repulse/レパルス/反击 (Azur Lane)

narugo1992narugo1992
55
586
キャラクターfemalebangscollarbonemedium breastsbreastsshort hairsmileblue eyesazurlanebrown hairbraidgirl，blushhair between eyeshalterneckazurlane repulsefully automatedrepulse
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。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照用であり、必要に応じて調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルのおすすめ重みは1です。これによりより高精度な再現が得られます。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モデルのおすすめ重みは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、クラスタリングされた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、選択的な抽出は行っていません。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訓練は行っていません。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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、repulse_azurlane.ptとrepulse_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、repulse_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にrepulse_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、repulse_azurlane.ptとrepulse_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、repulse_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にrepulse_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、repulse_azurlane.ptとrepulse_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、repulse_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にrepulse_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、repulse_azurlane.ptとrepulse_azurlane.safetensorsの両方をダウンロードし、repulse_azurlane.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にrepulse_azurlane.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はrepulse_azurlaneで、おすすめタグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {repulse_azurlane:1.15}, blue_eyes, brown_hair, blush, breasts, smile, hair_between_eyes, bangs, short_hair, braid, collarbone, halterneck, medium_breasts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。

一部のプレビュー画像がRepulse 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、画像の選択や修正は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用において、当チームの内部テスト結果によると、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ものよりもはるかに優れた性能を発揮します。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

このモデルが過学習または不足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/repulse_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/repulseazurlaneに公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使用しないのですか？

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てきました。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います。これらは私たちにとって非常に価値があります。

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おり、完全な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所有しているかを正確に予測することが難しいです。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。この課題については今後も改善を試みますが、完全に解消することは困難です。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、キャラクター自体の内在的な特徴の再現と、より大規模なデータセットに由来する比較的強い汎化能力です。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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. キャラクター設計の細部にわずかでもずれがあることを許容できない方。
  2. キャラクターの衣装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生成画像の潜在的なランダム性を受け入れられない方。
  4. LoRAを用いたキャラクターモデルの完全自動化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のみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないという信念をお持ちの方。
  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。