taiho/大鳳/大凤 (Azur Lane)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像をアップロードできない場合があります。完全なプレビュー画像は HUGGINGFACE でご確認ください。
• このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 またはそれより前のバージョンをご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！！。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみを使用してください。
• 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, black_hair, breasts, red_eyes, bangs, large_breasts, hair_between_eyes, very_long_hair, ahoge, crossed_bangs, hair_ornament, huge_breasts。キャラクターの主要な特徴（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できます。
• ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは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化プロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選別は行っていません。表示されている画像が、実際に得られる結果です。
• 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は、提供されたプレビュー投稿をご参照ください。
• このモデルは1,366枚の画像でトレーニングされています。

このモデルの使い方

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより前のバージョンをご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、taiho_azurlane.pt と taiho_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、taiho_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に taiho_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、通常のLoRAと同様に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。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより前のバージョンをご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、taiho_azurlane.pt と taiho_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、taiho_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に taiho_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、通常のLoRAと同様に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。

トリガー語は taiho_azurlane で、削除されたタグは long_hair, black_hair, breasts, red_eyes, bangs, large_breasts, hair_between_eyes, very_long_hair, ahoge, crossed_bangs, hair_ornament, huge_breasts です。あるときキャラクターの特徴（例：髪の色）が安定しない場合は、これらのタグをプロンプトに追加してください。

このモデルのトレーニング方法

• このモデルは HCP-Diffusion を使用し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チーム がメンテナンスしています。
• トレーニングに使用したベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
• トレーニングに使用したデータセットは、CyberHarem/taiho_azurlane の stage3-p480-800 で、1,366枚の画像を含んでいます。
• バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類しています。
• 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタに分類しています。
• 10,000ステップトレーニングし、40個のチェックポイントを保存して評価しました。

トレーニングの詳細については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/taiho_azurlane をご参照ください。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか

プレビュー画像に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した特徴情報を基に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、画像の選別や修正は一切行っていません。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多くは、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用においてより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過小学習のように感じられますが、どうすればよいですか

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。他にもおすすめのステップがありますので、試してみてください。こちら をクリックしてお好きなステップを選択してください。

当モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/taiho_azurlane 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/taiho_azurlane にも公開しており、お役に立つ可能性があります。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか

このモデルのデータ収集からトレーニング、プレビュー画像の生成、公開に至るまで、すべてのプロセスを人間の介入なしに100%自動化しています。これは私たちのチームが行っている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ています。そのため、可能であれば、さらなるフィードバックや提案を頂けると非常にありがたいです。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか

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持っ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で、可能な限り最適な再現を試みています。今後もこの問題に取り組み、最適化を進めますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装再現の精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等の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、キャラクター自身の内在的な特徴を再現する能力と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできません。ご了承ください：

1. キャラクターデザインのほんのわずかな違いにも寛容でない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方。
3. 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。
4. LoRAを用いたキャラクターモデルの完全自動トレーニングプロセスに不快感を覚える方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行うべきで、キャラクターを軽視しないという考えをお持ちの方。
5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。