ningguang/凝光/凝光 (Genshin Impact)

NOTE: ALL CHARACTERS IN THE IMAGES ARE ADULTS.

このモデルの使い方

それらを同時に使用してください。この場合、ningguang_genshin.ptとningguang_genshin.safetensorsの両方をダウンロードする必要があります。ningguang_genshin.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にningguang_genshin.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はningguang_genshinであり、推奨タグはmasterpiece, best quality, highres, solo, {ningguang_genshin:1.10}, hair_ornament, long_hair, bangs, white_hair, breasts, red_eyes, tassel, parted_bangs, very_long_hair, sidelocks, smile, hairpin, large_breasts, hair_stick, thighs, tassel_hair_ornament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によって維持されています。

一部のプレビュー画像が凝光（Genshin）のように見えない理由

プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプト文（画像をクリックすると確認可能）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るシードもランダムに生成されており、これらの画像は選別や修正を一切受けていません。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、私たち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、プレビュー画像の見た目よりもはるかに優れた性能を発揮します。必要なのは、使用するタグを微調整することだけです。

このモデルが過学習または不足学習しているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/ningguang_genshin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はHugging Faceデータセット - CyberHarem/ningguang_genshinにも公開しており、お役に立つ可能性があります。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至る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、こ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ています。そのため、可能であれば、さらなるフィードバックや提案をいただけると非常にありがたいです。