mutsuki/睦月/睦月 (Azur Lane)

• 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。これはより高い忠実度を提供します。より高い汎用性が必要な場合は、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。
• プレビューアイmage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。ランダムシードが使用されており、選択的取り出しは排除されています。表示されたものが得られるものです。
• 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ポストをご確認ください。

このモデルの使用方法

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

トリガー語はmutsuki_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {mutsuki_azurlane:1.15}, animal_ears, cat_ears, brown_hair, open_mouth, green_eyes, twintails, hat, short_twintails, short_hair, ribbon, blush, school_hat, yellow_headwear, low_twintails, animal_ear_fluff, smile, fang, tail, bangs, cat_tail, candy, food, bow, cat_girl, ears_through_headwearです。

このモデルのトレーニング方法

このモデルはHCP-Diffusionで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。

一部のプレビューアイmageがMutsuki Azurlaneのように見えない理由

プレビューアイmage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表示されます）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。画像生成時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が一切行われていません。そのため、上述の問題が発生する可能性があります。

実際の使用においては、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、プレビュー画像よりも実際の使用時により良い結果を出します。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。

このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/mutsuki_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/mutsukiazurlaneにも公開しており、参考になる可能性があります。

なぜより選ばれた画像だけを使用しないのですか？

当モデルのデータ収集からトレーニング、プレビューアイmageの生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが人間の介入なしに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ています。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役立ちます。

望ましいキャラクターの衣装が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しており、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は困難です。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。この課題については引き続き対応・最適化を図りますが、完全に解決するのは困難です。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達することは稀です。

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し、より大きなデータセットによる比較的強い汎用性にあります。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ズ変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に適しています！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。お詫び申し上げます：

1. 最小限の違いであっても、オリジナルキャラクターのデザインから逸脱することを容認できない方。
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ることができない方。
4. LoRAによる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覚える方、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ことになると考える方。
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。