kisaragi/如月/如月 (Azur Lane)

• https://www.animecharactersdatabase.com/characters.php?id=89939

• 子供として分類されます

• このモデルには2つのファイルがあります。両方を同時に使用する必要があります！！！

• 関連するトリガーワードはあくまで参考用であり、場合によって調整が必要になることがあります。

• エンベッディングモデルの推奨ウェイトは1です。これにより忠実度が高くなります。より一般的な汎化が必要な場合は、0.5に下げることができます。

• LoRAモデルの推奨ウェイトは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、クラスタリング手法でデータセットの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、選択的適用は行っていません。表示されたものがそのまま出力結果です。

• 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については、提供されたプレビュー投稿をご確認ください。

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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、kisaragi_azurlane.ptとkisaragi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、kisaragi_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、kisaragi_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

このモデルには2つのファイルがあります。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、kisaragi_azurlane.ptとkisaragi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、kisaragi_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、kisaragi_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载kisaragi_azurlane.pt和kisaragi_azurlane.safetensors这两个文件，然后将kisaragi_azurlane.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用kisaragi_azurlane.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 kisaragi_azurlane.pt와 kisaragi_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 kisaragi_azurlane.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 kisaragi_azurlane.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다。

(Translated with ChatGPT)

トリガーワードはkisaragi_azurlane、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kisaragi_azurlane:1.15}, long_hair, animal_ears, cat_ears, pink_hair, ribbon, blush, pink_eyes, hat, animal_ear_fluff, bow, cat_tail, tail, school_hat, bangs, one_side_up, yellow_headwear, hair_between_eyes, hair_ribbon, purple_eyes, ears_through_headwear, very_long_hairです。

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ました。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。

なぜ一部のプレビュー画像がKisaragi Azurlane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確認できます）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。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は選択または修正されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、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、プレビュー画像で見られるものより実際の使用時に優れた結果を出します。あなたが行う必要があるのは、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ますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/kisaragi_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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/kisaragiazurlaneに公開されており、参考になる可能性があります。

なぜより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。これは当チームが行った興味深い実験であり、目的を達成するために、データフィルタリング、自動トレーニング、自動公開を含む完全なソフトウェアインフラを構築しました。したがって、可能であれば、フィードバックやご提案をいただけますと大変ありがたいです。これらの情報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収集されており、完全な自動化パイプラインでは、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。そのため、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、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対応し最適化を試みますが、完全には解決できない課題です。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、キャラクター自身の内在的な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強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装変更、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。ご了承ください：

1. キャラクターの原デザインに、わずかでもずれがあることを許容できない方。

2. キャラクターの衣装再現に高い正確性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を使用し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のみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないよう配慮すべきだと考える方。

5. 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。