utage/ウタゲ/宴 (Arknights)

narugo1992narugo1992
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キャラクターanimal earsarknightsblonde hairhatbreastsshort hairlarge breastspurple eyestailhair ornamentbrown hairanimal ear flufffanghaircliputageskin_fangウタゲ宴
v1.5.1v1.4v1.0

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、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と同様にWebUIでそのまま使用できます。これらのモデルは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モデルの使い方」をご覧ください。
  • 削除されたキャラクタータグは、動物の耳、紫の目、動物の耳の毛、胸、髪飾り、ヘアクリップ、大きな胸、短い髪、尾、茶色の髪、金髪、帽子、牙、皮膚の牙です。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ファイルの推奨ウェイトは0.7–1.1、LoRAのウェイトは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。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装用の特殊な学習は行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されたプレビューポストをご確認ください。
  • このモデルは1324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、自動選択したステップは6264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/utage_arknightsで試してみてください。

ステップ概要

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スクリプトで学習されました。

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で翻訳）

キャラクターウァイフや当社の技術に興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルの学習方法

その他の学習詳細や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/utage_arknights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、utage_arknights.ptとutage_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、utage_arknights.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にutage_arknights.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、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。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下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、utage_arknights.ptとutage_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、utage_arknights.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にutage_arknights.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、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 utage_arknights.pt 和 utage_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 utage_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 utage_arknights.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utage_arknights、削除されたタグはanimal_ears, purple_eyes, animal_ear_fluff, breasts, hair_ornament, hairclip, large_breasts, short_hair, tail, brown_hair, blonde_hair, hat, fang, skin_fang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してください。

なぜ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可能）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で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、画像には選別や修正は一切行っていません。したがって、前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れば、このような問題が発生するモデルの多くは、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るが、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。その他に推奨するステップもご用意しています。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。

当社のモデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/utage_arknightsで公開されており、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/utage_arknightsに公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜ良い画像だけを選んで使わないのか

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスは人間の介入なしに100％自動化されています。これは当社チームによる興味深い実験であり、こ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、皆様からのフィードバックや提案をぜひお願いします。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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か

現在の学習データはさまざまな画像サイトから収集したものであり、完全な自動パイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測するのは困難です。したがって、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で、可能な限り再現するよう試みています。この問題には引き続き取り組み、最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと比較して低くなる可能性があります。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴を再現すること、およびより大きなデータセットに由来する比較的高い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご理解いただきますようお願い申し上げます。

  1. キャラクターのデザインにわずかな差異も許容できない方。
  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によるキャラクターモデルの完全自動学習プロセスに不満がある方、またはキャラクターモデルの学習は手動で行わなければならないという考えを持つ方。
  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られる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。