Результаты поиска по запросу «

раздеть Stable diffusion

»

Запрос:
Создатель поста:
Теги (через запятую):



нейронные сети гайд Stable diffusion раздетые нейросеткой 

Как отредактировать любой рисунок с помощью нейросети Stable Diffusion. Подробный гайд

Будем считать, что вы уже установили и настроили Automatic1111's Stable Diffusion web-gui, а также скачали расширение для ControlNet'a и модели для него. Нам нужно будет лишь controlNet Inpaint и controlNet Lineart.

В интернете уже есть гайд по установке. И не один. Да хоть на том же YouTube.

Будем учиться редактировать на примере вот этой картинки:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Автор - Chaesu

Первым делом открываем фотошоп. Да, прежде чем загружать изображение в SD, его нужно подготовить. Проблема тут такая: SD 1.5 модели не могут нормально работать с изображениями больше 800 пикселей. Поэтому, выделяем в фотошопе вот такую область размером 600x900:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Не снимайте выделение сразу, оно ещё пригодится

Выделение есть, теперь Ctrl+C и вставляем скопированный кусок во вкладку txt2img в окошко ControlNet'а (в первые три, то есть вставляем три раза):

ControlNet vl.1.440 3 units ▼ ControlNet Unit 0 ControlNet Unit 1 ControlNet Unit 2 ControlNet Unit 3 Single Image Batch Multi-Inputs Set the preprocessor to [invert] If your image has white background and black lines. Q и ^ ^ Q Enable Low VRAM Pixel Perfect,нейронные сети,гайд,Stable

Вы ведь не забыли увеличить количество юнитов контролнета в настройках?

Теперь настраиваем сами юниты контролнета:
Unit 0:

Preprocessor reference_only Control Weight 0,95 Starting Control Step o,22 Ending Control Step Style Fidelity (only for "Balanced" mode) Control Mode Balanced My prompt is more important Q ControlNet is more important,нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Первый юнит будет отвечать за перенос стиля

Unit 1:

Preprocessor Model inpaint_only+lama - u controlnetllModelsJnpaint [be8bc0e< ▼ Control Weight 1 Starting Control Step o Ending Control Step i Control Mode Balanced Q My prompt is more important ControlNet is more important □,нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Второй отвечает за редактирование с сохранением контекста

Unit 2:

Preprocessor Model lineart_realistic - u controlnetllModelsJineart [5c23bl7d Control Weight 0,8 Starting Control Step o Ending Control Step Preprocessor Resolution Control Mode O Balanced My prompt is more important ControlNet is more important - 0 0,8 600,нейронные сети,гайд,Stable

Ну и третий юнит для контроля генерации

После этого нажимайте на кнопку предпросмотра:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

И скачивайте получившийся "негатив"

Single Image Batch Multi-Inputs,нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Можно поиграться с другими препроцессорами, но lineart_realistic обычно выдаёт лучший результат

Смело открываем его в фотошопе (в новой вкладке, старую пока не трогаем) и начинаем редактировать. Надо лишь убрать всё лишнее и обозначить контур того, что хотим получить. Вот как-то так:

Контролирующий лайн готов. Теперь очищаем ControlNet Lineart и вставляем наш "линейный рисунок". Так как на вход теперь на вход контролнету сам лайн, то нам не нужен препроцессор - ставим его на none.

Single Image Batch Multi-Inputs 0 Image (' /' ff l [/ / '! " Y Y i y /\. / 1 Start drawing ’i VJ 1 , У / \ L i • i xx • ! 1 Set the preprocessor to [invert] If your image has white background and black lines. D а ^ Q Enable Allow Preview Control Type Low VRAM Pixel Perfect Mask

Это всё ещё Unit 2

Осталось только нарисовать маску inpaint'а. Переходим в ControlNet Inpaint (Unit 1) и прямо тут в веб-интерфейсе закрашиваем те части, которые хотим перерисовать:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Про тень от одежды не забудьте

Осталось лишь написать промпт (и негативный промпт), выбрать параметры генерации (размер 600x900 не забывайте) и нажимать Generate до тех пор, пока не увидите приемлемый результат.
Например:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Главное что стиль далеко не уехал

Это изображение неплохо бы отправить в img2img inpaint, чтобы поправить мелкие недоработки, но сейчас просто копируем его в буфер, возвращаемся в фотошоп и вставляем в нужное место (выделение пригодилось).

