azuma/吾妻/吾妻 (Azur Lane)
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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。両方を同時に使用する必要があります!!!
- 関連するトリガー単語は参考用であり、時折調整が必要な場合があります。
- エンベッディングモデルの推奨重みは1です。これにより高い忠実度が得られます。より一般的な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。
- プレビューアイメージは、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導出され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。見たままが得られます。
- 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。提供されているプレビューポストを確認することで、衣装に対応するプロンプトを確認できます。
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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、azuma_azurlane.ptとazuma_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、azuma_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、azuma_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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、azuma_azurlane.ptとazuma_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、azuma_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にazuma_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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、azuma_azurlane.ptとazuma_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、azuma_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にazuma_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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、azuma_azurlane.ptとazuma_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、azuma_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にazuma_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガー語はazuma_azurlaneであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {azuma_azurlane:1.15}, long_hair, breasts, hair_ornament, large_breasts, black_hair, hair_between_eyes, blush, yellow_eyes, bangs, flower, hair_flower, smile, very_long_hairです。
このモデルのトレーニング方法
このモデルはHCP-Diffusionを用い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チームが維持しています。
一部のプレビューアイメージがAzuma Azurlaneに似ていない理由
プレビューアイメージ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を基にしたクラスタリングアルゴリズムによって自動生成されました。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、選択や修正は一切行われていません。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。
実際の使用において、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は、プレビュー画像で見られる以上のパフォーマンスを発揮します。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/azuma_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/azumaazurlaneにも公開しており、皆様の参考になるかもしれません。
なぜより適切に選ばれた画像だけを使用しないのですか?
このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビューアイメージ生成、公開に至るまでの全プロセスは、人間の介入を一切含まない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ました。そのため、可能な限り、フィードバックや提案をいただけますと、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収集されており、完全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、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、可能な限り最良の再現を試みています。この問題については継続的に改善を図りますが、完全に解決することは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルに匹敵することは難しいでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力です。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画像生成といったタスクに適しています!😉
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。ご了承ください:
- キャラクターのデザインに、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再現において高い正確性が求められる使用シーンに直面している方。
- 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違和感を覚える方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動操作のみで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ている方。
- 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。



