dunkerque/ダンケルク/敦刻尔克 (Azur Lane)

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キャラクターfemalebikiniswimsuitred eyesbangscleavageponytailbreastslong hairlarge breastshair ornamentazurlanegirl，blushgrey hairazurlane dunkerquefully automatedsidelocksbutterfly hair ornamentdunkerque
v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • 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、時とし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。これにより高忠実度が得られます。より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、選択的な出力は排除されています。見たままが得られます。
  • 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。

このモデルの使い方

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

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トリガー語はdunkerque_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {dunkerque_azurlane:1.15}, long_hair, grey_hair, hair_ornament, breasts, large_breasts, butterfly_hair_ornament, bangs, red_eyes, cleavage, blush, swimsuit, ponytail, sidelocks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チームによって維持されています。

なぜ一部のプレビュー画像がDunkerque Azurlaneのように見えないのか

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、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で自動生成されています。画像生成に使用される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。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、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、プレビュー画像で見たものよりも実際の使用においてより良い結果を出します。あなたが行う必要があるのは、使用してい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のように感じられるが、どうすればよいか

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/dunkerque_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/dunkerqueazurlaneに公開されており、お役に立つ可能性があります。

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、公開に至るまでのプロセスは、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整備しました。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。

期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜか

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、完全な自動化パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を保持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。この問題を継続的に改善しようとしていますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装再現の精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには到底及ばないでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的な特徴を再現し、より大きなデータセットによる比較的高い汎用性です。したがって、このモデルは衣装変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などに最適です！😉

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. キャラクターのオリジナルデザインに、たとえ些細な違い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い精度が求められる使用シーンに対応している方。
  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人手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。
  5. 生成された画像のコンテンツが自身の価値観に反すると感じられる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。