cygnet/シグニット/小天鹅 (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照用のみであり、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重みは1です。これにより、より高精度な再現が可能になります。より高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、クラスタリングされたデータセット特徴から導出さ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、選択的表示は行われていません。見たままが得られます。
• 衣装用の特別な学習は行っていません。提供されている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確認してください。

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、cygnet_azurlane.ptとcygnet_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、cygnet_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、cygnet_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、cygnet_azurlane.ptとcygnet_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードする必要があります。cygnet_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にcygnet_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、cygnet_azurlane.ptとcygnet_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、cygnet_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、cygnet_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、cygnet_azurlane.ptとcygnet_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、cygnet_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、cygnet_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガー語はcygnet_azurlane、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {cygnet_azurlane:1.15}, long_hair, breasts, blush, white_hair, hair_bun, large_breasts, braid, ribbon, double_bun, red_eyes, bow, bangs, ahoge, hair_ribbon, purple_eyes, hair_ornamentです。

このモデルの学習方法

このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されています。自動学習フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。

なぜ一部のプレビュー画像がCygnet Azurlaneに似ていないのか

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（画像をクリックすると確認できます）は、学習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、画像には一切の選別や修正が加えられていません。したがって、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、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が、プレビュー画像よりも実際の使用でより良い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不足学習しているように感じるが、どうすればよいか

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/cygnet_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、学習データセットはHugging Faceデータセット - CyberHarem/cygnetazurlaneに公開されており、ご参考になるかもしれません。

なぜより選別された画像だけを使わないのか

当モデルのデータ収集から学習、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ている興味深い実験であり、この目的のためにデータフィルタリング、自動学習、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、可能な限り、フィードバックやご提案をいただけると非常に助かります。

なぜ希望するキャラクターの衣装を正確に生成できないのか

現在の学習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。したがって、衣装の生成は学習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、可能な限り最良の再現を目指しています。この課題については今後も対応し最適化を図りますが、完全に解決することは難しいです。衣装の再現精度は、手動で学習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な特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力にあります。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画像生成に非常に適しています！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできません。ご理解いただけますようお願い申し上げます：

1. キャラクターのデザインに対して、たとえ些細な差異であっても許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高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化学習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学習は手動でのみ行わなければキャラクターを侮辱すると考える方。
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。