takao/高雄/高雄 (Azur Lane)
詳細
ファイルをダウンロード
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 以下をご利用の場合、必ず両方を同時に使用してください！！！。WebUI v1.7 以上をご利用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, black_hair, breasts, large_breasts, bow, ponytail, hair_bow, white_bow, bangs, very_long_hair, brown_eyes, yellow_eyes。キャラクターの主な特徴（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、選別は行っていません。ここに表示されているものがそのまま得られる結果です。
- 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覧ください。
- このモデルは1327枚の画像でトレーニングされています。
- モデルの忠実度と制御性をバランスさせるために、自動選択されたステップは4250です。すべてのステップの概要は以下の通りです。その他の推奨ステップについてはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/takao_azurlaneをご覧ください。
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。WebUI v1.6 以下をご利用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、takao_azurlane.pt と takao_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、takao_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に takao_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、一般的なLoRAと同じように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 以下をご利用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、takao_azurlane.pt と takao_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、takao_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に takao_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、一般的なLoRAと同じように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。詳細はこちらをご覧ください。
トリガー語は takao_azurlane であり、削減されたタグは long_hair, black_hair, breasts, large_breasts, bow, ponytail, hair_bow, white_bow, bangs, very_long_hair, brown_eyes, yellow_eyes 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。
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/takao_azurlane の
stage3-p480-800で、1327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されています。
- 正則化用データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタに分類されています。
- 10,000ステップトレーニングし、40のチェックポイントが保存・評価されました。
- モデルの忠実度と制御性をバランスさせるために、自動選択されたステップは4250です。
より詳しいトレーニング情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/takao_azurlane をご確認ください。
なぜ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。画像生成に使用したシードもランダムであり、画像は選別や修正を行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用では、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、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出しています。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ティングまたはアンダーフィッティングしているように感じるのですが、どうすればいいですか？
ここに表示されているステップは自動選択されたものです。その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み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/takao_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/takao_azurlane でも公開しており、参考になるかもしれません。
なぜより優れた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、プレビュー画像の生成、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、自動投稿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、ご意見や提案をいただけると非常に助かります。
期待するキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？
現在のトレーニング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所有しているかを正確に予測することは困難です。その結果、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、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題については今後も改善を試みますが、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内在的特徴の再現力と、より大きなデータセットによる比較的高い汎用性にあります。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画像の生成に非常に適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：
- キャラクターのデザインの細部まで、わずかなずれも許容できない方。
- キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をご利用になる方。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のあるランダム性を受け入れられない方。
- 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。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方。