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Сидит как влитая

Исправляется тем же образом:

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Приемлемо

По тому же принципу делаем остальных

нейронные сети,гайд,Stable diffusion,раздетые нейросеткой

Видите недоработки? Исправить их - это ваше домашнее задание

А вот параметры генерации:

(best quality, masterpiece:1.2), 1girl, short hair, (white bikini:1.1), standing, cowboy shot, white background, contrapposto,
Negative prompt: (worst quality, low quality, normal quality:1.3)
Steps: 28, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 6, Seed: 2598121264, Size: 600x900, Model hash: 3867bda67e, Model: kizukiAlternative_v10, VAE hash: 2125bad8d3, VAE: kl-f8-anime2.ckpt, Clip skip: 2,

ControlNet 0: "Module: reference_only, Model: None, Weight: 0.95, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Threshold A: 0.5, Guidance Start: 0.22, Guidance End: 1, Pixel Perfect: False, Control Mode: ControlNet is more important, Hr Option: Both, Save Detected Map: True",

ControlNet 1: "Module: inpaint_only+lama, Model: controlnet11Models_inpaint [be8bc0ed], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Guidance Start: 0, Guidance End: 1, Pixel Perfect: False, Control Mode: My prompt is more important, Hr Option: Both, Save Detected Map: True",

ControlNet 2: "Module: none, Model: controlnet11Models_lineart [5c23b17d], Weight: 0.8, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Guidance Start: 0, Guidance End: 0.8, Pixel Perfect: False, Control Mode: Balanced, Hr Option: Both, Save Detected Map: True", Version: v1.7.0

Модель для генерации логично выбирать близкую по стилю. Для не слишком реалистичных рисунков Kizuki Alternative почти идеальна.

Несколько советов:

- Уменьшайте исходное изображение заранее, облегчайте нейросети работу.

- Можно обойтись из без Lineart'а, и тогда сетка додумает форму самостоятельно.

- Если какие-то части получились хорошо, а какие-то нет, то просто перенесите результат во вкладки Reference и Inpaint и работайте уже с ним.

- Если исходное изображение слишком тёмное либо светлое, то модель сама по себе может не справиться и имеет смысл подключать затемняющую или осветляющую мини-модель (лору).

Развернуть

нейронные сети гайд туториал StableDiffusion песочница 

Как перерисовать/раздеть любого персонажа с помощью Stable Diffusion

нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Сегодня я расскажу о способе дорисовывать любые рисунки с помощью инструментов Stable Diffusion. Но прежде чем я начну, убедитесь что у вас установлена свежая версия Stable Diffusion webui от Automatic1111 + расширение ControlNet 1.1 со всеми нужными моделями.
Вот видео-инструкции (смотреть по порядку):

Установили? Тогда начинаем.

Часть 1. ControlNet Inpaint

Ни для кого не секрет, что в SD существует фича под названием inpaint - это, по сути, способ сгенерировать что-то поверх существующего изображения. В интерфейсе от Automatic1111 под inpaint'ом обычно подразумевают один из режимов img2img. Это хоть и мощный инструмент, но, всё же, недостаточно точный и контролируемый. Тут на помощь приходит ControlNet Inpaint и исправляет главный недостаток "классического" inpaint'а - игнорирование контекста. Впрочем, достаточно теории переходим к практике.

Итак, возьмём изображение, которое мы хотим отредактировать.

И сразу же уменьшаем/увеличиваем его до нужного разрешения:
В моём случае с 1500x1500 до 640x640. По опыту скажу, что лучший результат получается при размере меньшей стороны от 512 до 768 пикселей, а большая сторона при этом желательно меньше 1024 пикселей.

нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Теперь открываем вкладку txt2img в web-gui, раскрываем ControlNet и переносим изображение на холст Unit 0, выбираем режим Inpaint и выставляем все нужные настройки (и включить не забудьте):

ControlNet Unit 0 ControlNet Unit 1 ControlNet Unit 2 ControlNet Unit3 Single Image Set the preprocessor to (invert] If your image has white background and black lines. D s * -* Q Enable Low VRAM Pixel Perfect CD Allow Preview Control Type All Canny Depth Normal OpenPose MLSD Lineart

Теперь замазываем места, которые хотим перерисовать:

нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

В промпт пишем то, что хотим в результате видеть. Ещё раз, пишем не то, что нужно нового добавить, а то, каким хотим видеть финальную картинку:

1girl, naked, completely nude, (best quality, masterpiece:1.2)

Негативный промпт как обычно:
EasyNegative, badhandv5, (worst quality, low quality, normal quality:1.4)

Модель подбираем поближе к стилю рисунка (реалистичный/стилизованный). В моё случае это MeinaMix_v11-inpaint.

Параметры генерации:

Sampling method DPM++2M SDE Karras Restore faces Tiling Width Sampling steps Hires, fix 640 Batch count n 640 Batch size,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Всё, можно нажимать Generate до тех пор пока не появится приемлемая картинка.

Столь хороший результат обеспечивается препроцессором inpaint_only+lama - он пытается дорисовать зону под маской с учётом "наружного контекста". Это же и обеспечивает генерацию правильного цвета.

Простой случай разобрали, переходим к чему-то посложнее:

Часть 2. Style transfer

Возьмём теперь другой рисунок попробуем повторить описанный выше процесс:

6 I I PATREON.COM/CUTESEXYROBUTTS PATREON.COM/CUTESEXYROBUTTS,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Мда, мало того, что поза поехала, так ещё и стиль оказался потерян. Одного ControlNet Inpaint тут недостаточно. Надо подключать дополнительные юниты.

Нам нужно решить 2 задачи:

Повторить существующий стиль рисункаСохранить силуэт

Для решения первой задачи будем использовать ControlNet reference и ControlNet T2IA - они оба позволяют копировать стиль с изображения-референса и как нельзя лучше работают в связке.

Возвращаемся к интерфейсу ControlNet'a. Копируем исходное изображение в Unit 1 и Unit 2. Настраиваем вот так:

0 Enable Low VRAM Pixel Perfect Allow Preview Control Type All Canny Depth Normal OpenPose MLSD Lineart SoftEdge Scribble Seg Shuffle Tile Inpaint IP2P О Reference T2IA Preprocessor reference_only И Control Weight i Starting Control о Ending Control 1 Style Fidelity (only for

0 Enable Low VRAM Pixel Perfect Allow Preview Control Type All Canny Depth Normal OpenPose MLSD Lineart SoftEdge Scribble Inpaint IP2P Reference Preprocessor t2ia_style_clipvision Control Weight i Starting Control Seg Shuffle Tile None controlnetT2IAdapter_t2iAdapterColor [c58d: /

(Все нужные модели скачать не забыли?)
А в качестве четвёртого ControlNet'a можно использовать любой, что позволяет сохранить форму: canny, depth, softedge, lineart - на ваше усмотрение и под конкретную задачу.

0 Image,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

(Вот тут softedge)

Интересный факт: никто не запрещает отредактировать выход предпроцессора в фотошопе. Что-то убрать, что-то подрисовать. Вот где могут понадобиться навыки рисования.

Ладно, всё 4 юнита активны. Нажимаем Generate и:

PATREON.COM/CUTESEXYROBUTTS,нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Это совсем не то, нужно!
Формы сохранены, но промпт будто проигнорирован. Что случилось? Я вам скажу что: сила ControlNet'а оказалась слишком велика. Stable Diffusion попытался во время генерации воссоздать рисунок-референс да ещё и плюс inpaint там подсунул белый цвет с фона!

Как с этим бороться? Нужно уменьшить эффект двух юнитов переноса стиля (reference и T2IA), но при этом нельзя сильно уменьшать их силу, иначе перенос стиля будет ослаблен. В общем, нужно воспользоваться настройкой Starting Control Step. Она отвечает за то, на какую долю шагов генерации придётся действие ControlNet'a.

