪がかかる

hair over one eye

前髪のプロンプト: 実写系モデル(Beautiful Realistic Asians)

ぱっつん前髪は、一応ぱっつん前髪にはなっています。ボブヘアで良かったらボウルカット(bowl cut)のほうが再現度が高いのでおすすめです。

前髪

bangs

ぱっつん前髪

blunt bangs

おでこだし

forehead

センター分け

middle part

7:3分け

diagonal bangs

もみあげ

sideburns

両目の間まで長い前髪

hair between eyes

前髪を後ろへ

slicked back hair

後ろに上げた髪

pulled back hair

片目に髪がかかる

hair over one eye

ボウルカット

bowl cut

前髪のプロンプト: 実写系モデル(Dream Shaper)

前髪

bangs

ぱっつん前髪

blunt bangs

おでこだし

forehead

センター分け

middle part

7:3分け

diagonal bangs

もみあげ

sideburns

両目の間まで長い前髪

hair between eyes

前髪を後ろへ

slicked back hair

後ろに上げた髪

pulled back hair

片目に髪がかかる

hair over one eye

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【実写】Stable Diffusion髪型！呪文・プロンプト集。実写リアル

禁断ボーイ — Thu, 14 Mar 2024 11:37:04 +0000

本記事では髪型のプロンプトについて紹介します。実写系モデルとイラスト系モデルでは使えるプロンプトに差があります。たとえば、実写系モデルでahogeやvery long hairなどのプロンプトを試しても上手くいかないです。

なので本記事では実写系モデルに特化した髪型のプロンプトを紹介します。

もしイラスト系モデルに興味があればこちらの記事を参考にしてください。

【AIイラスト】Stable Diffusion髪型呪文・プロンプト集

実写系モデルで再現しない髪型が多い理由としてはアニメでは多種多様な髪型があるのに対して、実写画像はある程度髪型が限定されるからだと思われます。ツインテール一つとってもアニメでは定番なので大量にデータがありますが、実写ではそこまでありません。ちなみにtwintailsは実写モデルでもある程度再現するので紹介しています。またahogeなどのアニメ特有の髪型表現もあります。

髪の長さのプロンプト

髪の長さのプロンプトです。もっと短くしたくてextra short, very short, extra long hair, very long hairなどの強調表現を使っても意味がありませんでした。またキーワードを丸かっこで囲う強調表現を使っても髪の長さには影響がありません。そのため髪の長さ調整はBRAの場合は実質この4つになりそうです。ベリーショートは後ほど紹介するbuzz cutがおすすめです。

ショートヘア、短髪

short hair

ミディアムヘア

medium hair

肩までの長さの髪

shoulder length hair

ロングヘア、長髪

long hair

ショートヘアに関するプロンプト

ショートヘアは系20種類ほどプロンプトを検証しましたが、重複などを除くと次の7種類ヘアスタイルが有効でした。bowl cutはボウルカット以外にも前髪ぱっつんを再現するときに便利です。long hairとbowl cutを合わせることで長髪でぱっつん前髪を再現できます。まあまあ短髪にはなってしまいますが、ぱっつん前髪を再現するプロンプトはbowl cutが一番実現度が高いです。

ボブヘア

bob cut

ボウルカット

bowl cut

ピクシーカット

pixie cut

バズカット

buzz cut

カーリーボブ

curly bob

シャギーカット

shaggy

スパイクヘア

spiked hair

髪の結び方のプロンプト

髪の結び方のプロンプトです。お団子ヘア(2つ)はduble bunだけだと再現度が低かったのでshort twin tailsなどを利用する工夫をしました。

お団子ヘア

hair bun

お団子ヘア(ダブル)

double bun and short twin tails

ツインテール

twintails

ポニーテール

ponytail

お団子ヘア(上)

topknot

お団子ヘア(後ろ)

bangs pinned back

シニヨン

chignon

三つ編み/編み込みに関するプロンプト

三つ編み

braid

三つ編み(おさげ)

long braid

コーンロウ

cornrow

フィッシュボーン

fish-bone braid hair

ロープブレイド

rope braid

パーマに関するプロンプト

パーマといっても多種多様なのでお好みのものを試してみてください。

パーマ

perm hair

内巻きヘア

inwardly curled hair

外巻きヘア

outward curled hair

滑らかなカール

smooth curly hair

ゆるいカール

loose curly hair

カーリーヘア

curly hair

スパイラルカール

spiral curl hair

チョッピーヘア

choppy hair

前髪/もみあげに関するプロンプト

おでこだし

forehead

センター分け

middle part

前髪を後ろへ

slicked back hair

ぱっつん前髪

blunt bangs

斜め前髪

diagonal bangs

後ろに上げた髪

pulled back hair

もみあげ

sideburns

触覚

tendrils

前髪(bangs)プロンプト10種類4モデルで検証

本記事ではbangsをはじめとする前髪のプロンプトを10種類紹介します。また髪型のプロンプトは全般的にモデルによって対応していたりしてなかったりするので今回はイラスト系モデルとリアル実写系モデルを合わせて4つのモデルに対して検証してみまし...

髪質のプロンプト

silky hairはおすすめのプロンプトです。

直毛

straight hair

細い髪質

thin hair

繊細な髪

fine hair

太い髪質

thick hair

艶のある髪質

silky hair

傷んでいる髪質

damaged hair

光沢感のある髪質

shiny hair

硬い髪質

coarse hair

濡れ髪

wet hair

ふわふわヘア

bouffant

ウェーブ

wavy hair

フリッジヘア

frizzy hair

ボリュームのある髪

voluminous hair

空気に触れる髪

airy hair

自然なウェーブヘア

natural wave hair

個性的な髪型のプロンプト

アフロ

afro hair

キンキーへア

kinky hair

ドレッドヘア

dreadlocks

ポンパドール

pompadour

髪色のプロンプト

髪色のプロンプトです。複数の髪色を上手くコントロールしたい場合は次の記事を参考にしてください。

【Stable Diffusion呪文】髪色の呪文、複数の色の髪型検証

髪色の呪文(プロンプト)に関する調査結果をまとめてみました。茶髪や金髪といった一般的な髪色からピンクや銀髪といってなかなか見ることのない髪色までまとめてみました。またグラデーションから髪に線が入る髪型など複数カラーのヘアスタイルの...

