prinz_eugen/プリンツ・オイゲン/欧根亲王 (Azur Lane)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像は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 またはそれより低い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、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみをご使用ください。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, multicolored_hair, streaked_hair, breasts, red_hair, bangs, two_side_up, large_breasts, white_hair, very_long_hair, antenna_hair, mole, mole_on_breast, hair_between_eyes, headgear。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、選択的サンプリングは行っていません。ここでご覧いただけるものが、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、提供されているプレビュー投稿をご確認ください。
• このモデルは1369枚の画像でトレーニングされています。

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。WebUI v1.6 以下のバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、prinz_eugen_azurlane.pt と prinz_eugen_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、prinz_eugen_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に prinz_eugen_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ファイルのみをご使用ください。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 以下のバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、prinz_eugen_azurlane.pt と prinz_eugen_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、prinz_eugen_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に prinz_eugen_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ファイルのみをご使用ください。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 prinz_eugen_azurlane であり、削減されたタグは long_hair, multicolored_hair, streaked_hair, breasts, red_hair, bangs, two_side_up, large_breasts, white_hair, very_long_hair, antenna_hair, mole, mole_on_breast, hair_between_eyes, headgear です。ある特徴（例：髪の色）が時々安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。

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 が維持しています。
• 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/prinz_eugen_azurlane の stage3-p480-800 で、1369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のチェックポイントを保存・評価しました。

より詳しいトレーニング情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/prinz_eugen_azurlane をご参照ください。

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表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報に基づき、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ことがあります。

実際の運用において、弊社の内部テストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際に使用する際の性能が優れていることがわかりました。必要なのは、使用するタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習に見えるのですが、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。また、試していただきたい他の優れたステップもご提案します。お気に入り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/prinz_eugen_azurlaneで公開されており、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/prinz_eugen_azurlaneでも公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを使わないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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、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お待ちしています。これらは私たちにとって非常に貴重です。

なぜ希望するキャラクターの衣装を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様々な画像ウェブサイトから収集されており、完全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のは困難です。そのため、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くクラスタリングによって、可能な限り再現することを目指しています。この問題の改善と最適化を継続して行いますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等にな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、キャラクター自身の本質的特徴を再現する能力と、より大き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画像生成などのタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインの slightest な違いも許容できない方。
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ご利用の方。
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による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冒涜する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。