Starting Control Step 0.5, например, означает, что первую половину шагов генерация будет опираться только на промпт, а со второй половины подключится уже наш ControlNet.

В общем, план такой: слегка понижаем Control Weight (сила) у стилевых юнитов (примерно до 0.9). После этого начинаем постепенно поднимать границу начала действия стилевых юнитов. Также имеет смысл подобным же образом немного ослабить действие Inpaint'a - позволяет в некоторых случаях исправить цвета.

После нескольких попыток (и усиление промпта) получаем вот такую задницу:

нейронные сети,гайд,туториал,StableDiffusion,песочница

Не идеально, но уже шаг в нужном направлении. На самом деле, сейчас можно (и нужно) уже именно это изображение сделать референсом. Другими словами, скопировать его во все 4 юнита и отталкиваться уже от него. И так сколько нужно раз. Пока не получится идеальный результат, либо ваша генерация окончательно не развалится.

Часть 3. img2img

Даже после получения хорошей генерации во вкладке txt2img имеет смысл несколько отшлифовать изображение уже через img2img inpaint. Главное не забудьте подключить 2 ControlNet'a для переноса стиля. Помните да, reference и T2IA.

Некоторые пункты в виде итога:

Ключ ко всему - это ControlNet (inpaint_only+lama) и ControlNet (reference_only, T2IA)
Генерацию лучше проводить поэтапно, чтобы было на что опереться в последующие шаги
Также имеет смысл разделять генерацию объектов нужной формы и затем покраску их в нужные цвета.
Подбирайте подходящие под задачу модели и/или лоры.
Не забудьте про параметры Control Weight, Starting Control Step, Ending Control Step. И про Control Mode в самом низу!

P.S. Хотел бы я чтобы кто-то обстоятельно протестировал этот метод и поделился бы потом результатами. Мне кажется, как-то можно добиться ещё большей близости к стилю оригинала, ведь задача состояла именно в этом.

Туториал закончен, теперь впечатления. Это охиренно мощная штука! Можно как угодно дорисовать любую картину, стиль вообще не важен, тем более что сейчас уже натренированы сотни моделей на все случаи жизни. Хоть скриншоты из мультфильмов/аниме, хоть картины маслом. Фильмы и фотографии вообще пройденный этап. Можно даже без использования inpaint'a просто сгенерировать сколько хочешь изображений с нуля, просто опираясь на единственный рисунок. А ведь ControlNet появился лишь в начале этого года. Короче, уже почти год прошёл, а всё это до сих пор кажется каким-то колдунством. Что грядущий день готовит...

Развернуть

Отличный комментарий!

а говорили что нейросети работу заберут
судя по этому туториалу теперь нужен Senior Stable Diffusion Manager чтобы только на жопу посмотреть )
imhosep imhosep01.08.202320:32ссылка
+32.6

Stable diffusion нейромазня нейросиськи See Through нагенерил сам Anime Ero Oppai Grizzly MKV (Girls Frontline) Anime Ero Wet Anime Ero Pantsu Anime Unsorted ...нейронные сети Anime Ero Anime фэндомы Girls Frontline Ohc. раздетые нейросеткой 

	V a/\		BL *	/		Jt^k ЯУ						
ЩШЯ Л	\ X.		i у	ж -, гж^			Ir			■^F-' v'	Ж '• >	/ i
, II				\			/	\j				•," ;.& <' »■
	\ \ Æ		9	4 \^i				\				.;'■■ .'* ',раздетые нейросеткой,Stable diffusion,нейронные сети,Ohc.,нейромазня,нейросиськи,See Through,нагенерил сам,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки,
Развернуть
Комментарии 8 23.07.202413:11 ссылка 17.6

NanDesuKa раздетые нейросеткой нейромазня Stable diffusion нейросиськи Anime Ero Oppai Anime Ero Anime Ero Pussy Anime Screenshot Anime Unsorted ...Anime фэндомы нейронные сети 

	г
	V
	
	
	
	Ч ' \||,NanDesuKa,Anime,Аниме,фэндомы,раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,Stable diffusion,нейросиськи,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime Ero Pussy,Anime Screenshot,Аниме