黒髪

black hair

茶髪

brown hair

明るい茶髪

light brown hair

こげ茶

dark brown hair

グラデーションカラー

gradation color hair

ツートンカラー

two-tone hair

金髪

blonde hair

銀髪

silver hair

赤髪

red hair

オレンジ髪

orange hair

黄色

yellow hair

ピンク髪

pink hair

紫髪

purple hair

緑髪

green hair

青髪

blue hair

灰色の髪

grey hair

銅色

copper hair

白髪

white hair

虹色

rainbow hair

検証に使ったモデルとプロンプト、パラメータ

本記事で生成している画像は次のフォーマットに基づいているので参考にしてください。

モデル: beautifulRealistic_brav5.safetensors [ac68270450]

(Best quality, 8k, 32k, Masterpiece, UHD:1.2), Photo of a pretty Japanese woman with plain t-shirt in front. (髪型のプロンプト) portrait, white background

Negative Prompt: Negative prompt: (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), watermark, blurry, bad-artist, bad-hands-5, bad_prompt, easynegative, ng_deepnegative_v1_75t

Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Size: 512×768

他の呪文(プロンプト)を知りたい場合はこちら

Stable Diffusion呪文集(プロンプト)完全ガイド。これで美少女AI画像が生成できる！

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Stable Diffusion商用利用可能なモデル一覧

禁断ボーイ — Fri, 16 Feb 2024 12:25:34 +0000

Stable Diffusionの商用利用で確認すべき注意点

モデルのライセンスのライセンスが商用利用なライセンスなのか？
生成された画像に有名アニメキャラクターや衣装など著作権侵害になっていないかどうか？
生成された画像の顔が芸能人に似ていて肖像権を侵害していないか？
LoRAを使う場合はライセンスと著作権、肖像権を侵害しないかの確認

モデルのライセンスについて

著名なライセンス

CreativeML Open RAIL-M: モデルをホスティングしたり、生成した画像を掲載したり販売することが可能となっている比較的自由に商用利用可能なライセンスです。ただし、公序良俗に反する行為は認められておりません。
dreamlike: Dreamlikeやそれの派生形モデルについて適用されるライセンスです。商用利用には制限が伴います。Chilloutmixなどもこのライセンスに該当します。

ライセンスの確認方法

civitaiでのモデルのライセンスの確認補法

civitaiでモデルページへアクセスしてモデルの詳細欄の下にライセンスが表記されているので確認します。おおむねCreativeML Open RAIL-Mなので、そうであれば比較的自由に商標利用が可能なモデルとなっております。

Hugging Faceでのモデルのライセンスの確認補法

モデルページの上部に表示されています。

著作権も気にしましょう

著作権なども気にしましょう。衣装やアニメキャラクターなどのLoRAがありますが、それらを使うと著作権侵害してしまう可能性が高いです。そのためLoRAを使うときは可能な限り配慮するようにしましょう。またLoRAを使ってなくても有名アニメキャラクターを生成することができることがあり、その場合は著作権侵害になる可能性があるので注意です。

商用利用可能な実写系モデル。

ここで紹介するのはCreativeML Open RAIL-Mのみが適用されているモデルを商用利用可能として紹介します。

商用利用可能なアニメ系モデル

Anything

万象熔炉 | Anything V5/Ink - ink | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

不要问为什么别的模型能出这个模型不能出，或者为什么细节/画面不丰富精美，你先看看你写没写或者写了什么奇怪的东西，没写的东西别指望模型给你出图。 ———————————— Anything-Ink hugging face: X779/Anything_ink · Hugging Face 1....

Sweet Sugar Syndrome

Sweet Sugar Syndrome - v1.5 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

Not Always New Journeys. Recommended Some settings ・Sampling method DPM++2M SDE Karras ・Sampling Steps 20〜40 ・Hires Upscaler 4x-AnimeSharp

AnythingElse

AnythingElse V4 - v4.5 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

Note : We've been told that this is just a troll and not an official version of Anything V4. Originally posted to Hugging Face by Andite Thanks to ...

Counterfeit-V3.0

Counterfeit-V3.0 - v3.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

high quality anime style model. Support☕ more info. Verson2.5

商用利用をおすすめしないモデル(一部制限や不明瞭)

7th anime

7th animeは高品質なアニメ系モデルですがライセンスが不明瞭な状況です。商標利用可能かどうかが明示されてないので最悪の場合、著作権侵害になってしまいます。アニメ系モデルだとAnythingが商用利用可能で品質が高いので7 th animeを商用利用することはおすすめしません。

syaimu/7th_Layer · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Chilloutmix

Chilloutmixはdreamlikeライセンスが適用されているため、商標利用には手続きが必要で必ずしも商用利用可能かどうかがわからないです。Chilloutmixは開発が行われていないこともあり、わざわざ商標利用するために使う必要性は小さいです。他のmutsuki mixなどはテイストが近いので代替としてはこちらがおすすめです。

ChilloutMix - Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

This model has been republished and its ownership transferred to Civitai with the full permissions of the model creator. They have asked that all i...

