amagi/天城/天城 (Azur Lane)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델에 권장하는 가중치는 1이며, 이는 더 높은 재현도를 제공합니다. 더 넓은 일반화가 필요할 경우 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델에 권장하는 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 클러스터링 데이터셋 특징에서 파생된 여러 프롬프트를 사용해 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으며, 선택적 편집은 제거했습니다. 보이는 그대로 결과가 나옵니다.
• 옷에 대한 특수한 학습은 진행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물을 확인하여 옷에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, amagi_azurlane.pt와 amagi_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, amagi_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 amagi_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, amagi_azurlane.pt와 amagi_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, amagi_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 amagi_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용하세요.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, amagi_azurlane.pt와 amagi_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, amagi_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 amagi_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용하세요.

트리거 단어는 amagi_azurlane이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {amagi_azurlane:1.15}, animal_ears, fox_ears, brown_hair, long_hair, purple_eyes, bangs, thick_eyebrows, breasts, large_breasts, animal_ear_fluff, hair_ornament, blunt_bangs, tail, fox_girl입니다.

이 모델의 학습 방법

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

일부 미리보기 이미지가 Amagi Azurlane처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지는 어떠한 선택이나 수정도 거치지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제점이 발생할 가능성이 있습니다.

실제로, 우리의 내부 테스트에 따르면 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 것보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 여러분이 해야 할 유일한 작업은 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합되거나 과소적합된 것 같다고 느꼈습니다. 어떻게 해야 하나요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/amagi_azurlane_에 공개되어 있으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/amagiazurlane에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 잘 선별된 이미지만 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 프로세스는 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시까지 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행하는 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발하였습니다. 따라서 가능하다면, 귀하의 피드백이나 제안을 부탁드립니다. 이는 우리에게 매우 가치 있는 정보입니다.

원하는 캐릭터의 옷을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 우리의 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 옷 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 통해 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 노력할 것이며, 완전히 해결하기는 어려운 도전 과제입니다. 옷 재현의 정확도는 수작업으로 학습된 모델의 수준과 맞추기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 방대한 데이터셋으로 인한 비교적 뛰어난 일반화 능력에 있습니다. 따라서 이 모델은 옷 변경, 캐릭터 자세 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

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

1. 원래 캐릭터 디자인의 가장 미세한 세부 사항까지도 일치하지 않는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 옷 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 적용 환경을 가지고 있는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘에 기반한 AI 생성 이미지의 잠재적인 무작위성을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해서는 반드시 수동 작업만으로 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 어긋난다고 느끼는 분들.