女の子の日焼けのさせ方

はじめに

皆様、こんにちは！
花粉症でティッシュとColabのユニット消費が止まらないStmic | AIGirl_Photoです！
今回は日焼け美女について検証しました！

それでは本編どうぞ！

有効な単語の検証

まず最初に日焼けに有効そうな単語と単語の強弱が有効かどうかを調べました。
初めに断っておきますが、今回肌の色という海外ではかなりセンシティブな話題を扱ってますが、筆者に人種差別の思想などは一切ございません。

ベースのプロンプトは
1girl, solo, bikini, footlights, best quality, masterpiece, ultra high res, (photorealistic:1.4), looking at viewer,
で、soloとbikiniの間に後述の〇〇skinを入れています。

ネガティブプロンプトは
illustration, 3d, sepia, painting, cartoons, sketch, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, bad anatomy, bad hands, normal quality, double navel, ((monochrome)), ((grayscale:1.2)), (backlight:1.2), collapsed eyeshadow, multiple eyebrows, fleckles, analog, analogphoto, signatre, logo, 2faces, (nipples:1.5),
です。

モデルなど設定各種はこちらです
model：ChilloutMixのジェネリック
Steps: 20
Sampler: DPM++ 2M Karras
CFG scale: 7
Size: 512x768
Seed:3782610210

上記の設定の画像がこちらです。

これに肌の色の関係ありそうな単語を追加していきます。

その結果がこちらです。

使用した単語は以下の通りです。結果の横軸になってます。
fair skin：白い肌
tanned skin：日焼けした肌
dark skin：黒い肌
suntan skin：健康的な肌
sunburn skin：火傷くらい焼けた肌

縦軸が各単語の強度です。
１列目は(fair skin:1.0)〜(fair skin:1.5)を比べてるということですね。

fair skinは白い肌ということでしたが、素の肌がかなり白いということもあってか、ほぼ変わりませんでした。
分かりやすく変わったのはtanned skin、dark skinですね。
dark skinに至っては顔というか人種まで変わっていますね。
日本人とプロンプトに書くと胸のサイズが小さくなるように、それぞれの単語はそれ以外の要素にも多大な影響を与えているようです。
つまりガングロギャルを作るには、かなり緻密にプロンプトを設計しないといけないということですね。
今回はそこにはトライしてないので、またの機会に(^^)

強度は色に対してそこまで影響を与えていないように思いました。
単語の影響力の方がはるかに強いですね。

続きは有料で公開します。🙇‍♂️
・LoRAが肌の色に与える影響の調査
・実際にどの単語をどの組み合わせで使えばいいのか
を書いていますので、気になる方は是非最後まで読んでみて下さい！