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モデルのライセンス「Dreamlike」を読む

禁断ボーイ — Wed, 14 Feb 2024 06:18:45 +0000

本記事ではDreamlikeライセンスについて解説を行います。DreamlikeライセンスはDreamlike及びその派生形モデルに適用されているライセンスです。Dramlikeライセンスは日本だとChilloutmixに適用されていることが有名です。

以下Dreamlikeライセンス翻訳。

変更されたクリエイティブMLオープンRAIL-M 2022年12月25日

第I部：前文

このライセンスは、モデル（およびその派生物）の使用を規定し、モデルに関連するモデルカードに基づいています。

以下の通り、あなたとライセンサーは同意します：

1. 定義

「ライセンス」とは、この文書で定義される使用、複製、および配布の条件を意味します。
「データ」とは、モデルと共に使用されるデータセットから抽出された情報やコンテンツのコレクションを指します。これには、モデルのトレーニング、プリトレーニング、またはその他の評価に使用されるものが含まれます。このデータはこのライセンスの下でライセンスされていません。
「出力」とは、モデルを操作して得られる情報コンテンツとして具現化される結果を指します。
「モデル」とは、機械学習ベースの組み立て（チェックポイントを含む）であり、学習された重み、パラメータ（オプティマイザの状態を含む）、Complementary Materialに具現化されたモデルアーキテクチャに対応するものであり、全体または部分的にDataを使用して、Complementary Materialを使用してトレーニングまたはチューニングされたものを指します。
「モデルの派生物」とは、モデルの変更、モデルに基づく作品、またはモデルの重み、パラメータ、アクティベーション、または出力のパターンの転送によって作成されたまたは初期化された他のモデルを指します。これには、中間データ表現の使用を含む蒸留方法や、モデルによる合成データの生成に基づく方法などが含まれます。
「補完資料」とは、モデルを定義、実行、ロード、ベンチマーク、または評価するために使用される、付随するソースコードとスクリプトを指します。これには、トレーニングまたは評価のためのデータを準備するために使用されるものも含まれます。これには、付属のドキュメント、チュートリアル、例などが含まれます。
「配布」とは、モデルまたはモデルの派生物を第三者に送信、複製、公開、またはその他共有することを指します。これには、APIベースやWebアクセスなどの電子またはその他のリモート手段を介して提供されるホストされたサービスとしてのモデルも含まれます。
「ライセンサー」とは、ライセンスを付与している著作権所有者または著作権所有者によって許可された実体を指します。これには、モデルの権利を有している可能性のある個人または実体、およびモデルの配布を行う個人または実体も含まれます。
「あなた」（または「あなたの」）とは、このライセンスによって付与された権限を行使し、/またはモデルを目的や使用分野を問わず使用している個人または法的実体を指します。これには、エンドユーザーアプリケーション（例：チャットボット、翻訳者、画像生成）でのモデルの使用も含まれます。
「第三者」とは、ライセンサーまたはあなたと共通の制御下にない個人または法的実体を指します。
「貢献」とは、モデルの元のバージョンやそのモデルの変更または追加など、著作権所有者またはその代理として許可を得た個人または法的実体によって故意にライセンサーに提出された著作物を指します。この定義では、「提出された」とは、電子的な、口頭の、または書面でのライセンサーまたはその代理人に送信された任意の形式の通信を指します。

第II部：知的財産権

モデル、モデルの派生物、および補完資料には、著作権と特許の付与が適用されます。モデルとモデルの派生物は、第III部に記載されている追加条件が適用されます。

2. 著作権ライセンスの付与。

このライセンスの条件に従う限り、各投稿者は、あなたに対して、補足資料、モデル、およびモデルの派生物を複製し、準備し、公開表示し、公に実行し、サブライセンスし、および配布するための恒久的で世界的な、非排他的で無料で、ロイヤリティフリーで、取消不能な著作権ライセンスを付与します。

3. 特許ライセンスの付与。

このライセンスの条件および適用される場合には、各投稿者は、あなたに対して、特許侵害に関連するその投稿者の特許請求が、その投稿者の寄与だけでなく、その寄与が提出されたモデルと/または補足資料との組み合わせによって必然的に侵害されるものに限り、モデルおよび補足資料を製造し、製造させ、使用し、販売し、輸入し、およびその他の方法で譲渡するための恒久的で世界的な、非排他的で無料で、ロイヤリティフリーで、取消不能な（この段落に記載されているものを除く）特許ライセンスを付与します。

第III部：使用、配布、および再配布の条件

4. 配布および再配布。

第三者のリモートアクセス目的（例：ソフトウェアサービス）のために、いかなる媒体でも、変更の有無にかかわらず、モデルまたはその派生物のコピーを複製して配布することができます。ただし、以下の条件を満たす必要があります：

収益を得たり、得る予定があるウェブサイト/アプリなどで、モデルまたはその派生物をホストすることはできません。収益を得たい場合は、contact@dreamlike.art までメールしてください。
モデルカードとファイルを商業および非商業の両方のウェブサイト/アプリにホストすることができます（実際の推論や微調整はありません）。完全なモデル名（Dreamlike Diffusion 1.0）を記載し、モデルカードへのリンク（https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-diffusion-1.0）を含めてください。
完全に非商用のウェブサイト/アプリなどで、モデルまたはその派生物をホストすることができます（収益または寄付を受け取っていないことを意味します）。完全なモデル名（Dreamlike Diffusion 1.0）を記載し、モデルカードへのリンク（https://huggingface.co/dreamlike-art/dreamlike-diffusion-1.0）を含めてください。
10人以下のチームで商業目的のためにモデルの出力またはモデルの派生物の出力を使用することができます。
このライセンスに違反してウェブサイト/アプリなどを介してモデルまたはその派生物を使用している場合、商業および非商業の両方の出力を使用することは許可されていません。
第5項で参照されている使用に関する制限は、法的に実施可能な規定として、モデルまたはその派生物の使用および/または配布を管理するいかなる種類の法的契約（例：ライセンス）にも、必須の規定として含まれなければなりません。また、配布先の後続ユーザーに、モデルまたはその派生物が第5項に基づいていることを通知する必要があります。この規定は、補完資料の使用には適用されません。
モデルまたはその派生物の第三者の受取人にこのライセンスのコピーを提供する必要があります。
変更されたファイルに目立つ注意書きを付ける必要があります。ファイルの変更を明示する目立つ注意書きを付ける必要があります。
すべての著作権、特許、商標、および属性の通知を保持する必要がありますが、モデルまたはその派生物の一部に関連しない通知は除きます。
あなた自身の著作権声明をあなたの変更に付加し、 paragraph 4.a. に従ってあなたの変更またはモデルの派生物全体の使用、複製、または配布のための追加または異なるライセンス条項と条件を提供することができます。ただし、モデルの使用、複製、および配布がこのライセンスの条件に準拠している場合に限ります。

