hare/小鈎ハレ/晴 (Blue Archive)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalewhite hairbangsponytailhalogreen eyeslong hairhair ornamenthoodieharegirl，blushgrey hairbluearchivebluearchive harefully automated
v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！
  • 関連するトリガー語はあくまで参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • エンベディングモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高い忠実度が得られます。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モデルの推奨ウェイトは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、選択的かつ意図的な画像の選定は行っていません。見たままが得られる結果です。
  • 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。提供されているプレビュー投稿を参照して、衣装に対応するプロンプトを確認してください。

このモデルの使い方

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。この場合、hare_bluearchive.ptとhare_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、hare_bluearchive.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、hare_bluearchive.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。この場合、hare_bluearchive.ptとhare_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、hare_bluearchive.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhare_bluearchive.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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、hare_bluearchive.ptとhare_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、hare_bluearchive.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhare_bluearchive.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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、hare_bluearchive.ptとhare_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、hare_bluearchive.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhare_bluearchive.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語は hare_bluearchive であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {hare_bluearchive:1.15}, hair_ornament, bangs, green_eyes, halo, blush, long_hair, grey_hair, ponytail, hoodie, white_hair 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 Team が保守しています。

一部のプレビュー画像がHare Bluearchiveに見えない理由

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ことで確認できます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報に基づき、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、画像は一切選択や修正を行っていません。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。

実際の使用において、当該の問題を経験したほとんどのモデルは、プレビュー画像で見られる以上に性能を発揮します。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしている気がする場合、どうすればよいですか？

当モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/hare_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、トレーニングデータセットも huggingfaceデータセット - CyberHarem/harebluearchive で公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより選ばれた画像だけを使わないのですか？

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、公開までの一連のプロセスは、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ている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提案をいただけると、私たちにとって非常に貴重です。

期待するキャラクターの衣装が正確に生成されないのはなぜですか？

現在のトレーニングデータは、さまざまな画像ウェブサイトから取得されており、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持っているのかを正確に推測することが困難です。したがって、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いたクラスタリングによって、可能な限り最良の再現を試みています。この課題については引き続き対応・最適化を進めますが、完全に解決することは難しいです。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルに比べて達成しにくい傾向があります。

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性を再現すること、そして大きなデータセットを持つことによる比較的強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成など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しません。あらかじめお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに対して、たとえ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使用シーンに直面している方。
  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トレーニング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トレーニングは手動でのみ行わなければならないという考えを持ち、その方がキャラクターへの敬意を表すと考えている方。
  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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。