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LORA学習キャプション方式におけるタグ付けの考え方
前回の記事で書こうと思ったけど長くなりそうなので別にする事にしました。
アイちゃんは全裸
僕はタグ付けをする度にこの言葉を思い出します。良い言葉だ。この言葉を軸にU-NETとテキストエンコーダ（以下TE）の関係をざっくりとでも理解していればOK牧場。
教師画像をそのまま覚えるU-NET
U-NETは学習の核の部分です。1枚の画像を完全なノイズになるまで段階的にボカしてその都度プロセス前後の
半年くらいAIイラスト作りからLORA学習を学習して思った事
AIは決して万能の願望器などではないAIイラストは予めとんでもない量の画像を学んで「猫はこんな形ですよ。こんな毛の色ですよ。人はこんな形ですよ。アニメの女の子はこんな色ですよ」と言う様な情報をパッケージにしたモデルファイルに、「猫、女、アニメ、すけべ」等の単語を入力するとその要素を抽出して出力する。そんなものです。生成をする度にシード値はランダムに変わるし、シードを固定して単語を入れ替えたりしても
もっとみるデジタルバイブランスに触るな
※この記事は高リフレッシュレートディスプレイを使う競技ゲーマー向けの内容です。
また当方DTP業を生業としてる訳でもなく趣味の横好きですので多少間違いはあるかもしれませんがとにかくまあ聞いてください。
デジタルバイブランスを盛るのは目に悪いだけです。断言しますが必要ありません。
今から紹介するガンマ・コントラスト調整をしてもらえればデジタルバイブランス以上のメリットが得られるでしょう。
デジタ
最近FPSの為に試した事まとめ
エイム能力面の話Xtrfy MZ1購入
Xtrfy GP3購入
上記に伴ってマウスグリップの改善を試みた
以前はZowie S2を使用していた。左右対称マウスな事もあり摘まみ、掴みに近いグリップをしていたがMZ1の特徴的な形に合わせてやや変化する。
GP3はハードパッドで沈み込み一切無く布パッドとは比べものにならない程滑る為余計な力を入れればミドルセンシと言えど簡単にレティクルが滑り出して