5. 使用に基づく制限。

付録Aに記載されている制限は、使用に基づく制限と見なされます。したがって、指定された制限された使用のためにモデルまたはモデルの派生物を使用することはできません。このライセンスに従ってモデルを使用することができますが、法的な目的にのみ使用し、ライセンスに従います。使用には、モデルの任意のコンテンツを作成、微調整、更新、実行、トレーニング、評価、および/または再パラメータ化することが含まれます。モデルまたはモデルの派生物を使用するすべてのユーザーに、このパラグラフ（第5項）の条件に従うよう要求する必要があります。

6. 生成する出力。

ここで示されている以外の場合、ライセンサーは、モデルを使用して生成した出力に対する権利を主張しません。あなたは、生成した出力とその後の使用に責任を負います。出力の使用は、ライセンスに記載されている規定に違反してはなりません。

Section IV: その他の規定

7. 更新とランタイム制限。

法律が許す限り、ライセンサーは、このライセンスに違反するモデルの使用を制限したり（リモートまたはその他の方法で）、電子手段を通じてモデルを更新したり、更新に基づいてモデルの出力を変更する権利を留保します。あなたは、最新バージョンのモデルを使用するために合理的な努力を行う義務があります。

8. 商標および関連事項。

このライセンスによって許可されるものでは、ライセンサーの商標、商号、ロゴを使用したり、当事者間の関係を承認または誤解させることはできません。ここに明示的に許可されていない権利は、ライセンサーによって留保されます。

9. 免責事項。

適用法によって要求される場合または書面で合意される場合を除き、ライセンサーは、モデルおよび補完資料（および各貢献者はその貢献を提供します）を、いかなる種類の保証もなしに、「現状有姿」の状態で提供します。これには、タイトル、非侵害、商品性、特定目的への適合性に関する保証または条件も含まれます。あなたは、このライセンスの下での権限の行使に関連するリスクを自己負担し、モデル、モデルの派生物、および補完資料の使用の適切さを決定することに対して単独で責任を負います。

10. 責任の制限。

契約、またはその他の法律理論に基づく、いかなる場合も、適用法（故意的かつ重大な過失行為など）によって要求されない限り、貢献者は、あなたに対していかなる損害も賠償する責任を負いません。これには、商業的な損害や損失のすべてに関連する、いかなる性格の直接、間接、特別、偶発的、または結果的損害も含まれます。たとえそのような損害の可能性について貢献者が助言した場合でも、その責任はありません。

11. 保証または追加の責任の受諾。

モデル、モデルの派生物、およびそれらの補完資料を再配布する際に、このライセンスに一貫したサポート、保証、補償、または他の責任の義務を提供し、料金を請求することを選択することができます。ただし、そのような義務を受け入れる場合、あなたは自己の名で、自己の責任でのみ行動し、他の貢献者を代理で行動することはできません。また、そのような保証または追加の責任を受け入れることによって貢献者によって生じるいかなる責任に対しても、あなたは貢献者を免責し、保護することに同意する必要があります。

12. このライセンスのいずれかの条項が無効、違法、または執行不能であると判断された場合、その他の条項は影響を受けずに有効であり、ここに設定されていなかったかのように有効です。

13. ライセンサーは、いかなる理由でもいつでもライセンスの条項を変更する単独の権利を有します。

14. ライセンサーは、いかなる理由でもいつでも、誰に対してもモデルまたはモデルの派生物の使用を禁止する権利を有します。

付録A

モデルまたはその派生物を次のような方法で使用しないことに同意します：

適用可能な国家、連邦、州、地方、または国際法または規制に違反する方法で
未成年者を損なうための目的で、あるいは未成年者に有害であるような方法で
損害を与える目的で検証可能な偽情報やコンテンツを生成または拡散すること
個人を傷つけるために使用できる個人を特定する情報を生成または拡散すること
他人を中傷したり、侮辱したり、その他嫌がらせを行ったりすること
個人の法的権利に不利な影響を与える完全に自動化された意思決定を行うこと、またはその他に拘束力のある義務を作成または変更すること
オンラインまたはオフラインの社会的行動や既知または予測される個人または性格的特性に基づいて個人やグループを差別したり傷つけたりする目的で、またはその効果がある方法で使用すること
特定の年齢、社会的、身体的、または精神的特性に基づく特定のグループの脆弱性を悪用し、そのグループに関連する人物の行動を物理的または心理的に害を与えるか、または与える可能性があるように実質的に歪める方法で使用すること
法的に保護された特性やカテゴリに基づいて個人やグループを差別したり傷つけたりする目的で、またはその効果がある方法で使用すること
医療アドバイスや医療結果の解釈を提供すること
詐欺/犯罪の犯行を予測するなど、司法、法執行、移民、または亡命プロセスの管理に使用される情報を生成または拡散すること（テキストのプロファイリング、文書での主張の因果関係を引き出す、一般的かつ恣意的に対象を絞った使用など）。
NFTを生成すること

以上Dreamlikeライセンス翻訳。

商用利用について

Dreamlikeライセンスでは商用利用にはcontact@dreamlike.artへ問い合わせる必要があります。10人以下の組織などまだ小規模に関しては商用利用ができるようです。また、NFTへ生成した画像を利用することは禁じられています。つまり、商用利用については制限がかかるため注意が必要です。

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モデルのライセンス「CreativeML Open RAIL-M」を読む

禁断ボーイ — Mon, 12 Feb 2024 14:10:36 +0000

CreativeML Open RAIL-Mライセンスはオープンソースのモデルの中では、比較的ルーズで条件を満たせば商用利用も許可されているライセンスとなっています。また多くのStable Diffusion モデルはCreativeML Open RAIL-Mで公開されていることが多く生成系AIの商用利用を検討する際には理解が不可欠なライセンスとなっています。本記事ではCreateveML Open RAIL-Mを訳していきます。

第1節: 序文

2022年8月22日に作成されたCreativeML Open RAIL-Mライセンスの抜粋です。このライセンスは、アートやコンテンツの創造におけるマルチモーダル生成モデルの使用に関するライセンス条項の原則と意図を述べています。

