reno/リノ/里诺 (Azur Lane)
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このバージョンについて
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。
- 埋め込み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。より一般的な生成が必要な場合は、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、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングにより抽出された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、選択的かつ意図的な画像の選定は行われていません。表示されたものがそのまま出力されます。
- 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ポストをご確認ください。
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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、reno_azurlane.ptとreno_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、reno_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、reno_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、reno_azurlane.ptとreno_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、reno_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、reno_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。
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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、reno_azurlane.ptとreno_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、reno_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、reno_azurlane.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。
トリガー語はreno_azurlaneであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {reno_azurlane:1.15}, purple_eyes, breasts, grey_hair, large_breasts, bangs, blush, short_hair, hairband, smile, hair_between_eyes, black_hairband, sleeveless, see-through, parted_hair, animal_ears, fake_animal_ears, rabbit_ears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チームによって維持されています。
一部のプレビューアイメージがReno 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表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基にクラスタリングアルゴリズムによって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生成されており、画像に選別や修正は一切施されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用において、我々の内部テストでは、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像で見られるよりもはるかに優れた性能を発揮しています。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。
このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか？
我々のモデルは、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/reno_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/renoazurlaneにも公開されており、あなたにとって役立つ可能性があります。
なぜより精选された画像を使わないのですか？
このモデルのデータ収集からトレーニング、プレビューアイメージの生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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、そのため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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお寄せ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ですか？
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されており、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を基にクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この課題を引き続き改善・最適化しようとしますが、完全に解決することは難しく、手動でトレーニングされたモデルと同等の衣装再現精度は期待できません。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴を再現することと、より大規模なデータセットに由来する比較的優れた汎用性にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉
以下のグループには、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：
- 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高い精度が求められるアプリケーションシーンに直面している方。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のある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不快感を抱いている方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行うべきであり、キャラクターを尊重しないと信じている方。
- 生成された画像内容が自身の価値観に反すると感じる方。