atsuko/秤アツコ/亚津子 (Blue Archive)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。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と同様にWebUIでそのまま使用できます。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。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使い方」をご覧ください。
• 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：長い髪、紫髪、赤い目、ハロー、編み髪、二重編み髪、目の間の髪、リボン、髪のリボン、胸。キャラクターの主な特徴（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。
• 画像はいくつか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。ランダムなシードが使用され、選別は行っていません。ここで表示されているものが、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1013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。
• モデルの再現性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2160です。すべてのステップの概要は以下の通りです。huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/atsuko_bluearchiveで他の推奨ステップを試してください。

このモデルの使い方

このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+のみに対応します。

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。

(Translated with ChatGPT)

キャラクターウァイフや当社のテクノロジーに興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルの訓練方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を使用して訓練され、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チームが維持管理しています。
• 訓練に使用されたデータセットは、CyberHarem/atsuko_bluearchiveのstage3-p480-1200で、1013枚の画像を含みます。
• モデルの再現性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2160です。
• 訓練設定ファイルはこちらです。

より詳しい訓練情報や推奨ステップについては、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/atsuko_bluearchiveをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使い方

このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-のみに対応します。

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使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、atsuko_bluearchive.pt と atsuko_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、atsuko_bluearchive.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に atsuko_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、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 atsuko_bluearchive.pt 和 atsuko_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 atsuko_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 atsuko_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 atsuko_bluearchive で、削除されたタグは long_hair, purple_hair, red_eyes, halo, braid, twin_braids, hair_between_eyes, bow, hair_bow, breasts です。ある特徴（例：髪の色）が不安定な場合、これらのタグ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に似ていない理由

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確認できます）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、画像は選別や修正されていません。したがって、上述の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、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出します。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未学習に見えるのですが、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。他の推奨ステップも試すことをお勧めします。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/atsuko_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/atsuko_bluearchiveにも公開しており、参考になるでしょう。

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、自動訓練、自動公開の完全な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。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できないのはなぜですか？

現在の訓練データはさまざまな画像サイトから収集しており、完全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困難です。したがって、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で、可能な限り再現するよう試みています。この問題については引き続き対応・最適化を進めますが、完全に解決するのは困難です。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難しいでしょう。

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の再現力と、大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、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하지 않습니다。ご了承ください：

1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、些細な違いも許容できない方。
2. キャラクター衣装の再現精度に高い要件がある方。
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訓練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訓練は手動で行うべきであり、キャラクターを尊重するために自動化は不適切だと考える方。
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る方。