kawashiro_nitori/河城にとり/카와시로니토리 (Touhou)
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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。両方を一緒に使用する必要があります！！！
- 関連するトリガー語は参考用であり、時折調整が必要な場合があります。
- 埋め込みモデルのお勧めウェイトは1です。これにより高忠実度が得られます。より汎用性が必要な場合は、0.5に下げることができます。
- LoRAモデルのお勧めウェイトは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、都合の良い選択は行っていません。見たままの結果が得られます。
- 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。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投稿をご確認ください。
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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、kawashiro_nitori_touhou.ptとkawashiro_nitori_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kawashiro_nitori_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kawashiro_nitori_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、kawashiro_nitori_touhou.ptとkawashiro_nitori_touhou.safetensorsの両方をダウンロードし、kawashiro_nitori_touhou.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kawashiro_nitori_touhou.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。
トリガー語はkawashiro_nitori_touhou、お勧めタグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kawashiro_nitori_touhou:1.15}, blue_hair, hair_ornament, hair_bobbles, two_side_up, blue_eyes, hat, short_hair, key, smile, bag, backpack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川城ニトリ東方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。画像生成に使用されたシードもランダムに決定されており、画像は一切選別・修正されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用において、我々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、プレビュー画像で見られる以上に性能を発揮します。あなたが行う必要があるのは、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/kawashiro_nitori_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/kawashiro_nitori_touhouに公開されており、参考になるでしょう。
なぜより適切に選ばれた画像を使用しないのですか？
当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、公開に至るまでの全工程は、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが行う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ました。そのため、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非常に貴重です。
期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？
現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから収集されており、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所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、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルに基づくクラスタリングによって可能な限り再現しようとしています。この問題には引き続き対処し、最適化を試みますが、完全に解決することは困難です。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等のレベルには達しない可能性が高いです。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の固有の特徴を再現し、より大きなデータセットによる比較的高い汎用性です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、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！😉
以下のグループには、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：
- キャラクターのデザインに対して、些細な違いであっても許容できない方。
- キャラクターの衣装再現において高精度が求められるアプリケーションシーンに直面している方。
- 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。
- 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行わなければキャラクターを軽視すると考える方。
- 生成された画像内容が自身の価値観に反すると感じる方。