ping_hai/平海/平海 (Azur Lane)

• このモデルには2つのファイルがあります。同時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、場合によっては調整が必要な場合があります。
• エンベディング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。より一般的なジェネラリゼーションが必要な場合は、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。
• プレビューアイメージは、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングデータセットの特徴から導出され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、選択的抽出は行っていません。見たままが得られる結果です。
• 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。提供されたプレビュー投稿を確認して、衣装に対応するプロンプトをご確認ください。

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。同時に使用する必要があります！！！。この場合、ping_hai_azurlane.ptとping_hai_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、ping_hai_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベディングとして、ping_hai_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。同時に使用する必要があります！！！。この場合、ping_hai_azurlane.ptとping_hai_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、ping_hai_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベディングとして、ping_hai_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。同時に使用する必要があります！！！。この場合、ping_hai_azurlane.ptとping_hai_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、ping_hai_azurlane.ptをテクスチャ反転エンベディングとして、ping_hai_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ping_hai_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {ping_hai_azurlane:1.15}, brown_hair, long_hair, bangs, twintails, ahoge, red_eyes, breasts, hair_ornament, blush, hairband, small_breasts, white_hairband, anchor_hair_ornament, very_long_hairです。

このモデルのトレーニング方法

このモデルはHCP-Diffusionを使用し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。

なぜ一部のプレビューアイメージがピンハイ・アズールレーンのように見えないのか

プレビューアイメージ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ことで確認できます）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、画像には選択や修正は一切行われていません。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。

実際の使用では、内部テストに基づけば、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。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未学習に見えると感じましたが、どうすればよいですか？

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/ping_hai_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/ping_hai_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、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、人間の介入を一切伴わない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いただけると幸いです。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取得されており、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保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、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルを基にクラスタリングして、可能な限り最良の再現を試みています。この問題には引き続き取り組み最適化を試みますが、完全に解決することは困難です。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内在的特徴を再現すること、そしてより大規模なデータセットにより得られる比較的強力な汎化能力にあります。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非常に適しています！😉。

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. キャラクターのオリジナルデザインに対して、わずかな違いでも許容できない方。
2. キャラクター衣装の再現に高い精度が求められる使用状況にある方。
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わなければキャラクターを冒涜するという考えをお持ちの方。
5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反する、と感じる方。