takao/高雄/高雄 (Azur Lane)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 2개의 파일을 포함합니다. a1111의 WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면, 이 두 파일을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하면 됩니다.
• 축소된 캐릭터 태그는 long_hair, black_hair, breasts, large_breasts, bow, ponytail, hair_bow, white_bow, bangs, very_long_hair, brown_eyes, yellow_eyes입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이 태그를 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 결과를 배제했습니다. 여기에 보이는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특화된 학습은 수행되지 않았습니다. 제공되는 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 1327장의 이미지로 학습되었습니다.
• 모델의 재현도와 제어력을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 단계는 4250입니다. 아래는 모든 단계의 개요입니다. 다른 권장 단계는 huggingface 저장소 - CyberHarem/takao_azurlane에서 시도해 보세요.

이 모델 사용법

이 모델은 2개의 파일을 포함합니다. WebUI v1.6 또는 그 이하 버전을 사용 중이라면 반드시 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, takao_azurlane.pt와 takao_azurlane.safetensors를 모두 다운로드한 후, takao_azurlane.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 takao_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하면 됩니다. 이는 이제 a1111 WebUI가 임베딩 통합 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 정보는 여기를 참조하세요.

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使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、takao_azurlane.pt と takao_azurlane.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、takao_azurlane.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に takao_azurlane.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイル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に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。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 takao_azurlane.pt 和 takao_azurlane.safetensors 两个文件， 然后将 takao_azurlane.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 takao_azurlane.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

트리거 단어는 takao_azurlane이며, 축소된 태그는 long_hair, black_hair, breasts, large_breasts, bow, ponytail, hair_bow, white_bow, bangs, very_long_hair, brown_eyes, yellow_eyes입니다. 어떤 특징(예: 머리색)이 때때로 안정적이지 않을 때, 이러한 태그를 프롬프트에 추가할 수 있습니다.

이 모델 학습 방법

• 이 모델은 HCP-Diffusion으로 학습되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지보수하고 있습니다.
• 학습에 사용된 베이스 모델은 deepghs/animefull-latest입니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/takao_azurlane의 stage3-p480-800이며, 1327장의 이미지를 포함합니다.
• 배치 크기는 4, 해상도는 720x720, 5개의 클러스터 버킷으로 분류됩니다.
• 정칙화 데이터셋의 배치 크기는 1, 해상도는 720x720, 20개의 클러스터 버킷으로 분류됩니다.
• 10,000스텝 동안 학습되었으며, 40개의 체크포인트가 저장되고 평가되었습니다.
• 모델의 재현도와 제어력을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 단계는 4250입니다.

자세한 학습 정보 및 권장 단계는 huggingface 저장소 - CyberHarem/takao_azurlane을 참조하세요.

왜 일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 다르게 보일까요?

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지 클릭 시 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘으로 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤하게 생성되었으며, 모든 이미지는 선택 또는 수정되지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제 발생 가능성이 있습니다.

실제 사용 시, 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 문제가 발생하는 대부분의 모델이 실제 활용 시 미리보기 이미지보다 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조정은 사용하는 태그를 조절하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 미적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 할까요?

여기서 보이는 단계는 자동으로 선택된 것입니다. 우리는 또한 시도해볼 만한 다른 우수한 단계들을 권장합니다. 원하는 단계를 선택하려면 여기를 클릭하세요.

我们的模型已发布在huggingface存储库 - CyberHarem/takao_azurlane中，所有步骤的模型均已保存。同时，我们还将训练数据集发布在huggingface数据集 - CyberHarem/takao_azurlane中，这可能对您有帮助。

왜 더 나은 이미지만 선택하여 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험이며, 이를 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능하다면, 더 많은 피드백이나 제안을 주시면 저희에게 매우 소중한 자료가 될 것입니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유는 무엇인가요?

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링하여 최대한 정확한 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화하려 노력하지만, 완전히 해결할 수 없는 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동 학습 모델의 수준과 맞먹기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 자체의 고유 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋 덕분에 상대적으로 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 지정 및 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 분들께는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 최소한의 디테일까지도 원래 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현 정확도에 높은 요구사항이 있는 사용 시나리오를 대상으로 하는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 동의할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수동 작업만으로 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.