repulse/レパルス/反击 (Azur Lane)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 경우에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델에 권장되는 가중치는 1이며, 이는 더 높은 진실도를 제공합니다. 더 큰 일반화가 필요하다면 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델에 권장되는 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 데이터셋 특성 클러스터링에서 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으므로 선택적 조정은 제거되었습니다. 보이는 그대로 결과가 나옵니다.
• 의상에 대한 특수한 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물을 확인하여 의상에 대응하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

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

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

이 모델에는 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, repulse_azurlane.pt와 repulse_azurlane.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, repulse_azurlane.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 repulse_azurlane.safetensors를 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 repulse_azurlane이며, 권장 태그는 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_breasts입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지보수하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 Repulse Azurlane처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤으로 생성되었으며, 이미지는 어떠한 선택 또는 수정도 이루어지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제점이 발생할 가능성이 있습니다.

실제로 우리 내부 테스트 결과에 따르면, 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 것보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 발휘합니다. 당신이 해야 할 유일한 것은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 할까요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/repulse_azurlane_에 게시되었으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/repulseazurlane에 게시되어 있으며, 이는 당신에게 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택하지 않나요?

이 모델의 전체 과정—데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시—는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험이며, 이를 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안이 우리에게 매우 귀중하므로 기꺼이 받아들입니다.

원하는 캐릭터의 의상을 정확하게 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 가져왔으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 수행하여 가능한 최고의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화를 시도할 것이지만, 완전히 해결할 수 없는 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델에 비해 낮을 가능성이 높습니다.

실제로, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특성을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋 덕분에 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 적합합니다!😉

다음과 같은 그룹에는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 유감을 표합니다:

1. 가장 사소한 세부 사항이라도 원래 캐릭터 디자인에서의 편차를 용인할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 적용 환경에 처해 있는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델의 완전 자동화 학습 과정을 불편하게 여기거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수동으로만 수행되어야 하며, 그렇지 않으면 캐릭터를 불경하게 대하는 것으로 여겨지는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.