目的と背景：ライセンスは、マルチモーダル生成モデルの広範な採用と、特にアートやコンテンツの創造におけるその潜在的な変革力を認識しています。
オープンさと責任：AI技術の使用におけるオープンさと責任のバランスを強調しています。オープンな研究と開発を促進する一方で、これらのモデルに関連する潜在的な悪用や倫理的考慮事項に対処することを目指しています。
オープンソースライセンスからのインスピレーション：ライセンスは、知的財産権の付与に関するオープンソースの許容ライセンスからインスピレーションを得ています。
使用に基づく制限：ライセンスには、モデルの使用が許可されない特定のユースケースに関する制限が含まれており、潜在的な悪用が発生した場合にライセンサーが条件を強制できるようにしています。
派生バージョン：モデルの派生バージョンが異なるライセンス条件でリリースされた場合でも、元のライセンスと同じ使用に基づく制限を含める必要があります。
オープンさと責任のバランス：ライセンスは、オープンなAI分野における責任あるオープンサイエンスを可能にするために、オープンさと責任のバランスを取ることを目指しています。

全体的に、このライセンスは、アートやコンテンツの生成の領域における特に、AI技術の倫理的な使用に関する懸念に対処しつつ、オープンな研究と開発を促進する枠組みを提供することを目指しています。

1. 定義

“License”(ライセンス)は、この文書で定義される使用、複製、および配布の条件を意味します。
“Data”(データ)は、モデルと一緒に使用されるデータセットから抽出された情報やコンテンツのコレクションであり、モデルのトレーニング、事前トレーニング、またはその他の評価に使用されます。データはこのライセンスの下でライセンスされていません。
“Output”(出力)は、モデルを操作して得られる情報コンテンツに具体化された結果を意味します。
“Model”(モデル)は、学習された重み、パラメータ（オプティマイザの状態を含む）、Complementary Materialに具現化されたモデルアーキテクチャに対応する、学習または調整された、またはその一部である、任意の付属の機械学習ベースのアセンブリ（チェックポイントを含む）を指します。。
“Derivatives of the Model”(モデルの派生物)は、モデルの変更、モデルに基づく作品、または他のモデルへのパターンの転送によって作成または初期化されたモデル、その他のモデルを指します。他のモデルがモデルと同様に機能するようにするための重み、パラメータ、活性化、またはモデルの出力のパターンを他のモデルに転送することを指します。これには、中間データ表現を使用する蒸留方法や、他のモデルのトレーニングに合成データを生成するためのモデルに基づく方法などが含まれます。
“Complementary Material”(補完材料)は、モデルを定義し、実行し、読み込み、ベンチマークを行い、評価するために使用される付属のソースコードとスクリプトを指します。また、トレーニングまたは評価のためのデータを準備するために使用されるものも含みます。これには、付随するドキュメント、チュートリアル、例などが含まれます。
“Distribution”(配布)は、モデルまたはモデルの派生物を第三者に伝送、複製、公開、またはその他共有することを意味し、電子的または他のリモート手段で提供されるホストされたサービスとしてモデルを提供することを含みます。たとえば、APIベースのアクセスやWebアクセスなどです。
“Licensor”(ライセンサー)は、ライセンスを付与している著作権所有者または著作権所有者が権限を持つエンティティを指します。これには、モデルの権利を有する可能性のある個人またはエンティティ、およびモデルの配布を行う可能性のある個人またはエンティティが含まれます。
“You” (or “Your”)”(あなたまたはあなたの)は、このライセンスによって付与された権限を行使する個人または法人を指し、モデルをいかなる目的および使用分野で使用してもよいことを意味します。モデルをエンドユースアプリケーション（例：チャットボット、翻訳、画像生成など）で使用することを含みます。
“Third Parties”(第三者)は、ライセンサーまたはあなたと共通のコントロール下にない個人または法人を指します。
“Contribution”(貢献)は、ライセンサーによってモデルに組み込まれるように意図された、著作権所有者または著作権所有者の代理で提出された、または提出された任意の著作物を意味します。この定義の目的において、「提出された」とは、ライセンサーまたはその代理人に送信された任意の形式の電子、口頭、または書面でのコミュニケーションを意味します。これには、ライセンサーまたはその代理人がモデルの議論と改善のために管理する、またはその代理人が管理する電子メーリングリスト、ソースコード管理システム、および問題追跡システム上で行われるコミュニケーションが含まれますが、「貢献ではない」と著作権所有者によって明示的にマークされているか、または書面で指定されているコミュニケーションは除外されます。
“Contributor”(貢献者)は、ライセンサーおよびライセンサーが貢献を受け取り、その後モデルに組み込まれた個人または法人を指します。

第2節: 知的財産権

モデル、モデルの派生物、および補完材料には、著作権と特許の付与が適用されます。モデルとモデルの派生物は、第3節で説明されている追加の条件が適用されます。

2. 著作権ライセンスの付与。

このライセンスの条件に従い、各貢献者は、あなたに対して補完材料、モデル、およびモデルの派生物を複製し、準備し、公開表示し、公に実行し、サブライセンスし、および配布する永続的で、世界中で、非排他的で、無償で、ロイヤリティフリーで、取り消し不能な著作権ライセンスを付与します。

3. 特許ライセンスの付与。

このライセンスの条件および適用される場合には、各貢献者は、あなたに対して、モデルおよび補完材料を作成し、作成させ、使用し、販売し、輸入し、および他の方法で転送するための永続的で、世界中で、非排他的で、無償で、ロイヤリティフリーで、取り消し不能な（この段落で述べられているように）特許ライセンスを付与します。これは、その貢献者がそれらの貢献のみによってまたはそれらの貢献をモデルと組み合わせてのみ侵害される必要性がある特許のクレームに対してライセンスが可能である貢献者によってのみ適用されます。モデルおよび/または補完材料またはモデルおよび/または補完材料に組み込まれた貢献が直接または間接的な特許侵害を構成すると主張しているエンティティ（訴訟中の交叉請求または反請求を含む）に対して特許訴訟を起こした場合、このライセンスの下でモデルおよび/または作業のためにあなたに付与された特許ライセンスは、その訴訟が主張された日または提起された日から終了します。

