victorious/ヴィクトリアス/胜利 (Azur Lane)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때때로 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델의 권장 가중치는 1이며, 이는 더 높은 정확도를 제공합니다. 더 높은 일반화가 필요할 경우 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델의 권장 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 가지 고정된 테스트 프롬프트와 클러스터링 데이터셋 특징에서 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 편집은 배제되었습니다. 보이는 그대로 출력됩니다.
• 의상에 대한 특수한 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물을 확인하여 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, victorious_azurlane.pt와 victorious_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, victorious_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 victorious_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다.

트리거 단어는 victorious_azurlane이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {victorious_azurlane:1.15}, blonde_hair, long_hair, blue_eyes, laurel_crown, breasts, hair_ornament, large_breasts, bangs, ribbon, smile, blush, sleeveless, flower, cleavage, hair_ribbon, open_mouth, very_long_hair, blue_flower, rose입니다.

이 모델의 학습 방식

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지 관리합니다.

일부 미리보기 이미지가 Victorious Azurlane처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하여 확인 가능)는 훈련 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성에 사용된 시드도 랜덤하게 생성되었으며, 이미지는 어떤 선택이나 수정도 거치지 않았습니다. 따라서 이러한 문제점이 발생할 수 있습니다.

실제 적용에서, 우리의 내부 테스트 결과에 따르면, 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 수준보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 발휘합니다. 필요한 유일한 조치는 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 미적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/victorious_azurlane_에 공개되어 있으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/victoriousazurlane에 공개되어 있으며, 이는 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 공개는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 공개를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안이 매우 소중하니 부탁드립니다.

원하는 캐릭터의 의상이 정확하게 생성되지 않는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전한 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 갖고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델 수준에 도달하기 어렵습니다.

실제로, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 비교적 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상을 변경하거나 캐릭터의 포즈를 조정하고, 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 작업에 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹에는 이 모델 사용을 추천하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 원래 캐릭터 디자인의 사소한 차이점이라도 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도가 매우 높은 요구사항을 가진 적용 환경을 겪고 있는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘에 기반한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 불편함을 느끼는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수동 조작으로만 학습해야 한다고 생각하는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반대된다고 느끼는 분들.