anchorage/アンカレッジ/安克雷奇 (Azur Lane)
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このバージョンについて
モデル説明
- Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
- このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 以下をご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみを使用してください。
- 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, breasts, large_breasts, twintails, very_long_hair, bangs, purple_eyes, light_brown_hair, hair_between_eyes, blonde_hair。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加してください。
- ptファイルのおすすめウェイトは0.7–1.1、LoRAのウェイトは0.5–0.85です。
- 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。乱数シードを使用しており、選別は行っていません。ここでご覧いただけるものが、実際に得られる結果です。
- 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されているプレビューポストをご確認ください。
- このモデルは577枚の画像でトレーニングされています。
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。WebUI v1.6 以下をご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、anchorage_azurlane.pt と anchorage_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、anchorage_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に anchorage_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされるようになったためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下をご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、anchorage_azurlane.pt と anchorage_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、anchorage_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に anchorage_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされるようになったためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
トリガー語は anchorage_azurlane で、削減されたタグは long_hair, breasts, large_breasts, twintails, very_long_hair, bangs, purple_eyes, light_brown_hair, hair_between_eyes, blonde_hair です。あるとき、特定の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
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チームによって管理されています。
- トレーニングに使用したベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
- トレーニングに使用したデータセットはCyberHarem/anchorage_azurlaneの
stage3-p480-800で、577枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類しました。
- 正則化データセットのバッチサイズは5、解像度は720x720、20のクラスタに分類しました。
- 5800ステップトレーニングし、40のチェックポイントを保存して評価しました。
その他のトレーニングの詳細については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/anchorage_azurlaneをご覧ください。
一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由
プレビュー画像に使用し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した特徴情報に基づき、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設定されており、画像の選別・修正は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用において、弊社の内部テストでは、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時に優れた結果を出しています。必要なのは、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ますが、どうすればよいですか？
ここで表示されているステップは自動選択されたものです。他にもおすすめのステップがあります。お好みのステップを選択するにはこちらをクリックしてください。
当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/anchorage_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/anchorage_azurlaneにも公開しており、参考になるかもしれません。
なぜより良い画像だけを使わないのですか？
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、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ている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きました。そのため、可能であれば、さらなるフィードバックや提案をいただければ幸いです。これらは私たちにとって非常に貴重です。
期待するキャラクターの衣装が正確に生成されない理由
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、衣装の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。この問題については引き続き改善・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になることは期待できません。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的な特性の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強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、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成といったタスクに最適です！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：
- キャラクターの原設計に対して、些細な違いであっても許容できない方。
- キャラクターの衣装の再現精度に高い要件がある方。
- 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。
- 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行わなければキャラクターを不敬にあたるという考えをお持ちの方。
- 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると思う方。