第3節: 使用、配布、および再配布の条件

4. 配布と再配布。

あなたは、第三者がリモートアクセスの目的（例：ソフトウェアサービスとして）にモデルまたはその派生物のコピーをホストし、いかなる媒体でも変更の有無に関係なく配布することができます。ただし、以下の条件を満たしている必要があります：

5.で参照されている「使用に基づく制限」は、モデルまたはその派生物の使用と/または配布を規制するいかなる種類の法的契約（例：ライセンス）においても、強制可能な規定として含まれている必要があります。
あなたは、配布先の後続のユーザーに、モデルまたはその派生物が5.の対象であることを通知する義務があります。この規定は、補完材料の使用には適用されません。
モデルまたはその派生物のモデルまたはその派生物を修正した場合、変更を明示する目立った通知をファイルに付ける必要があります。あなたは、モデル、モデルの派生物の一部に関連しない通知を除くすべての著作権、特許、商標、および帰属の通知を保持する必要があります。

4.a.あなたは、自身の修正に著作権を付与し、修正の使用、複製、または配布のための追加または異なるライセンス条件を提供することができます。ただしモデルの使用がこのライセンスの条件を満たしている場合に限ります。

5. 使用に基づく制限。

別紙Aに記載されている制限は使用に基づく制限と見なされます。したがって、指定された制限された使用に対しては、モデルとその派生物を使用することはできません。あなたは、このライセンスに従って、合法的な目的のみでモデルを使用することができます。使用には、モデルを使用してコンテンツを作成し、微調整し、更新し、実行し、トレーニングし、評価し、および/または再パラメータ化することが含まれます。モデルまたはその派生物を使用するすべてのユーザーに、このパラグラフ（5.使用に基づく制限）の条件を遵守するように要求する必要があります。

6. 生成した出力。

ここで明示されている以外の場合、ライセンサーはモデルを使用して生成された出力に関する権利を主張しません。あなたは、生成した出力とその後の使用に対して責任を負います。出力の使用は、ライセンスに記載された規定に違反してはなりません。

第4節:その他の規定

7. 更新とランタイムの制限。

法律で許可される限り、ライセンサーは、このライセンスに違反するモデルの使用を制限し（リモートまたはその他の方法で）、電子手段を通じてモデルを更新し、更新に基づいてモデルの出力を変更する権利を留保します。あなたは、最新バージョンのモデルを使用するために合理的な努力を行う必要があります。

8. 商標および関連事項。

このライセンスによって明示的に許可されていない限り、あなたにはライセンサーの商標、商号、ロゴを利用する権利がありません。また、当事者間の関係を推奨または誤解させることを許可するものではありません。また、明示的に付与されていない権利は、ライセンサーによって留保されています。

9. 免責事項。

適用法によって要求される場合または書面で同意される場合を除き、ライセンサーはモデルと補完材料（および各貢献者はその貢献）を「現状のまま」提供し、明示または黙示を問わず、いかなる種類の保証または条件も行使しないことに同意します。、非侵害、商品性、特定の目的への適合性に関する保証や条件も含まれます。あなたは、このライセンスの下での権限の行使に関連するリスクを自己で評価し、モデル、モデルの派生物、および補完材料を使用または再配布する適切さを決定することに完全に責任を負います。

10. 責任の制限。

適用法（故意または重大な過失の行為など）で要求される場合を除き、契約、またはその他の理論において、いかなる貢献者も、このライセンスまたはモデルおよび補完材料の使用または使用不能から生じる直接的、間接的、特別、付随的、または結果的な損害、およびいかなる商業的損害または損失に対する責任も、明示された場合であっても、そのような損害の可能性について警告されていた場合でも、負いません。

11. 保証または追加責任の受諾。

モデル、モデルの派生物、およびそれらの補完材料を再配布する際、あなたは、このライセンスに一致するサポート、保証、免責、またはその他の責任義務と/または権利の受諾を提供し、そのような義務を受諾することができます。ただし、このような義務を受け入れる場合、あなたは自己の責任と自己の責任でのみ行動し、他の貢献者を代理して行動することはできません。そして、そのような保証または追加責任の受諾によって引き起こされた責任について、各貢献者を保護するためにあなたが免責し、防御することに同意します。

12.

このライセンスのいかなる規定が無効、違法、または執行不能であると判断された場合でも、その他の規定に影響を与えずに有効であり、かつそのような規定がここに記載されていなかったかのように有効であり続けます。

別紙A 使用制限

モデルまたはその派生物を次のような目的で使用しないことに同意します：

適用可能な国内、連邦、州、地方、または国際法または規制に違反する方法での使用
未成年者を利用、傷つける目的で、または未成年者をどのようにしても利用、傷つける試みをする目的での使用
明確に偽の情報および/または他人を害する目的でコンテンツを生成または広めること
個人を傷つけるために使用できる個人を特定できる情報を生成または広めること
他人を中傷し、名誉を毀損し、またはその他の方法で嫌がらせをすること
個人の法的権利に不利益を与えるような全自動決定を行うこと、または個人の法的権利を作成または変更する、または拘束力のある義務を作成または変更すること
オンラインまたはオフラインの社会的行動または既知または予測される個人または個性的特性に基づく個人またはグループを差別し、または傷つける目的のある使用、またはそのような効果がある使用
特定の年齢、社会的、身体的、または精神的特性に基づく特定の人々の脆弱性を悪用し、そのグループに属する人の行動を実質的に歪ませるような方法でその人または他の人に物理的または心理的な害を引き起こす目的のある使用
法的に保護された特性またはカテゴリに基づいて個人またはグループを差別し、または傷つける目的のある使用
医療アドバイスや医療結果の解釈を提供する目的での使用
法執行、法執行、移民、または亡命プロセスの管理に使用される情報を生成または広める目的で、個人が詐欺/犯罪を犯すと予測する（例：テキストプロファイリング、文書で述べられた主張の間の因果関係を描く、無差別かつ恣意的にターゲットを絞った使用）こと

