shigure/時雨/时雨 (Azur Lane)

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キャラクターfemaleanimal earsred eyesbangsblack haircollarboneponytailmedium breastsbreastslong hairsmiletailopen mouthazurlaneribbonnail polishgirl，animal ear fluffwolf tailwolf earsblushfangshigureazurlane shigurefully automated
v1.4

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！！！
  • 関連するトラiggerワードは参考用であり、場合によっては調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルのおすすめ重みは1です。これにより高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モデルのおすすめ重みは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導出さ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、選択的運用は行っていません。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、shigure_azurlane.ptとshigure_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shigure_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、shigure_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、shigure_azurlane.ptとshigure_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shigure_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にshigure_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、shigure_azurlane.ptとshigure_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shigure_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にshigure_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、shigure_azurlane.ptとshigure_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、shigure_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にshigure_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トラiggerワードはshigure_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {shigure_azurlane:1.15}, animal_ears, long_hair, black_hair, red_eyes, breasts, wolf_ears, blush, ponytail, smile, fang, medium_breasts, bangs, open_mouth, tail, animal_ear_fluff, wolf_tail, nail_polish, collarbone, ribbon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Shigure Azurlaneに似ていない理由

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いてクラスタリングアルゴリズムで自動生成されています。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、画像には一切の選別や修正は加えられていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の利用において、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はるかに優れた結果を示しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルが過学習または不足学習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HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shigure_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HuggingFaceデータセット - CyberHarem/shigureazurlaneにも公開しており、ご参考になるでしょう。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

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、公開に至る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お寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

望みのキャラクターの衣装を正確に生成できないのはなぜですか？

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いますが、完全な自動パイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測するのは困難です。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、可能な限り再現することを試みています。この課題については今後も継続的に対応・最適化を図りますが、完全に解決するのは難しいです。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程度になることは期待できません。

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、より大規模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画像生成に最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、些細な違いでも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に非常に高い要件がある方。
  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の考えを持つ方。
  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。