musashi/武蔵/武藏 (Azur Lane)

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キャラクターfemaleanimal earsbangsblack haircleavageyellow eyesbreastslong hairsmilelarge breastsjewelrynecklacehair ornamentfox girlazurlaneahogevery long hairgirl，fox earsanimal ear fluffblushmusashifacial markazurlane musashifully automatedmagatamamagatama necklace
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！！！
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 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。より一般的な生成が必要な場合は、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、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングで抽出し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、選択的かつ意図的な画像の採用は行っていません。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については、提供されているプレビュー投稿をご確認ください。

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

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

トリガーワードは musashi_azurlane で、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {musashi_azurlane:1.15}, animal_ears, long_hair, fox_ears, animal_ear_fluff, black_hair, facial_mark, breasts, bangs, hair_ornament, yellow_eyes, large_breasts, fox_girl, cleavage, jewelry, necklace, very_long_hair, magatama, magatama_necklace, smile, blush, ahoge 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 Team が管理しています。

一部のプレビュー画像がMusashi 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確認できます）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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、画像の選択や修正は一切行っていません。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、当社の内部テストによれば、このような問題が発生するモデルの多くは、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用においてより優れた結果を出しています。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過剰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/musashi_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/musashiazurlane にも公開しており、参考になる可能性があります。

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、プレビュー画像の生成、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基盤を開発しています。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非常にありがたいです。

望みの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所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、衣装の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を用いて、可能な限り最適な再現を試みています。この課題に対して今後も改善と最適化を続けていきますが、完全に解決するのは難しいでしょう。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と考えられます。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的特徴を再現する能力と、より大きなデータセットによる比較的優れた汎用性にあります。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画像の生成といったタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、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。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要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のみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないという考えをお持ちの方。
  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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。