shimakaze/島風/岛风 (Azur Lane)

• 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！！！
• 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
• 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。
• プレビューアイメージは、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抽出したデータセット特徴に基づく複数のプロンプトを使用して生成されています。ランダムなシードが使用されており、選択的な出力は排除されています。表示されたものが、得られる結果です。
• 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は、提供されたプレビューポストをご確認ください。

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、shimakaze_azurlane.ptとshimakaze_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shimakaze_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、shimakaze_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、shimakaze_azurlane.ptとshimakaze_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shimakaze_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、shimakaze_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガー語はshimakaze_azurlaneであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {shimakaze_azurlane:1.15}, animal_ears, long_hair, rabbit_ears, hairband, white_hair, breasts, yellow_eyes, small_breasts, bangs, blush, open_mouth, smile, very_long_hair, brown_eyes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チームが保守しています。

なぜ一部のプレビューアイメージがShimakaze Azurlaneに似ていないのか

プレビューアイメージに使用されたすべてのプロンプトテキスト（画像をクリックして確認可能）は、トレーニングデータセットから抽出した特徴情報を基に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。画像生成に用いられたシードもランダムに生成されており、画像には選別や修正は一切施されていません。その結果、前述の問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、私たちの内部テストに基づくと、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像で示されたものよりも実際の使用ではより良い結果を出しています。必要なのは、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/shimakaze_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/shimakazeazurlaneにも公開しており、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からトレーニング、プレビューアイメージの生成、公開に至るまで、すべて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基盤を開発しました。したがって、可能であれば、フィードバックや提案をより多くいただければ幸いです。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を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、完全な自動パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を持っているかを正確に予測するのは困難です。その結果、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試みています。この問題は引き続き改善・最適化を図りますが、完全に解決するのは難しい課題です。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を再現することと、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力です。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ズ変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしておらず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターの元のデザインに対するわずかなずれも許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方。
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抱いている方、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うべきで、キャラクターを軽視しないようにするべきだと考える方。
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。