sheffield/シェフィールド/谢菲尔德 (Azur Lane)

narugo1992narugo1992
99
714
キャラクターfemalebangsblonde hairhair over one eyemedium breastsyellow eyesbreastsshort hairazurlanemaidbraidgirl，blushsheffieldazurlane sheffieldfully automatedmaid headdress
v1.4v1.0

詳細

ファイルをダウンロード

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！！！
  • 関連するトリガー語は参照用であり、場合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。これはより高い忠実度を提供します。より広い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、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングデータセットの特徴から派生した複数のプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的ピッキングは排除されています。見たままが得られます。
  • 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を確認するには、提供されたプレビュー投稿をご覧ください。

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、sheffield_azurlane.ptとsheffield_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、sheffield_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にsheffield_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、sheffield_azurlane.ptとsheffield_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、sheffield_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にsheffield_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、sheffield_azurlane.ptとsheffield_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、sheffield_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にsheffield_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、sheffield_azurlane.ptとsheffield_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、sheffield_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にsheffield_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はsheffield_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {sheffield_azurlane:1.15}, yellow_eyes, hair_over_one_eye, braid, short_hair, maid_headdress, blonde_hair, breasts, blush, bangs, medium_breasts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チームが管理しています。

一部のプレビュー画像がSheffield Azurlaneのように見えない理由

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確認できます）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によって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、画像は一切選別または修正されていません。そのため、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の使用において、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、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用でより良いパフォーマンスを発揮します。必要なのは、使用してい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のように感じられる場合、どうすればよいですか

私たちのモデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/sheffield_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/sheffieldazurlaneに公開しており、これがあなたにとって役立つ可能性があります。

なぜより良い画像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、プレビュー画像の生成、公開に至る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、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。したがって、可能であれば、フィードバックや提案をいただけると非常に助かります。

望ましいキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

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取得されており、完全な自動化パイプラインにおいて、キャラクターがどの公式画像を保持しているかを正確に予測することは困難です。そのため、衣装の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目指しています。この問題に対しては今後も対応し最適化を試みますが、完全に解消するのは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには達しない可能性が高いです。

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徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的高い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに最適です！😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターの元のデザインに、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある使用シーンに直面している方。
  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行わなければキャラクターを尊重しないと信じている方。
  5. 生成された画像の内容が自分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。