kochiya_sanae/東風谷早苗/코치야사나에 (Touhou)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalegreen hairtouhoubangsgreen eyesbreastslong hairsmileblue eyeshair ornamentgirl，blushkochiya sanaehair tubestouhou kochiya sanaefully automatedsnake hair ornamentfrog hair ornament
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参考用であり、場合によって調整が必要になることがあります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高精度な再現が得られます。より広範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、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングによって抽出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用いて生成されました。ランダムなシードが使用されており、都合のよい画像の選別は行っていません。見たままが得られます。
  • 衣装のため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ポストを確認して、衣装に対応するプロンプトをご確認ください。

このモデルの使用方法

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、kochiya_sanae_touhou.ptとkochiya_sanae_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kochiya_sanae_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkochiya_sanae_touhou.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、kochiya_sanae_touhou.ptとkochiya_sanae_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kochiya_sanae_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkochiya_sanae_touhou.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、kochiya_sanae_touhou.ptとkochiya_sanae_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kochiya_sanae_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkochiya_sanae_touhou.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、kochiya_sanae_touhou.ptとkochiya_sanae_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kochiya_sanae_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkochiya_sanae_touhou.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はkochiya_sanae_touhouで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kochiya_sanae_touhou:1.15}, green_hair, long_hair, hair_ornament, frog_hair_ornament, snake_hair_ornament, hair_tubes, blush, bangs, breasts, smile, green_eyes, upper_body, blue_eyes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チームがメンテナンスしています。

なぜ一部のプレビュー画像が小野塚小町（東方）に見えないのか

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と確認できます）は、トレーニングデータセットから抽出した特徴情報を基に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るシードもランダムに設定されており、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、こうした問題が発生する可能性があります。

実際のテストでは、このような問題を示すモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用ではより優れた結果を出しています。必要なのは、使用す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のように感じられますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/kochiya_sanae_touhouに公開されており、すべてのトレーニング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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/kochiya_sanae_touhouで公開しており、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からトレーニング、プレビュー画像生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが人間の介入なしに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、そのフィードバックや提案をぜひお寄せください。それ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を正確に生成できないのですか？

現在のトレーニングデータはさまざまな画像サイトから取得されており、完全な自動パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を保有しているか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り、可能な限り最適な再現を試みています。この問題には今後も取り組み、最適化を試みますが、完全に解決するのは依然として困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同程度に達す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本質的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力です。したがって、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ設定、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、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、些細な差異であっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をご使用になる方。
  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違和感を覚える方、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うべきで、キャラクターを軽視しないと信じている方。
  5. 生成される画像コンテンツ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。