和約はここまでです。以下は本ブログの解説になります。

商用利用について

CreativeML Open RAIL-Mの商用利用に関する特別な記述はありません。商用目的での使用がライセンスの範囲内で行われる限り許可されることを示唆しています。なので、商用利用を含むすべての利用は、ライセンス内の条件と制限を遵守する必要があります。

モデルを再配布する際の注意点

モデルをカスタマイズなどして再配布する際はライセンスに「5. 使用に基づく制限。」を付与する必要があります。使用に基づく制限とは別紙Aに記載されるような反社会的にモデルを悪用させることを防ぐ制限のことです。

生成した画像を商用利用したい

生成した画像は別紙Aに記載されているような反社会的な利用方法でなければ利用することができます。当然、ブログやSNSでも公開することができます。

CreativeML Open RAIL-Mでも気を付けよう！

CreativeML Open RAIL-Mはかなり緩いライセンスですがCivitaiでCreativeML Open RAIL-Mライセンスで公開されていても作成者がライセンスに関する意識が低いと本来CreativeML Open RAIL-Mで公開できないモデルがCreativeML Open RAIL-Mとして公開されていることもあります。また著作権で保護されたデータセットで学習されたモデルが、そのまま著作物を出力する可能性も0ではないので気を付けながら運用していくのをおすすめします。

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Stable Diffusionモデルのダウンロード＆入れ方と定番モデル

禁断ボーイ — Sun, 04 Feb 2024 09:56:08 +0000

Stable Diffusionモデルは、高品質な画像生成に利用される強力なモデルの一つです。この記事では、Stable Diffusion Web UIを使って、様々なStable Diffusionモデルを簡単に切り替えて使用する方法を紹介します。Stable Diffusionで画像生成を初めたばかりで、もっと高品質な画像を生成したい人を対象にする記事となっております。本記事の注目の内容は次の通りです。アイキャッチ画像はおまけにつけています。

Stable Diffusion Web UIへのモデルの入れ方を簡潔に解説！
実写系とアニメ系に分けて定番モデルを紹介！
初心者がつまずきなポイントも補足！Google Driveで利用する場合など。

モデルにはいくつか種類が存在するので注意

Stable Diffusion関連のモデルにはいくつかの種類があります。誤ったモデルをインストールしてしまうと動作しないので注意が必要です。まずはどのモデルをインストールしたいかを確認しましょう。

Stable Diffusionモデル(本記事で取り扱うもの)
LoRA
LoRAの派生形(LYCORIS)

Stable Diffusionモデル(本記事で取り扱うもの)

Stable Diffusionモデルは、オリジナルデータで再学習させたり、モデルを組み合わせることで、新しいモデルが日々登場しております。いくつかバージョンがあるので注意が必要です。主要なバージョンはv1.5ですが、SDXLも将来的に注目されるかもしれません。

SDXLモデルは高解像度な画像生成に適しており、v1.5に代わるものとして注目されました。しかし、高いPCスペックと時間が必要なため、まだ一般的ではありません。詳細はこちらの記事を参照してください。

LoRA

LoRAはStable Diffusionモデルを補正し、新しい概念を学習させる手法です。これもLoRAモデルと呼ばれます。LoRAについて詳しく知りたい方は、こちら記事を参考にしてください。

LoRAの派生形(LYCORIS)

LoRAの学習方法を変更した派生形モデルも存在しますが、一般的ではないため詳細は割愛します。また、LoCon、LoHa、LoKAなども類似したモデルです。

モデルの入れ方（Stable Diffusionモデル）

Stable Diffusionモデルを使う手順を次のステップに分けて紹介します。

ステップ 1: モデルを探す(定番モデルとサイト、モデル集の紹介)
ステップ 2: モデルをダウンロード(CivitaiのUIの解説)
ステップ 3: モデルを配置(モデルを配置する場所の説明)
ステップ 4: モデル一覧の更新(Stable Diffusion Web UIでモデルを再度読み込みする方法)
ステップ 5: モデルの切り替え(Stable Diffusion Web UIでモデルを切り変え方法)

ステップ 1: モデルを探す(定番モデルとサイト、モデル集の紹介)

定番モデル:

まず定番モデルは次の通りです。初心者の方は次のモデルを利用することをお勧めします。これだけ使ってれば十分なくらい高い品質のモデルです。

アニメ系: Anything v5 ink (Civitai)
実写系: Beautiful Realistic Asian (Civitai)

モデルが公開されているサイト:

モデルが公開されているサイトは次の2つがメジャーです。それ以外のサイトからダウンロードすることは、ほぼありません。また、Hugging Faceも徐々に使われなくなっているので基本的にはCivitaiを利用することになります。

Civitai（定番サイト、モデル数が多い、検索機能が豊富）
Hugging Face（生成モデル全般のサイト、キーワード検索のみなのでモデルの検索が難しい）

一覧で確認したい場合:

モデルの調査に関しては本ブログで行っているため気になる方は次の記事も参考にしてみてください。

実写系モデルの一覧

Stable Diffusion モデル。リアルな日本人が生成できる実写モデルと50種の生成画像を一挙公開。

SNSやブログなどで生成された画像をみると美少女なのに、手元で画像を生成すると美少女ではなくおかしいなと思うことはありませんか？おそらくそれは使っているStable Diffusionモデルが悪いのが原因です。特に公式のStabl...

アニメ系モデルの一覧

今回はアニメイラスト生成に強い、アニメ系モデルについて紹介します。Stable Diffusionは大きく分けるとアニメイラストが得意なアニメ系モデルと実写画像が得意な実写系モデルにわかれます。実写系モデルについて興味がある方は次...

