amagi/天城/天城 (Azur Lane)

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キャラクターfemaleanimal earsbangsbreastslong hairlarge breastspurple eyestailhair ornamentfox girlazurlanebrown hairamagiblunt bangsgirl，thick eyebrowsfox earsanimal ear fluffazurlane amagifully automated
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！！！
  • 関連するトリガー言葉は参考用であり、状況によって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。これによりより高い忠実度が得られます。より広範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、クラスタリングによって抽出されたデータセットの特徴から導かれた複数のプロンプトを用いて生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的な操作は行っていません。表示されている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、amagi_azurlane.ptとamagi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、amagi_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にamagi_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、amagi_azurlane.ptとamagi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、amagi_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にamagi_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、amagi_azurlane.ptとamagi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、amagi_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にamagi_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、amagi_azurlane.ptとamagi_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、amagi_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にamagi_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー言葉はamagi_azurlaneで、推奨タグは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_girl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。

なぜ一部のプレビュー画像がAmagi Azurlaneに似ていないのか

プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプト文（画像をクリックすると表示されます）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く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設定されており、画像の選別や修正は一切行われていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、私たち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ものよりも実際の使用でははるか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。

このモデルが過学習または未学習に見えますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/amagi_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/amagiazurlaneに公開しており、これらが参考になるかもしれません。

なぜより選ばれた画像だけを使わないのですか？

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、公開までの全プロセスは、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、こ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お寄せいただけると幸いです。これら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複数の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、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題は引き続き改善・最適化を試みますが、完全に解決するのは依然として困難です。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、キャラクター自身の本質的特性の再現と、より大規模なデータセットにより得られる比較的強い汎化能力にあります。そのため、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画像の生成に適しています！😉

以下のグループについては、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに対して、たとえ些細な違いであっても許容できない方々。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる利用シーンに直面している方々。
  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々。
  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抱いている方々、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動操作に限るべきであり、キャラクターを軽視しないという信念をお持ちの方々。
  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々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。