warspite/ウォースパイト/厌战 (Azur Lane)

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キャラクターfemalebangsblonde hairlong hairpurple eyesazurlanegirl，blushepauletteswarspitehair between eyesazurlane warspitefully automatedsidelocksheadgear
v1.4v1.0

詳細

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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！！！
  • 関連するトリガー単語は参考用であり、場合によっては調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高い忠実度が得られます。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。汚染の兆候がある場合は、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、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングによって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。ランダムシードが使用されており、選択的利用は排除されています。表示されたものがそのまま出力されます。
  • 衣装用の特別なトレーニングは行いません。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。

このモデルの使用方法

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、warspite_azurlane.ptとwarspite_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、warspite_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、warspite_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、warspite_azurlane.ptとwarspite_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、warspite_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にwarspite_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、warspite_azurlane.ptとwarspite_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、warspite_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にwarspite_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、warspite_azurlane.ptとwarspite_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、warspite_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にwarspite_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はwarspite_azurlaneであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {warspite_azurlane:1.15}, blonde_hair, long_hair, purple_eyes, bangs, hair_between_eyes, blush, headgear, sidelocks, epaulettes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チームが維持しています。

一部のプレビュー画像がWarship Azurlaneのように見えない理由

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（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。

実際の運用において、私たちの内部テストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の使用時により優れた結果を示しています。必要とされるのは、使用するタグの調整のみです。

このモデルが過学習または未学習のように感じられますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/warspite_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/warspiteazurlaneで公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

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、その目的の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、より多くのフィードバックや提案をいただきたいと思います。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複数の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保有しているかを正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成はトレーニングデータセットからのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この課題に対応し、最適化を継続しますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等のレベルには達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的高い汎化能力にあります。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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成のようなタスクに適しています！😉

以下のグループには、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターデザインのわずかな違いにも対応できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められるアプリケーションシーンに直面している方。
  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キャラクターを冒涜するという考えをお持ちの方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じられる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。