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【結果報告】3D×AI による Rendering 実験

概要以前の記事からの続きとなる。 3D と AI を組み合わせて画像を仕上げる工程について一連の作業が完了したので、結果をまとめる。 作成した画像は以下。 （note のセンシティブ規制がよく分からなかったので一部画像はモザイク処理をして掲載する。元画像は Twitter か Pixiv を参照してください） 結局特別なテクニックのようなものは編み出せず、基本的な処理を何度も繰り返すというところに落ち着いてしまったが、作業の中で気を付けた点を記しておく。 目的以前の記事

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    • 手描きと AI 描画を Loopback して行うキャラ描画 【Case B】

      English Version: https://medium.com/@neoclassicalribbon/character-drawing-using-hand-drawing-and-ai-loopback-methodology-case-b-3c4e26430f0c 概要前回の記事に引き続き、手作業と AI 描画を反復しながら画を完成させる。 今回は 3D を使用してリアル系のスタイルで描画することを目指した。 また、背景とキャラを両立させる方法や、部分的な

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      • 手描きと AI 描画を Loopback して行うキャラ描画 【Case A】

        English Version: https://medium.com/@neoclassicalribbon/character-drawing-using-hand-drawing-and-ai-loopback-methodology-case-a-a6b488ee37b0 概要ControlNet を使用して、より意図に沿った画像を作成するワークフローを探索する。 今回は線画、塗りを手描きによる修正も含めながら、段階的に仕上げる手法について調査した。 以下に各段

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        • 【3D】MMD モーションを AutoRigPro に Remap する

          概要 MMD のモーションデータ (.vmd) を Blender アドオンである AutoRigPro の Remap 機能を用いて別のRig へと転送する方法を調査した。 Remap を簡単にするため MMD の標準ボーンと AutoRigPro ボーンの対応関係を示すプリセットを作成したので配布する。 手短にAutoRigPro の Remap 機能についての解説が必要ない方は、文末で配布している MMD ボーンと AutoRigPro ボーンの対応プリセット (.

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        【結果報告】3D×AI による Rendering 実験

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          【AI】PanoHead で Stable Diffusion の顔画像を 3D 化してメッシュを取得する

          [English Version]: https://medium.com/@neoclassicalribbon/ai-panohead-for-3d-conversion-of-stable-diffusion-face-images-987550d221c8 概要 頭部の画像一枚から全周の 3D モデルを出力できる PanoHead を使用してみた。 Stable Diffusion から生成した頭部画像を用いて 3D 化が可能であることを確認した。 ただし、実用

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          【AI】PanoHead で Stable Diffusion の顔画像を 3D 化してメッシュを取得する

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          【中間報告】3D×AI による Rendering 実験

          English Version: [Interim Report] 3D×AI Rendering Experiment | by NeoClassicalRibbon | May, 2023 | Medium 現在進めている個人研究について、一旦中間的な成果がまとまったのでシェアする。 概要主に行ったのは以下の作業である。 1: AI によるキャラクターデザイン ControlNet を利用してオリジナルのキャラクターのデザインを行った。 2: 人力作業による 3

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          【中間報告】3D×AI による Rendering 実験

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          Summary of Insights from Training High-poly LoRA ver.2

          日本語版はこちら: https://note.com/takumi__ncr/n/n2fb9d265ffa9 This article summarizes the insights gained during the training of High-poly LoRA ver.2, focusing on the impact of training resolution. Due to the length of the article, only the conc

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          ハイポリ LoRA ver.2 の学習時の知見まとめ

          English Version Here: https://note.com/takumi__ncr/n/n21016c358ea5 ハイポリ LoRA ver.2 の学習時の知見をまとめる。 特に学習解像度に関して詳細に検証している。 長くなったため解像度に関する結論のみ最初に掲載しておく。 学習解像度を上げることは学習結果に影響する可能性がある ただし、その効果が望ましいものとは限らないため、学習目的に応じて適切な解像度を選択する必要がある （note の仕様なの

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          ハイポリ LoRA ver.2 の学習時の知見まとめ

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