kagiyama_hina/鍵山雛/카기야마히나 (Touhou)

• このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！
• 関連するトリガー単語は参考用であり、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重みは1です。これにより高い忠実度が得られます。より広い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、クラスタリングによるトレーニングデータセットの特徴から導き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、選択的かつ意図的な画像の選定は行っていません。表示されたものがそのまま出力されます。
• 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトについては、提供されたプレビューポストをご確認ください。

このモデルの使い方

このモデルには2つのファイルがあります。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、kagiyama_hina_touhou.ptとkagiyama_hina_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kagiyama_hina_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kagiyama_hina_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、kagiyama_hina_touhou.ptとkagiyama_hina_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kagiyama_hina_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkagiyama_hina_touhou.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はkagiyama_hina_touhouで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kagiyama_hina_touhou:1.15}, green_hair, bow, ribbon, hair_bow, long_hair, hair_ribbon, front_ponytail, green_eyes, smile, bangs, red_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チームによって維持されています。

一部のプレビュー画像がKagiyama Hina Touhou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テキスト（画像をクリックすると表示されます）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もと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っていません。したがって、このような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ると、このような問題を抱えるモデルのほとんどは、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用時に優れた結果を出します。あなたが行う必要があるのは、使用してい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/kagiyama_hina_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/kagiyama_hina_touhouにも公開されており、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？

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、公開に至るまでの全プロセスは人間の介入を一切加えず、100％自動化されています。これは私たちのチームが行う興味深い実験であり、そのため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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお寄せいただけると大変助かります。

期望するキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

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収集しており、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ことが困難です。そのため、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てクラスタリングを行い、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題については引き続き対応・最適化を図りますが、完全に解決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と同等のレベル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画像の生成に最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用は推奨されず、お詫びいたします：

1. キャラクターのデザインのわずかな違いにも耐えられない方。
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うべきであり、キャラクターへの敬意を損なわないようすべきだと考える方。
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。