tam_lin_lancelot/妖精騎士ランスロット/妖精骑士兰斯洛特 (Fate/Grand Order)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalewhite hairbangsbrown eyesyellow eyesbreastslong hairsmilefgosmall breastsgirl，fgo tam lin lancelotfully automatedsidelocksforked eyebrowstam lin lancelot
v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー単語は参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高忠実度が得られます。より一般的な適用が必要な場合は、0.5に下げることができます。
  • LoRAモデルの推奨ウェイトは0.85です。汚染の兆候が見られる場合は、0.5に下げることを検討してください。
  • プレビューアイメージは、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングによって抽出されたデータセットの特徴から導かれた複数のプロンプトを用いて生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的適用は排除されています。表示されたものが得られるものです。
  • 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトについては、提供されているプレビューポストをご確認ください。

このモデルの使用方法

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、tam_lin_lancelot_fgo.ptとtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsの両方をダウンロードし、tam_lin_lancelot_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、tam_lin_lancelot_fgo.ptとtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsの両方をダウンロードし、tam_lin_lancelot_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、tam_lin_lancelot_fgo.ptとtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsの両方をダウンロードし、tam_lin_lancelot_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、tam_lin_lancelot_fgo.ptとtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsの両方をダウンロードし、tam_lin_lancelot_fgo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtam_lin_lancelot_fgo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語は tam_lin_lancelot_fgo であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {tam_lin_lancelot_fgo:1.15}, long_hair, white_hair, bangs, sidelocks, breasts, forked_eyebrows, small_breasts, brown_eyes, smile, yellow_eyes です。

このモデルのトレーニング方法

このモデルは HCP-Diffusion を用いてトレーニングされています。自動トレーニングフレームワークは DeepGHS Team によってメンテナンスされています。

一部のプレビューアイメージが Tam Lin Lancelot Fgo に見えない理由

プレビューアイメージで使用されたすべてのプロンプトテキスト（画像をクリックすると確認できます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基にクラスタリングアルゴリズムによって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生成されており、画像の選択や修正は一切行われていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。

実際の使用において、内部テストに基づくと、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりもはるかに良好な結果を出します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習のように感じるが、どうすればいいか

当モデルは huggingface リポジトリ - CyberHarem/tam_lin_lancelot_fgo_ 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、トレーニングデータセットは huggingface データセット - CyberHarem/tamlin_lancelot_fgo にも公開されており、参考になるかもしれません。

なぜよりよく選ばれた画像だけを使わないのか

当モデルのデータ収集からトレーニング、プレビューアイメージの生成、公開に至るまで、すべてのプロセスは人間の介入なしに100%自動化されています。これは私たちのチームが行う興味深い実験であり、この目的のためにデータフィルタリング、自動トレーニング、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いただけますと、非常に貴重です。

期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから収集されており、完全な自動化パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を所有しているかを正確に予測することが困難です。したがって、衣装の生成はトレーニングデータセットのラベルに基づいたクラスタリングを用いて、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題に対し、今後も改善と最適化を試みますが、完全に解決することは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルに匹敵することは期待できません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

次のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. 原作のキャラクターデザインに、わずかな違いであっても許容できない方。
  2. キャラクター衣装の再現精度に高い要件がある方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の潜在的ランダム性を受け入れられない方。
  4. LoRAを用いたキャラクターモデルの完全自動化トレーニングプロセスに不満を持つ方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターを軽視するものだと考える方。
  5. 生成される画像内容が自分の価値観に反すると感じる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。