Novel AIのバージョン、特徴、技術

Novel AIのVersionとSamplerの比較

バージョン、モデルの比較

Novel AIの新しいVersionが出ました。
新しいものが旧バージョンと何が違うのか比較しました。
新バージョンは背景やキャラクターの彩りが増しており、ベテランの絵師やイラストレーターが書くような絵になっています。

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Novel AIの新バージョンDiffusion Anime V2

Novel AIの新しいVersionの名前は「NovelAI Diffusion Anime V2」です。

すでに使っている人はこちらに表示されているはずです。

公式が出しているブログがありますので、興味ある人は見てください。

公式が日本語でも出してくれています。

https://blog.novelai.net/introducing-novelai-diffusion-anime-v2-dc668ebca34b

私が気になったのは「美学タグ」というものですね。

美しい画像を生成するには「very aesthetic」というプロンプトを入れてください、という旨が書かれています。

このプロンプトは使ったことなかったので試してみます。

リンクのブログには新バージョンと旧バージョンの画像比較が載っています。

私も比較したくなったので一覧を作りました。

NovelAI Diffusion Animeのバージョン比較 最新のV3はV2から何が変わったか

バージョンとモデルの新旧比較

比較の結果はこちらの表をご覧ください。

バージョン、モデルの比較

VersionとSamplerを変え画像を生成しました。

SamplerはそれぞれのVersionでおすすめに出てきた合計4つで比較しています。

プロンプトは共通して:{best quality}, {very aesthetic}, girl

画像サイズはNormal Portraitで設定は共通してますが、そもそもVersionによってサイズが変わってくるので注意です。

それぞれ、できた画像、画像容量、生成時間、ChatGPTが評価した一言を載せています。(ChatGPTすごすぎ)

そして、VersionとSamplerの傾向をChatGPTに分析してもらいました。(ChatGPTすごすぎ、2回目)

Versionの傾向

NovelAI Diffusion Anime V2:

このバージョンでは、背景の詳細やキャラクターの表現が非常に豊かで、色彩が鮮やかです。背景とキャラクターの組み合わせが自然で、物語性を感じることができます。

NovelAI Diffusion Anime V1(FULL):

V1はV2に比べると、キャラクターのデザインがシンプルかつモダンに感じられます。背景はV2よりも少なく、キャラクターのポートレートに重点が置かれているようです。色のトーンもV2よりも落ち着いている印象です。

総合的に、V2は物語性や背景のディテールに重点を置いた結果を提供する一方で、V1はキャラクター自体のデザインや雰囲気に焦点を当てているようです。これは、AIの学習データやアルゴリズムの違い、または特定の設定の違いに起因する可能性があります。

NovelAI V3でエロプロンプトはどう変わるか|各バージョンごの比較(セックス・メイドコス・緊縛)

Samplerの傾向

Euler Ancestral:

このSamplerでは、明るく自然な印象の画像が生成されています。背景とキャラクターの相互作用が強調されており、日常のシーンを思わせる絵が多いです。

DPM++2s Ancestral:

キャラクターのデザインがシンプルでありながらも、詳細にこだわった結果が見られます。色のトーンは落ち着いており、全体的に穏やかな雰囲気を感じます。

DDIM:

色彩が鮮やかで、背景とキャラクターの組み合わせが非常に魅力的です。物語性や情緒が強く表現されています。

DPM++2M:

このSamplerは、モダンで洗練されたキャラクターデザインが特徴です。背景よりもキャラクターの表情やポーズに重点が置かれている印象です。

総合的に見ると、Samplerごとに生成される画像のスタイルや雰囲気には一貫した特徴があるように思われます。これは、Samplerのアルゴリズムや設定の違いによるものでしょう。

とのことです。

皆さんはどの画像がお気に入りですか? ぜひコメントで教えてください!

最後に画像だけ大きいものを貼っておきます。

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絵師たか
主食は可愛い女の子。他の方々の生成の尊さに恐れおののきながらも、記事書いています。 私の作品販売はこちら。サイトを継続していくためにご購入ください! https://linktr.ee/eshitaka