個人推測，novelai 在學習上是先取形狀邊緣運算，將形狀取出後再依照形狀給予定義，並將形狀內的圖像依照雜訊亂度分別定義出"細節特徵"或"材質"

使用者按下生成後，背後依照 "特徵、髮型、材質"給予一定程度的隨機參數，但不影響視角，藉此來創造轉蛋的樂趣

這種學習方式不存在"骨架"與"空間"，而是利用高評分繪師的"形狀"略為調整後重新修改其材質與配件來畫軀幹。

這在某一些特殊一點點，少見但有人畫的姿勢中會特別明顯。

所以我判斷手指腳趾問題無解XDDDD
因為手指腳趾是無法靠"修改邊緣"就把形狀套上去的

novelai解決四肢扭曲的問題，靠的就是圖像邊緣複製，不讓AI自己去產生這邊緣(或者降低AI參與的權重)。

而這招沒辦法解決手指腳趾的狀況

而且他故意把STEP數鎖在50次
基本上也無法太多優化
只能說速度快是真的

但有點不盡人意

魔法咒語(10/7)詞條的本質是AI將學習的形狀、材質進行的歸類，官方應該是能自己公開啦但大概當作是產品樂趣

sheer2130: step 差異真的不夠大，現在玩一玩真的想來搭自己的AI來訓練

NOVELAI可能會比較適合生成概念圖

拿到概念圖後再用IMG2IMG自己算

AI 有趣的地方應該是在...把做圖門檻降低XD
人類不需要學習本來就有畫圖能力，把想像化為圖像進行傳遞~而工具使用的門檻在AI導入下變為零，這真是讓人悸動的時刻XD

sheer2130: 是這個嗎?
這兩個禮拜爆紅的 Stable Diffusion

f787f: 其實本來就是在用這個

也因為這個迎來了一波換顯卡的風潮

有人講到"AI沒辦法畫太複雜的動作"，原因就是本噗所說的，他理解的是"形狀"而非動作。

當這種形狀在資料庫內太少時，就會無法正確判斷邊界，多一點或少一點就成了克蘇魯了XD

這是novelai訓練機制的根本性問題

sheer2130: 嗚.......我也因為這個正在考慮要不要提前買3080 orz....

所以其實是N家要賣40系列的宣

f787f: 他也是為了線上服務的效率才把資料庫限縮的

f787f: 已經不是提前了
我的3080現在還調不到貨呢

Seaka: N家40跑AI更快!有更大的VRAM；原本想說他塞一堆AI加速核心到底市場在哪......
市場在現在滿滿的AI大數據工程師這邊(X

剛好卡在這個40顯卡老黃強推
供應商堵爛不想作30顯卡的關卡

sheer2130: 那我就等40吧XD
先靠現在的雲端產品

再次提醒　不要退而求其次選3080以下的
尤其3070ti

這次基本需求是3080起跳，4070夠不夠用還不知道XD

不同動作的部份如果以3d圖像投影量產一堆不同的動作、再投影到2d圖面當作學習材料或許可行
但說到底，這個動作AI是沒辦自己學的，因為AI學習動作概念和我們不一樣

所謂的【遊戲市場對畫質的需求已經到盡頭了，顯卡效能過剩】在接下來的人人電腦都跑科學運算下應該又有一番新的需求誕生XD

Seaka: 這就是完全不同的訓練模式，然後很不幸的我所知道的到現在為止的成品都還很初步XD

這樣目前如果Stable Diffusion有開一個圖片的Input讓人類可以提供構圖、骨架等等的調整會更好用吧

這塊反而有可能做出成果來的，是自動車廠商。
他們手上有著具備3維資訊與對應2維圖像的大量訓練與測試資料。
這種資料網路上不存在只能自己生產~~要進行訓練的門檻比現有的高不知道多少層級

Seaka: Stable Diffusion 我還沒玩過XD 不過novelai是不理解骨架是什麼，他能理解的只有"形狀"。

如果你提供的形狀不在他的資料庫"夠多的紀錄"中，他會試圖自己找類似形狀填充，就像我之前畫的三隻腿一樣~

喔我以為Stable diffusion就是novelai使用的模型名？

f787f: 遊戲畫質哦 光追本來就是吹到不能再吹破的牛皮

sheer2130: 光追效果很好喔XD
不過要遊戲廠商支援orz
Seaka: 突然發現他是Stable Diffusion耶?

果然"零門檻取得基本繪圖技巧"引來了一堆招搖撞騙的傢伙...

這幾天看人AI來AI去的我覺得，反正真正想理解的人根本沒幾個，被騙活該啦

之前測的

詞組 masterpiece, skinny, full body, short dress, View from the bottom up
這時候我還沒玩背景、表情、細節定義。
AI是真的很厲害，但招搖撞騙的真讓人憤怒

Seaka: 這種騙人的會騙走一部分想理解的，讓世界的笨蛋越來越多嗯?好像也不是壞事

不過Stable Diffusion原本的運作就是imgtoimg吧？，然後novelAI另外加了關鍵字轉圖像的部份不知道他這個關鍵字到圖像中間塞了多少性癖進去，這樣子另外再調教一個stable diffusion把novel AI的圖丟進去有點重工感...

Seaka: 畢竟訓練出來的模型是黑盒子，仰賴另一個模型就是這麼一回事吧，然後越來越不可控又要重回原版XD

情報落差會存在套利空間
江湖一點訣 說破不值錢

masterpiece,small breasts, denim shorts,pantyhose,button gap, standing on one leg, wet, water
測試效果，目前因為屬於盲盒猜效果，以著類似的字串調整搭配，做出漂亮的項目後要轉換其實不太容易，要再重新測出新的組合

@raion_bronze - 話說stable-diffusion的使用者，好像有出了接近於NOVEL...wow