>>520
git clone 
https://github.com/SkyTNT/anime-segmentation.git　を実行する

git clone 
https://huggingface.co/skytnt/anime-seg　次にこれを実行

inference.pyを移動させたいので
ユーザー/ユーザー名/のところに
anime-segmentation、anime-segがDLされてるので
anime-segからanime-segmentationへinference.py移動

cd anime-segmentation　実行　→　python -m venv venv　実行　

→　.\\venv\\scripts\\activate.bat　実行

anime-segmentationのrequirements.txtの
torchに==1.12.1+cu113、torchvisionに
==0.13.1+cu113を追記して適当な真っ白い行に--extra-index-

url https://download.pytorch.org/whl/cu113を書く

pip install -r requirements.txt　実行

python inference.py --net isnet_is
--ckpt isnetis.ckpt --data 1024サイズの
切り抜く画像があるファイル名(日本語使用禁止)

--out 出力先ファイル名(日本語使用禁止)
--img-size 1024 --only-matted　実行で切り抜き開始

>>535
ほえー親切な人や。イケメンや。
ワイも試してみよかな。

>>535
ローカル切り抜きできたで
サンガツ！

>>535を再度使用する場合
cd anime-segmentation
.\\venv\\scripts\\activate.bat

python inference.py --net isnet_is
--ckpt isnetis.ckpt --data 切り抜きファイル名
--out 出力先ファイル名 --img-size 1024 --only-matted

再度やるときにエラーが出た場合はなんやったっけな
なんかインストールせんとあかんかったはず
エラー文で検索すれば解決方法出たと思うわ

>>535
めんどいなこれ
Automatic1111用の拡張になったら起こしてくれ

>>535
サンガツなんとなくやらないかん事
分かってきたは感謝感謝やでぇ
ただ動いてそうなところまで来たけど
画サイズ引数ようわからんなエラーで終わる

>>537
こんな機能あるの知らなかったわ…

>>645
バリエーションオートエンコーダーやろ
これどっちやろな🤔みたいなのをこっちやろ😁
みたいに無理やり導く的な役割をしてると解釈してる

>>650
プロンプト調整しながら
5枚ずつ生成してその場で選別
10枚ずつだと追い付けないわ

>>657
ローカル入れてから一度も整理してなかったら
とんでもなく膨らんでたわその都度やるのもええな

>>657
ワイもこれやな
気に入った画像はsaveして更に後から厳選や

>>650
PhotoSiftええで
ドラッグ&ドロップして画像みながらA,B,Cとか
キー押してくとA,B,Cでフォルダ作られて振り分けられる
100枚とかそんぐらいの選別だから数千枚とかは知らん

>>650
webuiのImagesBrowserじゃ
どうにもならなくなってきたからファイラー導入したわ
As/Rってやつ使ってるけどなかなかいい感じやで　
最初に操作覚えたり設定変えたりでちょい手間やけどな

>>650
どこかポイントに着目して、
良いものだけを別フォルダにまとめるという作業を繰り返す
そして十枚二十枚くらいになったら２枚ずつ比較して
全体的に良いものを選ぶことを繰り返す

>>695
ローカルなら保存する時の
ファイル名は変えられるで

>>696
確かにstep5でもそこそこなの出るけど
それでseed固定してstep増やすと
がっつり絵柄変わるから時短に使い難いわ

>>696
情報助かるやで。
Euler系寄りのふわっとした絵柄なんやな
他のサンプラーの半分のステップ数で済むけど、
処理速度も半分みたいなのが残念や
ただプロンプトの解釈が他よりも上手な気がするわ。
液体表現も上手い気がする
まだまだわからんけど面白いサンプラーや！
これでまた当分遊べそうや！

>>697
ただのアプスケと違うんか…？

>>752
５０～６０くらいや