massachusetts/マサチューセッツ/马萨诸塞 (Azur Lane)

narugo1992narugo1992
107
791
キャラクターfemalewhite hairred eyesbangscleavagebreastslong hairlarge breastsdark skinazurlanegirl，blushfacial markdark-skinned femaleforehead markazurlane massachusettsfully automatedmassachusetts
v1.4v1.0

詳細

ファイルをダウンロード

モデル説明

  • このモデルには2つのファイルがあります。必ず両方を一緒に使用してください！！！
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、必要に応じ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。これにより高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、選択的フィルタリングは行っていません。見たままが得られる結果です。
  • 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については、提供されたプレビュー投稿をご参照ください。

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。必ず両方を一緒に使用してください！！！。この場合、massachusetts_azurlane.ptとmassachusetts_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、massachusetts_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にmassachusetts_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。必ず両方を一緒に使用してください！！！。この場合、massachusetts_azurlane.ptとmassachusetts_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、massachusetts_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にmassachusetts_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。必ず両方を一緒に使用してください！！！。この場合、massachusetts_azurlane.ptとmassachusetts_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、massachusetts_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にmassachusetts_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。必ず両方を一緒に使用してください！！！。この場合、massachusetts_azurlane.ptとmassachusetts_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、massachusetts_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にmassachusetts_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガーワードはmassachusetts_azurlaneであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {massachusetts_azurlane:1.15}, dark_skin, dark-skinned_female, long_hair, white_hair, facial_mark, breasts, bangs, large_breasts, forehead_mark, blush, cleavage, red_eyes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。

一部のプレビュー画像がMassachusetts Azurlaneに似ていない理由

プレビュー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可能）は、トレーニングデータセットから抽出し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、画像に任何の選択や修正は行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、当社の内部テストに基づけば、このような問題を抱えるモデルのほとんどは、プレビュー画像よりも実際の使用時により良い結果を出します。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。

このモデルが過学習または過小学習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Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/massachusetts_azurlane_で公開されており、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/massachusettsazurlaneで公開しており、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、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの全プロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当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、可能であれば、フィードバックや提案をぜひお寄せください。それらは私たち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います。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持っ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くクラスタリングによって、可能な限り最適な再現を目指しています。私たちはこの問題を継続的に改善しようとしていますが、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と同等のレベルには達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴を再現することと、より大き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、ポーズの変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

以下のグループに対しては、このモデルの使用をお勧めしません。あらかじめお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに、わずかでも妥協を許さない方。
  2. キャラクター衣装の再現において高精度が求められる用途をお持ちの方。
  3. 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。
  4. 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抱く方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行うべきであり、それ以外はキャラクターへの不敬であると信じる方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反する、と感じられる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。