jean_bart/ジャン・バール/让·巴尔 (Azur Lane)

• このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！
• 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。
• 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これはより高忠実度を提供します。より広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。ランダムなシードが使用されており、選択的適用は行われていません。表示されたものが得られるものです。
• 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトをご覧になりたい場合は、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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、jean_bart_azurlane.pt と jean_bart_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、jean_bart_azurlane.pt をテクスチャ反転埋め込みとして、同時に jean_bart_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、jean_bart_azurlane.pt と jean_bart_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、jean_bart_azurlane.pt をテクスチャ反転埋め込みとして、同時に jean_bart_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、jean_bart_azurlane.pt と jean_bart_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、jean_bart_azurlane.pt をテクスチャ反転埋め込みとして、同時に jean_bart_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、jean_bart_azurlane.pt と jean_bart_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、jean_bart_azurlane.pt をテクスチャ反転埋め込みとして、同時に jean_bart_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。

トリガー語は jean_bart_azurlane で、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {jean_bart_azurlane:1.15}, long_hair, brown_hair, hair_between_eyes, breasts, red_eyes, jewelry, earrings, ponytail, high_ponytail, bangs, collarbone, closed_mouth, medium_breasts, sidelocks, cleavage, very_long_hair, upper_body 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 Team が維持しています。

なぜ一部のプレビュー画像がジャン・バール・アズールネイに似ていないのか

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可能）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、画像には選別や修正は一切行われていません。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、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においてより良い結果を出します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過剰適合または不足適合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/jean_bart_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/jean_bart_azurlane 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トレーニング、プレビュー画像の生成、公開に至るまで、一切の人的介入なしに100％自動化されています。これは当チームが行った興味深い実験であり、そのため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構築しました。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嬉しいです。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か

現在のトレーニングデータはさまざまな画像ウェブ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のは困難です。したがって、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。この問題は今後も改善を続けますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと比べて劣る傾向があります。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より広大なデータセットによる比較的強い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画像の生成などに非常に適しています！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインのわずかな違いにも対応できない方々。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方々。
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々。
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覚える方々、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動操作のみで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々。
5. 生成された画像内容が自身の価値観に反すると感じる方々。