hood/フッド/胡德 (Azur Lane)

• Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
• このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 以下のバージョンをご利用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！。WebUI v1.7以上をご利用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみをご使用ください。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：blonde_hair、long_hair、blue_eyes、breasts、hair_over_shoulder、large_breasts、earrings。キャラクターの主な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
• ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
• 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを用いて生成されました。ランダムなシードを使用しており、選択的かつ意図的な画像の抽出は行っていません。ここでご覧いただける結果が、実際に得られる結果です。
• 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投稿をご確認ください。
• このモデルは809枚の画像を用いてトレーニングされています。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動的に選択されたステップは4060です。以下にすべてのステップの概要を示します。その他の推奨ステップについてはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hood_azurlane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。WebUI v1.6 以下のバージョンをご利用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、hood_azurlane.pt と hood_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、hood_azurlane.pt を embeddings フォルダに、hood_azurlane.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以上をご利用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみをご使用ください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンをご利用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、hood_azurlane.pt と hood_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、hood_azurlane.pt を embeddings フォルダに、hood_azurlane.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以上をご利用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみをご使用ください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。

トリガー語は hood_azurlane であり、削減されたタグは blonde_hair, long_hair, blue_eyes, breasts, hair_over_shoulder, large_breasts, earrings です。ある特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加してください。

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チームによって維持されています。
• トレーニングに使用したベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
• トレーニングに使用したデータセットは、CyberHarem/hood_azurlane内のstage3-p480-800で、809枚の画像を含みます。
• バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタにクラスタリングしています。
• 正則化データセットのバッチサイズは2、解像度は720x720、20のクラスタにクラスタリングしています。
• 8120ステップトレーニングし、40のチェックポイントが保存・評価されました。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動的に選択されたステップは4060です。

トレーニングの詳細や推奨ステップについては、Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hood_azurlaneをご覧ください。

なぜプレビュー画像がキャラクターと違うように見えるのか

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は、トレーニングデータセットから抽出し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。画像生成に用いられるシードもランダムに生成されており、画像は一切選別・修正されていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。

実際の使用では、私たちの内部テストによると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出しています。あなたが行う必要があるのは、使用するタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または過小学習のように感じられる場合、どうすればよいですか

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。他にも推奨されるステップがありますので、お好みのステップをお試しください。こちらをクリックしてお選びください。

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hood_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/hood_azurlaneにも公開しており、ご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

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、すべての工程を100%自動化し、人間の介入は一切行っていません。これは私たちのチームによる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が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複数の画像サイトから収集されており、完全な自動化パイプラインでは、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。この問題に対して今後も改善を続けていきますが、完全に解決することは難しいです。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等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、キャラクター自体の本質的特徴の再現と、より大きなデータセットに由来する比較的優れた汎用性にあります。そのため、このモデルは、衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などに最適です！😉

以下のグループの方には、このモデルの使用をお勧めできません。心よりお詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインに、わずかでもずれが生じることを許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる利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生成画像の可能性のあるランダム性を受け入れられない方。
4. LoRAを使用し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く方、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への不敬であると考える方。
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る方。