NanDesuKa,Anime,Аниме,фэндомы,раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,Stable diffusion,нейросиськи,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime Ero Pussy,Anime Screenshot,Аниме скриншот,NanDesuKa,Anime,fandoms,,neural networks,Stable

Развернуть

раздетые нейросеткой Stable diffusion нейромазня нейросиськи нагенерил сам Anime Ero Oppai Anime Screenshot Anime Ero Pussy See Through Anime Unsorted ...Anime фэндомы нейронные сети Anime Ero Magino amano ririsa 2.5 jigen no ririsa 

7^Хлё[ к С-. V^áj	
Я	5Ы\
у,раздетые нейросеткой,Stable diffusion,нейронные сети,нейромазня,нейросиськи,нагенерил сам,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Screenshot,Аниме скриншот,2.5 jigen no ririsa,Anime Ero

i А	^ л/—^		V
/ J i.	A f	jo	, 1
			
		y,раздетые нейросеткой,Stable diffusion,нейронные сети,нейромазня,нейросиськи,нагенерил сам,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Screenshot,Аниме скриншот,2.5 jigen no
Развернуть

раздетые нейросеткой Stable diffusion нейромазня нейросиськи See Through нагенерил сам Anime Ero Oppai Anime Ero Kyonyuu Anime Ero Pussy Anime Unsorted ...Anime Ero нейронные сети Anime фэндомы banchiyuebai napoli (azur lane) 

раздетые нейросеткой,Stable diffusion,нейронные сети,нейромазня,нейросиськи,See Through,нагенерил сам,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,napoli (azur lane),Anime Ero Kyonyuu,Kyonyuu, Large Breasts (Anime),banchiyuebai,Anime
Развернуть

раздетые нейросеткой нейромазня нейросиськи Stable diffusion NanDesuKa Anime Ero Oppai фэндомы Anime Ero Ass Anime Ero Pussy Anime Unsorted ...нейронные сети Anime Ero Anime 

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted
раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted
раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted
раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted

Оригинал

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,NanDesuKa,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Ass,Oshiri (попы),Anime Ero Pussy,Anime Unsorted

Развернуть

раздетые нейросеткой нейромазня нейросиськи Stable diffusion Anime Ero Oppai Anime Ero Pussy Saegusa Mayumi screenshot Anime Screenshot Anime Unsorted ...Anime Ero нейронные сети Anime фэндомы Mahouka Koukou no Rettousei 

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime,Аниме,фэндомы,Anime Ero Pussy,Mahouka Koukou no Rettousei,Mahouka, Непутёвый ученик в школе магии,Saegusa Mayumi,Mayumi
Развернуть

раздетые нейросеткой нейромазня нейросиськи Stable diffusion Bluefield artist Mori Calliope Anime Ero Oppai Anime Ero Ass Anime Unsorted ...нейронные сети Hololive Virtual YouTuber фэндомы Anime Ero Anime 

раздетые нейросеткой,нейромазня,нейронные сети,нейросиськи,Stable diffusion,Bluefield,artist,Hololive,Hololive Production, Хололайв,Virtual YouTuber,VTuber, Витубер,фэндомы,Mori Calliope,Мори Каллиопа, Калли,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые
Развернуть
Комментарии 0 09.04.202415:02 ссылка 11.4

Stable diffusion нейромазня artist original Large Breasts (Anime) highres нагенерил сам Anime Ero Oppai Anime Ero Pussy Anime Unsorted ...Anime Ero нейронные сети Anime фэндомы canniny раздетые нейросеткой нейросиськи 

раздетые нейросеткой,Stable diffusion,нейронные сети,нейромазня,нейросиськи,canniny,artist,original,Large Breasts (Anime),Anime,Аниме,фэндомы,highres,нагенерил сам,Anime Ero Oppai,Грудастые Няшки, Anime Boobs, Аниме Сиськи, Oppai,Anime Ero,Взрослые Няшки,Anime Ero Pussy,Stable diffusion,neural
Развернуть
В этом разделе мы собираем самые смешные приколы (комиксы и картинки) по теме раздеть Stable diffusion (+1000 картинок)