haruka/伊草ハルカ/遥香 (Blue Archive)

• 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で直接使用できます。これはkohyaスクリプトで訓練されています。
• 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「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、紫髪、目の間の髪、紫目、ハロー、髪飾り、ヘアクリップ、紫ハロー、帽子です。キャラクターの主要な特徴（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してください。
• ptファイルの推奨重量は0.7–1.1、LoRAの重量は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ています。ランダムシードを使用しており、選択的フィルタリングは行っていません。ここで見られるものが、実際に得られる結果です。
• 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は、提供されているプレビュー投稿をご覧ください。
• このモデルは1229枚の画像で訓練されています。
• 訓練設定ファイルはこちらです。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは6420です。すべてのステップの概要は以下の通りです。他の推奨ステップはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_bluearchiveで試してみてください。

このモデルの使用方法

この項目はモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+のみに適用されます。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

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

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による翻訳）

キャラクターのウェイフューや当社の技術に興味がある方は、Discordサーバーへお越しください。

このモデルの訓練方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を用いて訓練され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
• 自動訓練フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。
• 訓練に使用したデータセットはCyberHarem/haruka_bluearchiveのstage3-p480-1200で、1229枚の画像を含みます。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは6420です。
• 訓練設定ファイルはこちらです。

より詳細な訓練情報および推奨ステップについては、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_bluearchiveをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

この項目はモデルバージョンv1.5またはv1.4-のみに適用されます。

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ご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！ この場合、haruka_bluearchive.ptとharuka_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にharuka_bluearchive.safetensorsをLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのように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。詳細についてはこちらをご覧ください。

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ご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！ この場合、haruka_bluearchive.ptとharuka_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にharuka_bluearchive.safetensorsをLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのように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。詳細について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 haruka_bluearchive.pt 和 haruka_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 haruka_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 haruka_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。

トリガーワードはharuka_bluearchive、削除されたタグはpurple_hair, hair_between_eyes, purple_eyes, halo, hair_ornament, hairclip, purple_halo, hatです。ある特徴（例：髪の色）が不安定な場合、これらをプロンプトに追加してください。

一部のプレビュー画像がキャラクターと異なるように見える理由

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（画像をクリックすると表示されます）は、訓練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で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、画像の選択や修正は一切行っていません。そのため、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、内部テストに基づくと、このような問題を抱えるモデルは、プレビュー画像よりも実際の使用時の方が優れた結果を出すことがほとんどです。必要なのは、使用す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未学習のように感じられる場合、どうすればいいですか？

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。他にもお勧めの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好み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/haruka_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、訓練データセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/haruka_bluearchive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わないのですか？

このモデルのデータ収集、訓練、プレビュー画像生成、公開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、自動訓練、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います。したがって、可能な限り、さらなるフィードバックや提案をお待ちしております。こ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されない理由

現在の訓練データは複数の画像サイトから収集されており、完全自動化パイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は訓練データセットのラベルに基づくクラスタリングを用いて、可能な限り再現しようと試みています。この課題は引き続き改善を図りますが、完全に解決することは難しいです。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルと同等になることは期待できません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的特徴の再現と、大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装変更、ポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、深く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を高精度で再現する必要がある用途をご使用の方。
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によるキャラクターモデルの完全自動訓練プロセスに不快感を覚える方、またはキャラクターモデルの訓練は手動で行わなければキャラクターを冒涜すると考える方。
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。