zara/ザラ/扎拉 (Azur Lane)
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このバージョンについて
モデル説明
- このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！
- 関連するトリガー語は参考用であり、状況に応じて調整が必要な場合があります。
- 埋め込みモデルのおすすめ重みは1です。これにより高い忠実度が得られます。より広い汎化が必要な場合は、0.5に下げることができます。
- LoRAモデルのおすすめ重みは0.85です。汚染の兆候が見られる場合は、0.5に下げることを検討してください。
- プレビュー画像は、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングによるデータセット特徴から導出された複数のプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的・意図的な画像の使用は排除されています。見たままが得られます。
- 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については、提供されているプレビューポストをご確認ください。
このモデルの使い方
このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、zara_azurlane.ptとzara_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、zara_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にzara_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。
このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、zara_azurlane.ptとzara_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、zara_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にzara_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。
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このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、zara_azurlane.ptとzara_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、zara_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にzara_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガー語はzara_azurlaneです。おすすめのタグは以下の通りです：best quality, masterpiece, highres, solo, {zara_azurlane:1.15}, red_hair, long_hair, breasts, bangs, blush, side_ponytail, large_breasts, swimsuit, cleavage, black_bikini, collarbone, smile, wet, goggles, yellow_eyes, goggles_on_head, o-ring, o-ring_bikini, hair_ornament, ahoge。
このモデルのトレーニング方法
このモデルはHCP-Diffusionを用い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。
一部のプレビュー画像がZara Azurlaneのように見えない理由
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確認できます）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いて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で、画像はいかなる選別や修正も施されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用において、当チーム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、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用ではより優れた結果を出しています。あなたが行う必要があるのは、使用してい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不足学習しているように感じるのですが、どうすればよいですか？
当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/zara_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/zaraazurlaneに公開しており、ご参考になるかもしれません。
なぜより優れた画像を選択して使用しないのですか？
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。これは当チームによる興味深い実験であり、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てきました。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。
期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できない理由
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持つの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再現することを目指しています。この課題には引き続き対応し、最適化を試みますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現の精度は、手動でトレーニングされたモデルに匹敵す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な特徴の再現と、より大きなデータセットによって得られる比較的優れた汎化能力です。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、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できません。ご理解いただけますと幸いです：
- キャラクターのデザインに対して、わずかな違いでも許容できない方。
- キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる使用シーンに直面している方。
- 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違和感を覚える方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターへの不敬であると信じている方。
- 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じる方。