ayanami/綾波/绫波 (Azur Lane)

narugo1992narugo1992
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キャラクターazur lanered eyesbangsblonde hairponytailbreastslong hairhair ornamentayanamiorange eyeshair between eyessidelocksheadgear綾波绫波
v1.5v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、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 以下をご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみ使用してください。
  • 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, ponytail, bangs, headgear, hair_between_eyes, sidelocks, hair_ornament, breasts, blonde_hair, orange_eyes, red_eyes。キャラクターの主要な特徴（たとえば髪の色）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。
  • 画像はいくつか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プロンプトを使用して生成されています。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。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装用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、提供されているプレビューポストをご確認ください。
  • このモデルは1305枚の画像で学習されています。

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 以下をご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、ayanami_azurlane.pt と ayanami_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、ayanami_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ayanami_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみ使用してください。これは、埋め込みを含む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 以下をご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、ayanami_azurlane.pt と ayanami_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、ayanami_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ayanami_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみ使用してください。これは、埋め込みを含む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。詳細はこちらをご覧ください。

トリガー語は ayanami_azurlane であり、削除されたタグは long_hair, ponytail, bangs, headgear, hair_between_eyes, sidelocks, hair_ornament, breasts, blonde_hair, orange_eyes, red_eyes です。あるとき（たとえば髪の色など）キャラクターの特徴が不安定な場合は、これらのタグをプロンプトに追加してください。

このモデルの学習方法

  • このモデルは HCP-Diffusion を使用して学習されています。
  • 自動学習フレームワーク は DeepGHS Team が管理しています。
  • 学習に使用したベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
  • 学習に使用したデータセットは、CyberHarem/ayanami_azurlane の stage3-p480-800 で、合計1305枚の画像を含みます。
  • バッチサイズは4、解像度は720x720、クラスタリングは5つのバケットに分割します。
  • 正則化用データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、クラスタリングは20のバケットに分割します。
  • 10,000ステップ学習し、40のチェックポイントを保存・評価しました。

詳細な学習情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ayanami_azurlane をご確認ください。

プレビューモデルの画像がキャラクターに似ていない理由

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は、学習データセットから抽出した特徴情報に基づいて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るシードもランダムに設定されており、画像には選別や編集は一切施されていません。そのため、このような状況が発生する可能性があります。

実際のテストでは、このような問題が発生するモデルであっても、プレビュー画像よりも実際に使用する際のパフォーマンスが優れていることがほとんどです。必要なのは、使用するタグを調整することだけです。

このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしている気がする場合、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。他にも推奨される優れたステップがあります。お好みのステップを選択するにはこちらをクリックしてください。

当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ayanami_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、学習データセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/ayanami_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、学習、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスは、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寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

望むキャラクターの衣装を正確に生成できないのはなぜですか？

現在の学習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。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、可能な限り最適な再現を目指しています。今後もこの課題の改善を継続し、最適化を図りますが、完全に解決することは難しいです。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには到底及ばないでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴の再現力と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎用性です。したがって、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画像の生成に最適です！😉

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

  1. キャラクターのデザインに、些細な違いであっても許容できない方。
  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アルゴリズムによるAI生成画像に潜在的なランダム性を受け入れられない方。
  4. LoRAによるキャラクターモデルの自動トレーニングプロセスに不快感を抱く方、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と考える方。
  5. 生成された画像内容が自身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。