ステップ 2: モデルをダウンロード(CivitaiのUIの解説)

今回はCivitaiのページでのモデルのダウンロード方法について説明します。基本的にはモデルのダウンロードボタンを押すだけでダウンロードできるのですが、UIや見方について簡単に説明します。

UIには2パターンあるので注意してください。

パターン1: わかりやすくDonwloadボタンが表示されている場合
パターン2: DownloadボタンではなくCreateボタンが表示されている場合

パターン1: わかりやすくDonwloadボタンが表示されている場合

まずは意図したとおりのモデルであるかを確認します。TypeがCHECKPOINT MERGE もしくは CHECKPOINT TRAINEDになっている。Base ModelがSD 1.5になっていることを確認します。
もし下記のようにDownloadボタンがわかりやすく表示されている場合はDownloadボタンクリックするとモデルがダウンロードされます。代わりにCreateボタンが表示されている場合は次のパターン2を参考にしてください。

パターン2: DownloadボタンではなくCreateボタンが表示されている場合

まずは意図したとおりのモデルであるかを確認します。TypeがCHECKPOINT MERGE もしくは CHECKPOINT TRAINEDになっている。Base ModelがSD 1.5になっていることを確認します。
Createというボタンの右にあるダウンロードマークのボタンをクリックします。
ウィンドが開くのでModel SafeTensorをクリックします。するとモデルがダウンロードされます。まれにckptが表示されるモデルもありますが基本的にはSafeTensorを選びましょう。ckptしかない場合はckptでも動作はするのでckptをダウンロードします。

ステップ 3: モデルを配置(モデルを配置する場所の説明)

Stable Diffusion Web UIがインストールされたフォルダ配下のmodels\Stable-diffusionに配置します。

例: "C:\Users\kindan\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\”

Google Driveでインストールする場合の補足:

Google Driveを使用している場合も手順は同様です。ただし、「stable-diffusion-webuiをどこにインストールしたかわからない！」という方はGoogle Driveの検索機能で検索してください。

stable-diffusion-webuiが見つかったらstable-diffusion-webui→models→Stable-diffusionと移動してStable Diffusionモデル(.safetensors)をアップロードしてください。

Google Driveでは、アップロード後に反映に時間がかかることがあるため、1~2分待つことをお勧めします。

ステップ 4: モデル一覧の更新(Stable Diffusion Web UIでモデルを再度読み込みする方法)

これでStable Diffusion Web UIでモデルを利用することができます。ただし、Stable Diffusion Web UIがすでに起動している状態の場合は更新ボタンを押してモデルを再度読み込んでください。

ステップ 5: モデルの切り替え(Stable Diffusion Web UIでモデルを切り変え方法)

Stable Diffusion Web UIの左上のセレクトボックスからモデルの切り替えができます。

美少女を生成するには？

モデルを切り替えるだけで美少女は生成できますが、プロンプトの書き方、LoRAやADetailerなどの技術もしておくことでより意図したとおりの画像を生成することができます。次の記事で一通りのテクニックを解説しているので参考にしてみてください。

Stable Diffusion呪文集(プロンプト)完全ガイド。これで美少女AI画像が生成できる！

FAQ

以下はよくある質問です。

起動してからモデルを入れても良いか？

はい、Stable Diffusion Web UIを起動してからモデルを追加しても問題ありません。その場合はモデルのセレクトボックスの右にある更新ボタンでモデルの一覧を更新してください。

ckptとsafetensorsについて

ckptは古いモデルの形式であり、通常は使用しません。
safetensorsはckptを改良したモデルのフォーマットで、モデルの破損チェックやセキュリティ対策が行われています。安全にモデルを利用するための対策が施されています。

おまけ(アイキャッチ画像)

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画像生成ドットコム

【AIグラビア】バニーガール58枚

【AIグラビア】スク水、競泳水着68枚

参考記事

【AIグラビア】ブルマ美少女56枚

今後もAIグラビア作っていきます。

下着、水着のプロンプト(呪文)30種類Stable Diffusion

下着

水着

検証につかったプロンプトのテンプレート

前髪(bangs)プロンプト10種類4モデルで検証

前髪のプロンプト: AIイラスト系モデル1(Anything)

前髪のプロンプト: AIイラスト系モデル(MeinaMix)

前髪のプロンプト: 実写系モデル(Beautiful Realistic Asians)

前髪のプロンプト: 実写系モデル(Dream Shaper)

【実写】Stable Diffusion髪型！呪文・プロンプト集。実写リアル

髪の長さのプロンプト

ショートヘアに関するプロンプト

髪の結び方のプロンプト

三つ編み/編み込みに関するプロンプト

パーマに関するプロンプト

前髪/もみあげに関するプロンプト

髪質のプロンプト

個性的な髪型のプロンプト

髪色のプロンプト

検証に使ったモデルとプロンプト、パラメータ

他の呪文(プロンプト)を知りたい場合はこちら

Stable Diffusion商用利用可能なモデル一覧

Stable Diffusionの商用利用で確認すべき注意点

モデルのライセンスについて

著名なライセンス

ライセンスの確認方法

civitaiでのモデルのライセンスの確認補法

Hugging Faceでのモデルのライセンスの確認補法

著作権も気にしましょう

商用利用可能な実写系モデル。

BRA

Realisian

DreamShaper

mutsuki_mix

kisaragi_mix

商用利用可能なアニメ系モデル

Anything

Sweet Sugar Syndrome

AnythingElse

Counterfeit-V3.0

商用利用をおすすめしないモデル(一部制限や不明瞭)

7th anime

Chilloutmix

モデルのライセンス「Dreamlike」を読む

第I部：前文

1. 定義

第II部：知的財産権

2. 著作権ライセンスの付与。

3. 特許ライセンスの付与。

第III部：使用、配布、および再配布の条件

4. 配布および再配布。

5. 使用に基づく制限。

6. 生成する出力。

Section IV: その他の規定

7. 更新とランタイム制限。

8. 商標および関連事項。

9. 免責事項。

10. 責任の制限。

11. 保証または追加の責任の受諾。

付録A

商用利用について

モデルのライセンス「CreativeML Open RAIL-M」を読む

第1節: 序文

1. 定義

第2節: 知的財産権

2. 著作権ライセンスの付与。

3. 特許ライセンスの付与。

第3節: 使用、配布、および再配布の条件

4. 配布と再配布。

5. 使用に基づく制限。

6. 生成した出力。

第4節:その他の規定

7. 更新とランタイムの制限。

8. 商標および関連事項。