shigure/時雨/时雨 (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 모델의 권장 가중치는 1이며, 이는 더 높은 정확도를 제공합니다. 더 높은 일반화가 필요할 경우 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델의 권장 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있을 경우 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 클러스터링된 데이터셋 특성에서 유도된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 무작위 시드가 사용되었으며, 선택적 편향은 배제되었습니다. 보이는 그대로 출력됩니다.
• 의상에 대한 전문적인 학습은 진행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

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

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、shigure_azurlane.ptとshigure_azurlane.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。shigure_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にshigure_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载shigure_azurlane.pt和shigure_azurlane.safetensors这两个文件，然后将shigure_azurlane.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用shigure_azurlane.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 shigure_azurlane.pt와 shigure_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 shigure_azurlane.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 shigure_azurlane.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 shigure_azurlane이며, 권장 태그는 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, ribbon입니다.

이 모델의 학습 방법

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

일부 미리보기 이미지가 Shigure 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, 이미지에는 어떠한 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제점이 발생할 수 있습니다.

실제로 우리 팀 내부 테스트 결과, 이러한 문제를 경험하는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 것보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 발휘합니다. 여러분이 해야 할 유일한 일은 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합되거나 부족하게 학습된 것 같아요. 어떻게 해야 하나요?

우리 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/shigure_azurlane_에 공개되어 있으며, 모든 학습 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/shigureazurlane에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택하지 않나요?

이 모델의 전체 과정—데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시—는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험이며, 이를 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 매우 소중하게 여기겠습니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확하게 생성하지 못하는 이유는?

현재 학습 데이터는 여러 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 통해 최대한 정확하게 재현하려 시도합니다. 이 문제는 계속해서 해결 및 최적화할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 문제입니다. 의상 재현의 정확성은 수작업으로 학습된 모델의 수준과 맞먹기 어렵습니다.

실제로 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하고, 더 큰 데이터셋 덕분에 상대적으로 뛰어난 일반화 능력을 갖추고 있다는 점입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 등에 적합합니다!😉

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

1. 최소한의 세부 사항이라도 원래 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구사항을 가진 사용 환경을 가지고 있는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 동의할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼시거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수작업으로만 수행되어야 하며, 그렇지 않으면 캐릭터를 경멸하는 것이라고 생각하시는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반하는 것으로 느껴지는 분들.