chapayev/チャパエフ/恰巴耶夫 (Azur Lane)

• このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！
• 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。
• エンベディングモデルの推奨重みは1です。これはより高い忠実度を提供します。より広範な一般化が必要な場合は、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。
• プレビューアイキャッチ画像は、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングによるデータセット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ています。ランダムなシードが使用されており、選別は一切行っていません。見たままが得られる結果です。
• 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投稿を確認すれば、衣装に対応するプロンプトを確認できます。

このモデルの使い方

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。 この場合、chapayev_azurlane.ptとchapayev_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、chapayev_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、chapayev_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。 この場合、chapayev_azurlane.ptとchapayev_azurlane.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。chapayev_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にchapayev_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载chapayev_azurlane.pt和chapayev_azurlane.safetensors这两个文件，然后将chapayev_azurlane.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用chapayev_azurlane.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 chapayev_azurlane.pt와 chapayev_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 chapayev_azurlane.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 chapayev_azurlane.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다。

トリガー語はchapayev_azurlaneで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {chapayev_azurlane:1.15}, blue_hair, short_hair, blue_eyes, breasts, large_breasts, blush, mole, mole_on_breast, bangs, smile, cleavage, hair_ornament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。

いくつかのプレビューアイキャッチ画像がChapayev Azurlaneに似ていない理由

プレビューアイキャッチ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。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像の選別や修正は一切行っていません。その結果、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際のテストでは、このような問題を経験するほとんどのモデルが、プレビュー画像で見られるものよりも実際の使用ではより良い結果を出しています。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。

このモデルが過剰適合または不足適合に見えるのですが、どうすればいいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/chapayev_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/chapayevazurlaneにも公開しており、ご参考になるでしょう。

なぜより選別された画像だけを使わないのですか？

当モデルのデータ収集からトレーニング、プレビューアイキャッチ画像の生成、公開に至るまで、全工程が人間の介入なしに100%自動化されています。これは我们的チームが行った興味深い実験であり、こ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、より多くのフィードバックや提案をお待ちしております。これらは我々にとって非常に貴重です。

望ましいキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？

現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから収集されていますが、完全自動パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を所有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くクラスタリングを利用して可能な限り再現しようとしています。この問題には引き続き対処し最適化を試みますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装の再現精度は、手作業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内在的な特徴の再現と、より大規模なデータセットによって実現された比較的優れた一般化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成などに適しています！😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

1. 最小の差異であっても、元のキャラクター設計から逸脱することを許容できない方々。
2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求があるアプリケーションシーンを対象としている方々。
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でのみ行わなければキャラクターへの不敬になると考える方々。
5. 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々。