z23/Z23 (Azur Lane)
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このバージョンについて
モデル説明
- Civitaiの利用規約のため、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、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。
- プリューンされたキャラクタータグは以下の通りです：short_hair、breasts、bangs、bow、blue_eyes、blonde_hair、hair_bow、purple_eyes、hat、medium_breasts、beret。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ファイルの推奨重みは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。ランダムシードを使用しており、選別は一切行っていません。ここで見られるものが、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、提供されたプレビューポストをご確認ください。
- このモデルは1206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 以下をご使用の場合は、両方を一緒に使用する必要があります！！！ この場合、z23_azurlane.pt と z23_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、z23_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に z23_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、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 以下をご使用の場合は、両方を一緒に使用する必要があります！！！ この場合、z23_azurlane.pt と z23_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、z23_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に z23_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、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。詳細についてはこちらをご覧ください。
トリガー語は z23_azurlane であり、プリューンされたタグは short_hair, breasts, bangs, bow, blue_eyes, blonde_hair, hair_bow, purple_eyes, hat, medium_breasts, beret 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 が保守しています。
- トレーニングに使用されたベースモデルは、deepghs/animefull-latest です。
- トレーニングに使用されたデータセットは、CyberHarem/z23_azurlane の
stage3-p480-800で、1206枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタにクラスタリングしました。
- 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタにクラスタリングしました。
- 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。
より詳細なトレーニング情報は、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/z23_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
プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプトテキストは、トレーニングデータセットから抽出し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可能性があります。
実際の使用では、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、プレビュー画像よりも実際の使用時に高い品質を発揮します。必要なのは、使用するタグを調整することだけです。
このモデルが過学習または未学習に見えるのですが、どうすればいいですか
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、他の推奨ステップもご用意しています。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/z23_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/z23_azurlane に公開されており、参考になるかもしれません。
なぜもっと良い画像だけを選んで使わないのですか
当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、そのため、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、ご意見やご提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。
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、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、キャラクターが持つ公式画像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くクラスタリングを用いて、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引き続き改善を試みますが、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達することは難しいでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的な特徴を再現する能力と、大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、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できません。ご了承ください：
- キャラクターデザインのわずかなずれにも寛容でない方。
- 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お持ちの方。
- 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。
- 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わなければならない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、と感じる方。