第12回、スーパーリトルガールを生成してみた。
今回は、スーパーヒロインの代名詞である、「スーパーガール」を生成してみました。タイトルに「スーパーリトルガール」とあるのは、一応の著作権対策と、少女期のスーパーガールを生成したいという自分の願望からです。
(このくだり、いい加減もういいですね)
自分が生成に使用しているSeaArtには、5つの生成モデルがあり、普段はその
中から、”ChilloutMix”と”DreamShaper”という、2つのモデルを使用しているのですが、まずは全てのモデルで試してみて、どのモデルがスーパーリトルガールの生成に向いているのかを検証してました。
モデルの特性を知る上で、皆さんの参考にもなれば幸いです。
生成モデル:ReV Animated
生成モデル:GhostMix
生成モデル:RPG
生成モデル:ChilloutMix
生成モデル:DreamShaper
まとめ
今回の検証では、写真が学習素材のRPGとChilloutMixが、年齢を反映させやすい事がわかりました。イラストを学習素材にしているGhostMixが、年齢を一番反映させにくく、イラストと写真の両方の要素を持つ、ReVAnimatedとDreamShaperは、やや反映をさせにくいという感じでした。
GhostMixでも普通の子供は年齢相応に描けているので、これは推測ですが、
少女期のスーパーガールの画像を学習しているかが、画像の生成に影響しているのではないかと思いました。写真系はスーパーガールのコスプレ写真が学習素材にあるのかもしれませんが、本来スーパーガールは大人になってからあの衣装を身に着けるので、イラスト系では少女期の衣装着用画像が学習素材にはないのかもしれません。念のために70歳のスーパーガールも試してみましたが、どのモデルも年齢を反映させる事はできませんでした。
超能力実験の際にも思いましたが、AIは何でも自由に描けるわけではなく、学習素材にある物をベースに生成するので、ある程度の限界や得手不得手がある事がわかります。
そうした特性を理解するのが、AI画像生成を使いこなすコツなのかもしれませんが、苦手を克服するプロンプトを見つけるのも、楽しみの一つかもしれませんね。
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