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帯椀 稀能毘
#画像生成AI
#AIグラビア
#FLUX2
ようやくComfyUIがFLUX.2Klein正式対応になったので、9B用のワークフロー落として動かしました。
謎のエラーが頻発していたのは、どうやらテキストエンコーダーが原因だったようです。4Bと9Bで共通じゃないのね。9B用とされるエンコーダー（Quen3-FP8-8BMIX)に変えたら動きました。
ただ、推奨セッティングの4ステップ生成だと、FLUX系では珍しく腕の生成不良がいきなり出たので、一体化されてるワークフローを分解して、8ステップ生成に設定変更してます。
画像は前に挙げた紫髪のお嬢さんのプロンプトをほぼ流用して、バックをプールに変えてます。「紫ベースの多色髪」というプロンプトはちゃんと再現されましたが、髪の長さはベリーショート設定でもこの長さでした。
ただ、Z-Image-TurboもFLUX.2Kleinも、AI作画の天敵と言われる腹ばいをいともあっさり作画してくれるので、今どきの画像生成AIはすごいと思います。
AI技師の星
23帯椀 稀能毘
FLUX2むっちゃ重そうやな…。
モデルデータとテキストエンコーダーがどっちも33GB超えって…。
エンコーダーは軽量化されたFP8版を見つけたけど、それでも18GBとかあるもんな。
うちの環境で動けばいいけど、アカンかったらFLUX.1-kontextの導入に方針転換しよう。こっちならモデルデータとワークフローだけで動くし。
#ひとりごとのようなもの
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ひろ✨
代表的な生成モデルには、確率的生成モデル（Probabilistic Generative Models） と 深層生成モデル（Deep Generative Models） がある。前者には混合ガウスモデル（GMM）や隠れマルコフモデル（HMM）などが含まれるが、近年主流となっているのは後者であり、ニューラルネットワークによる高次元分布の近似を行う。特に有名なのが、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、および**拡散モデル（Diffusion Model）**である。
VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、潜在空間における確率的表現学習を行う。GANはジェネレータとディスクリミネータの**ミニマックス最適化（minimax optimization）**によって、分布近似を競合的に洗練させる。一方、Diffusion Modelはノイズ除去過程を逐次的に学習し、高品質なサンプル生成を可能にする。この拡散モデル系は、**スコアベース生成（Score-based Generation）**とも呼ばれ、現在の画像生成（例：Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney）や動画生成の中心技術となっている。
また、自然言語領域では、自己回帰型言語モデル（Autoregressive Language Model）が主流であり、Transformerアーキテクチャを基盤とする。GPTやLLaMAなどは、トークン列の条件付き確率 P(x_t|x_{<t}) を逐次推定し、テキストを生成する。これにより、文脈保持・推論・スタイル模倣などの高次言語生成能力が実現している。
さらに近年では、マルチモーダル統合（text-to-image, text-to-video, text-to-audioなど）が進み、生成系AIは単一モーダルの枠を超えて「統合的創発（emergent multimodality）」を示すに至った。これは巨大パラメータ空間と自己教師あり学習（self-supervised learning）による**表現学習の汎化（representation generalization）**の成果であり、人間の創造的活動の一部を模倣・拡張する段階に入っている。
要するに生成系AIとは、確率的表現学習・深層分布近似・モーダル統合によって新たなデータを創出する人工知能技術体系であり、単なる情報処理を超え、創造の自動化を実現する計算的パラダイムである。
AIの星4
けしご
MDとコントローラとエンコーダを使えるように
4
おばけ
1けしご
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苦味
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おすすめのクリエーター
帯椀 稀能毘
ゆるゆるやってます。
画像生成AIでイラスト描いてます。
妄想度高めのコンテンツですが、お楽しみ下さい(笑)
フォローいただいたらだいたいフォローバックしますが、自己紹介と投稿のないアカウントの方はフォローバックできませんのでご容赦ください。
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ドロ谷
目が合いましたね?これでお前とも縁ができた！
都合のいい人間なので都合よくお使いくださいな？
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ひろ✨
32、哲学、恋愛、就職・転職、お笑い政治経済、🇺🇸🇯🇵ドル円、Java、英語、法律、AI、ディープラーニングG検定、メンタルヘルス、基本情報、うつ病、愛知、名言、政策金利
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