kisaragi/如月/如月 (Azur Lane)

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

• 어린이로 분류됨

• 이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!

• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.

• 임베딩 모델의 권장 가중치는 1이며, 이는 더 높은 정확도를 제공합니다. 더 넓은 일반화가 필요하다면 0.5로 낮출 수 있습니다.

• LoRA 모델의 권장 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 발견된다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.

• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 클러스터링된 데이터셋 특징에서 유도된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 편향은 배제되었습니다. 보이는 그대로 출력됩니다.

• 복장에 대한 특수한 학습은 진행되지 않았습니다. 복장에 해당하는 프롬프트는 제공된 미리보기 게시물을 확인하세요.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, kisaragi_azurlane.pt 및 kisaragi_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, kisaragi_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로, kisaragi_azurlane.safetensors를 LoRA로 동시에 사용해야 합니다.

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、kisaragi_azurlane.ptとkisaragi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kisaragi_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkisaragi_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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)

트리거 단어는 kisaragi_azurlane이며, 권장 태그는 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_hair입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지 관리합니다.

일부 미리보기 이미지가 Kisaragi Azurlane처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떤 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과, 이런 문제가 발생하는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 것보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조치는 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것 같다고 느꼈습니다. 어떻게 해야 하나요?

본 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/kisaragi_azurlane_에 게시되었으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/kisaragiazurlane에 공개되어 있으며, 이는 참고에 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 잘 선별된 이미지만 사용하지 않나요?

이 모델의 데이터 크롤링, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시에 이르기까지 모든 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 귀하의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 소중한 자료입니다.

원하는 캐릭터 복장이 정확히 생성되지 않는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 복장 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최상의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 하지만, 완전히 해결할 수 없는 도전 과제입니다. 복장 재현의 정확도는 수동 학습 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특징을 재현하는 능력과 방대한 데이터셋 덕분에 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 복장 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

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

1. 최소한의 디테일까지도 캐릭터 원본 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.

2. 캐릭터 복장 재현에 높은 정확도가 요구되는 사용 시나리오에 직면한 분들.

3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지에 잠재적인 무작위성을 수용할 수 없는 분들.

4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 수동 작업만이 정당하다고 믿는 분들.

5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.