aru/陸八魔アル/阿露 (Blue Archive)
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モデル説明
- Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご覧ください。
- モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これらはkohyaスクリプトで学習されています。
- モデルバージョンv1.5またはv1.4-の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
- 削除されたキャラクタータグは：角、長髪、ピンク髪、ハロー、胸、悪魔の角、黄色い目、リボン、大胸、首元リボン、赤いリボンです。キャラクターの核心的な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
- ptファイルの推奨ウェイトは0.7–1.1、LoRAのウェイトは0.5–0.85です。
- 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングされたプロンプトを使用して生成されました。ランダムシードが使用されており、選別は行っていません。ここで見られるものが、あなたが得られるものです。
- 衣装用の特別な学習は行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されているプレビュー投稿をご確認ください。
- このモデルは1385枚の画像で学習されました。
- 学習設定ファイルはこちらです。
- モデルの忠実度と可制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは5415です。すべてのステップの概要はこちらをご覧ください。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/aru_bluearchiveで試すことができます。
このモデルの使用方法
このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+向けです。
他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されました。
他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。
다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.
您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。
（ChatGPTで翻訳）
キャラクターのウェイフューや私たちの技術に興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。
このモデルの学習方法
- このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を用いて学習され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
- 自動学習フレームワークはDeepGHSチームによって維持されています。
- 学習に使用されたデータセットはCyberHarem/aru_bluearchive内の
stage3-p480-1200で、1385枚の画像を含みます。 - モデルの忠実度と可制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは5415です。
- 学習設定ファイルはこちらです。
その他の詳細な学習情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/aru_bluearchiveをご覧ください。
Pivotal Tunedモデルの使用方法
このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-向けです。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、aru_bluearchive.pt と aru_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、aru_bluearchive.pt を embeddings フォルダに、aru_bluearchive.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 aru_bluearchive.pt 和 aru_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 aru_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 aru_bluearchive.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。
トリガーワードはaru_bluearchive、削除されたタグはhorns, long_hair, pink_hair, halo, breasts, demon_horns, yellow_eyes, ribbon, large_breasts, neck_ribbon, red_ribbonです。ある特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由
プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプトテキストは、学習データセットから抽出された特徴情報を基にしたクラスタリングアルゴリズムで自動生成されています。画像生成に使用されたシードもランダムに設定されており、選別や修正は一切行われていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の運用では、私たちの内部テストによると、このような問題を抱えるモデルのほとんどは、プレビュー画像以上に実際の使用で優れた結果を出しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです。
このモデルが過学習または未学習のように感じられる場合、どうすればいいですか？
ここで表示されているステップは自動選択されています。他にもお試しいただける推奨ステップを用意しています。こちらからお気に入りのステップを選んでください。
当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/aru_bluearchiveに公開されており、すべてのステップのモデルが保存されています。また、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/aru_bluearchiveにも公開しており、参考になるかもしれません。
なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？
当モデルのデータ収集から学習、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスはすべて100％自動化されており、人間の介入は一切行っていません。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、その目的のためにデータフィルタリング、自動学習、自動公開を含む一連のソフトウェアインフラを構築しました。そのため、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお聞かせください。これらは私たちにとって非常に貴重です。
望ましいキャラクターの衣装を正確に生成できない理由
現在の学習データはさまざまな画像サイトから取得されており、完全自動化されたパイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は学習データセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題には引き続き対応し最適化を試みますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルに匹敵するレベルには達しない可能性が高いです。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクターの本質的な特徴の再現力と、より大きなデータセットによる比較的優れた汎用性にあります。したがって、このモデルは衣装の変更、ポージング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成などに適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：
- キャラクターのデザインに対して、些細な差異であっても許容できない方。
- キャラクターの衣装再現に高い精度が求められるアプリケーションシーンで使用したい方。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の潜在的なランダム性を受け入れられない方。
- LoRAを使用したキャラクターモデルの完全自動学習プロセスに違和感を抱く方、またはキャラクターモデルの学習は手動で行わなければキャラクターを軽視するという考えをお持ちの方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じられる方。