shun/春原シュン/瞬 (Blue Archive)

narugo1992narugo1992
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キャラクターanimal earsblack hairhalogreen eyesbreastsblue archivelong hairtwintailsshuntiger girlanimal ear fluffextra_ears春原シュンtiger_ears瞬
v1.5.1v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
  • モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+の場合、他のLoRAと同じようにWebUIでそのまま使用できます。これはkohyaスクリプトで学習されています。
  • モデルバージョンv1.5またはv1.4-の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
  • 削除されたキャラクタータグは、黒髪、長髪、動物の耳、緑色の瞳、虎の耳、ハロー、動物の耳のふわふわ、ツインテール、胸、虎の娘、追加の耳です。キャラクターのコアな特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加できます。
  • ptファイルのおすすめの重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
  • 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選別は行っていません。ここでご覧いただけるものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装のための特別な学習は行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されているプレビュー画像をご確認ください。
  • このモデルは1,330枚の画像で学習されています。
  • 学習設定ファイルはこちら：https://huggingface.co/CyberHarem/shun_bluearchive/resolve/main/train.toml
  • モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択したステップは4524です。以下の図は全ステップの概要です。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shun_bluearchiveで試してみてください。

Step Overview

このモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+専用です。

他のLoRAと同じように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されています。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されました。

다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.

您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。

（ChatGPTで翻訳）

キャラクターや技術に興味がある方は、私たちのDiscordサーバーへどうぞ。

このモデルの学習方法

より詳細な学習情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shun_bluearchiveをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-専用です。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！ この場合、shun_bluearchive.ptとshun_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、shun_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にshun_bluearchive.safetensorsをLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細はこちらをご覧ください。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 shun_bluearchive.pt 和 shun_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 shun_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 shun_bluearchive.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

トリガー語はshun_bluearchiveであり、削除されたタグはblack_hair, long_hair, animal_ears, green_eyes, tiger_ears, halo, animal_ear_fluff, twintails, breasts, tiger_girl, extra_earsです。ある時、特定の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加できます。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか

プレビュー画像に使用されたすべてのプロンプトテキストは、学習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、画像は選別や修正を行っていません。このため、上記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、内部テストではこのような問題が発生するモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の出力でより優れた結果を出しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルが過学習または過小学習のように感じられるのですが、どうすればよいですか

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。他にも推奨されるステップがありますので、試してみてください。こちらをクリックしてお気に入りのステップを選んでください。

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shun_bluearchive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、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/shun_bluearchiveでも公開しており、ご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わないのですか

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像生成、公開までのプロセスはすべて自動化されており、人間の介入は一切ありません。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、その目的のために、データフィルタリング、自動学習、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、より多くのフィードバックやご提案をいただけますと、大変ありがたいです。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか

現在の学習データは複数の画像サイトから取得されていますが、完全な自動化パイプラインでは、どの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は困難です。そのため、衣装の生成は学習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再現しようとしています。この課題には今後も対応し最適化を図りますが、完全に解決するのは難しいでしょう。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等のレベルには達しにくいと考えられます。

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な特徴の再現と、大規模なデータセットによる比較的優れた汎化能力です。したがって、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ設定、そして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！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

  1. 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。
  2. キャラクターの衣装再現に高い正確性が求められる用途をご利用になる方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムによる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によるキャラクターモデルの完全自動化学習プロセスに不快感を感じる方、またはキャラクターモデルの学習は手動で行わないとキャラクターを冒涜するという考えをお持ちの方。
  5. 生成された画像コンテンツ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。