海賊ラビィ

【解説】小サイズペニス安定生成方法 (Pixiv Fanbox)

Published:

2023-11-04 13:54:31

Edited:

2023-12-13 15:38:03

Imported:

2024-03

Content

1.はじめに

この記事では、小サイズのTNTNを比較的安定的に生成する方法を解説していきます。

成人向け男の娘漫画を読んでみると、男の娘キャラクターのTNTNは小さめに描かれることが多いです。

これは、男の娘キャラクターの身体的性を明らかにしつつも、女の子っぽさを強く出すためのアプローチだと考えられます。

画像生成AIはどのような画像でも生成できると思われている方もいますが、実際には制約の中で試行錯誤した上で、100の失敗作の上に1の成功作を生み出すような状況です。

いずれはこの状況も改善されるかもしれませんが、少なくとも今はこのような感じです。

そして、中には100の失敗作を積み上げても成功に届かないようなテーマも存在します。

その一つが、小サイズのTNTN生成です。

この原因としては、次の2つを想定しています。

1. 画像生成AI（少なくともStableDiffusion1.5系）は細部の描写が不得意である。

　←手や指が安定しないと言われている原因です。

2. そもそも、画像生成AIが小サイズ（特に非勃起状態）のTNTNをあまり学習していない。

　←NSFWでのTNTNは、大多数が勃起状態です。

この記事と似たようなテーマの記事を前に書きました。

【解説】小サイズ非勃起ペニス画像生成方法

1.はじめにこの記事では、小サイズで非勃起なTNTN画像を生成することを目的とします。画像生成AIは、既存の画像を学習し、そのパターンに基づいて画像を生成します。そして、現在流通している画像でTNTNが描かれる場合は、勃起状態であることがほとんどです。その結果だと思われますが、非勃起状態の画像を生成する...

これはこれで良いのですが、手間がかかることが否定できないので、違うアプローチも研究していました。

その研究で、ある程度の成果が得られたので、こちらの記事で解説します。

2.生成例

①前からのアングル（1人）

from below, squatting, presenting,

solo,

arms up, v, ✌,

(otoko no ko:1), small penis, flaccid, testicles,

young,

completely nude, flat chest,

blonde hair, two side up, blue eyes,

dark room, on bed

, (masterpiece, best quality, chromatic aberration)

Negative prompt: (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie, (interlocked fingers), (hetero, pussy, vaginal, vagina, cameltoe, breasts, cleavage, covering:1.4)

②前からのアングル（2人）

straight-on, presenting, yaoi, penis size difference,

2boys,

hand on own chest, hand up,

small penis, erection, testicles, navel,

otoko no ko, young,

completely nude,

blonde hair, two side up, blue eyes,

faceless male,

dark room

, (masterpiece, best quality, chromatic aberration)

Negative prompt: (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie, (interlocked fingers), (hetero, pussy, vaginal, vagina, cameltoe, breasts, cleavage, covering:1.4)

③横からのアングル

from side, yaoi, anal, sex, doggystyle, interracial,

2boys,

all fours, ass grab,

penis size difference, small penis, huge penis, testicles,

otoko no ko, young, cum in ass,

completely nude,

blonde hair, two side up, long_hair, blue eyes, screaming, tongue out, saliva trail,

faceless muscular dark-skinned male

, (masterpiece, best quality, chromatic aberration)

Negative prompt: (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie, (interlocked fingers), (hetero, pussy, vaginal, vagina, cameltoe, breasts, cleavage, covering:1.4)

④後ろからのアングル

looking back, after anal, bukkake, ejaculation, excessive cum, cumdrip,

1boy, solo,

all fours,

small penis, flaccid, (testicles, perineum),

otoko no ko, young, cum in ass,

completely nude,

blonde hair, two side up, long hair, blue eyes, heavy breathing,

dark room, on bed

alonadicktail, (masterpiece, best quality, chromatic aberration)

Negative prompt: (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie, (interlocked fingers), (hetero, pussy, vaginal, vagina, cameltoe, breasts, cleavage, covering:1.4)

3.解説

アングルごとにアプローチを変えます。

原則としては、

1. 画像サイズを大きくすることで画像生成AIが細部を描けるようにした上で、

2. 細部の描きこみを補助するLoRAモデルを適用し、

3. 小サイズペニス用のLoRAモデルやNegPiPでの負のプロンプト適用をします。

①前からのアングル（1人）

上の1を前提とした上で、次の2種類のLoRAモデルを適用します。

2のタイプのLoRAモデルとしては、「flat」や「flat2」が有名です。

これ自体は描きこみ量を下げるLoRAモデルなのですが、負のプロンプト適用をすることで、逆に描きこみ量を上げることができます。

(frame embed)

しかし、上の生成例では、実験的に次のLoRAモデルを使わせていただいています。

1の強度で使っていますが、描きこみ量が確かに上がっています。

(frame embed)

3のLoRAモデルとしては、次のものを使わせていただいています。

■Small Penis [Anime] Flaccid and Erect [by R4208]

https://civitai.com/models/176870/small-penis-anime-flaccid-and-erect

civitai.com

https://civitai.com/models/176870/small-penis-anime-flaccid-and-erect

②前からのアングル（2人）

これは①と変わりませんが、前の記事で紹介したimg2imgテクニックを使っています。

新・AI男の娘イラスト生成術入門【2.初級編】（img2imgテクニック）

1.概要チュートリアル編の続きの記事です。この記事では、「1名の男の娘と顔の見えないモブ竿役が登場する画像を生成する」ための私なりの方法を解説していきます。 2.前提条件以降の作業は、次のモデルを使用します。【モデル】・SweetLuna/Aurora 3.作業 txt2imgで2種類（男の娘・竿役）の画像を生成し、画像加...

それにより、TNTNのサイズ差を表現できています。

また、以前のプロンプトの場合は複数のTNTNを描いてもらうために「multiple penises」を使っていましたが、このタグを使うと竿役の肌色でヒロイン♂役のTNTNが描かれてしまうことがあるようです。

そのため、その代わりに「penis size difference, small penis, huge penis」が使えないかを試しています。

③横からのアングル

1と2の部分は①と同じですが、3は対象のLoRAモデルでは対応が難しいようでした。

そのため、前の記事のようなアプローチをしています。

④後ろからのアングル

1と2の部分は①と同じですが、3は別のLoRAモデルをかなり弱めに適用しています。

LoRAモデルとしては、次のものです。