fujiwara_no_mokou/藤原妹紅/후지와라노모코 (Touhou)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalefiretouhouwhite hairred eyesbangslong hairbowsuspendersvery long hairhair ribbongirl，hair bowfujiwara no mokoutouhou fujiwara no mokoufully automatedwhite bow
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。両方を同時に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、場合によっては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重みは1です。これにより高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モデルの推奨重みは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、選別は行われていません。表示されたものこそが得られるものです。
  • 衣装用の専用トレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトについては、提供されているプレビューポス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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、fujiwara_no_mokou_touhou.ptとfujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、fujiwara_no_mokou_touhou.ptをテクスチャ反転のエンベディングとして、fujiwara_no_mokou_touhou.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、fujiwara_no_mokou_touhou.ptとfujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、fujiwara_no_mokou_touhou.ptをテクスチャ反転のエンベディングとして、fujiwara_no_mokou_touhou.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、fujiwara_no_mokou_touhou.ptとfujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、fujiwara_no_mokou_touhou.ptをテクスチャ反転のエンベディングとして、fujiwara_no_mokou_touhou.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、fujiwara_no_mokou_touhou.ptとfujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、fujiwara_no_mokou_touhou.ptをテクスチャ反転のエンベディングとして、fujiwara_no_mokou_touhou.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガーワードはfujiwara_no_mokou_touhou、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {fujiwara_no_mokou_touhou:1.15}, long_hair, bow, hair_bow, red_eyes, white_hair, suspenders, very_long_hair, bangs, white_bow, fire, hair_ribbon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チームが維持しています。

なぜ一部のプレビュー画像が藤原書子（東方）に似ていないのか

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、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基にしたクラスタリングアルゴリズムにより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、画像の選別や修正は一切行われていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、内部テストに基づくと、このような問題を抱えるモデルの多くが、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ています。必要なのは、使用しているタグの調整のみです。

このモデルが過学習または未学習に見えるのですが、どうすればいいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/fujiwara_no_mokou_touhou_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/fujiwarano_mokou_touhouにも公開しており、参考になるでしょう。

なぜより適切に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、人間の介入を一切行わず100％自動化されています。これは私たちのチームが実施し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ました。そのため、可能であれば、フィードバックや提案をいただけると大変助かります。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います。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。その結果、衣装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再現しようと試みています。この課題の解決と最適化は継続的に行いますが、完全に解消するのは難しいです。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには到底及びません。

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を再現し、より大規模なデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。したがって、このモデルは衣装変更、キャラクターのポージング、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！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。また、深くお詫び申し上げます：

  1. キャラクターの元デザインに対する、たとえ些細な違いであっても許容できない方々。
  2. キャラクターの衣装再現において高い精度が求められるアプリケーションで使用しようとしている方々。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像に潜在的なランダム性を受け入れられない方々。
  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々、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キャラクターを尊重しないと考える方々。
  5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じる方々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。