shimakaze/島風 (Kantai Collection)
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モデル説明
- Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
- このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！！。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- 簡略化されたキャラクタータグはblonde_hair、long_hair、hairband、hair_ornamentです。キャラクターの主な特徴（例：髪の色）が不安定な場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
- ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
- 画像はいくつかの固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選別は行っていません。ここでご覧になれるものが、実際に得られる結果です。
- 衣装用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。
- このモデルは1,226枚の画像でトレーニングされています。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは8250です。すべてのステップの概要は以下の通りです。その他の推奨ステップについてはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shimakaze_kantaicollection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。WebUI v1.6 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、shimakaze_kantaicollection.pt と shimakaze_kantaicollection.safetensors の両方をダウンロードし、shimakaze_kantaicollection.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に shimakaze_kantaicollection.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、shimakaze_kantaicollection.pt と shimakaze_kantaicollection.safetensors の両方をダウンロードし、shimakaze_kantaicollection.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に shimakaze_kantaicollection.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
トリガー語はshimakaze_kantaicollection、簡略化されたタグはblonde_hair, long_hair, hairband, hair_ornamentです。一部の特徴（例：髪の色）が不安定な場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
このモデルのトレーニング方法
- このモデルはHCP-Diffusionを使用し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チームが保守しています。
- トレーニングに使用したベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
- トレーニングに使用したデータセットは、CyberHarem/shimakaze_kantaicollectionの
stage3-p480-800で、1,226枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類します。
- 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタに分類します。
- 10,000ステップトレーニングし、40のチェックポイントを保存・評価しました。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは8250です。
トレーニングの詳細と推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shimakaze_kantaicollectionをご覧ください。
一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由
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した特徴情報に基づいてクラスタリングアルゴリズムで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設定され、画像の選別や修正は一切行っていません。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、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、プレビュー画像よりも実際の利用ではより優れた結果を出します。必要なのは、使用するタグを調整することだけです。
このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしているように感じられますが、どうすればよいですか？
ここで表示されているステップは自動選択されたものです。また、ご試用いただくための他の優れたステップも推奨しています。こちらをクリックしてお好みのステップを選んでください。
当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/shimakaze_kantaicollectionで公開されており、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HuggingFaceデータセット - CyberHarem/shimakaze_kantaicollectionでも公開しており、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用しないのですか？
この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、完全に自動化されており、人間の介入は一切行っていません。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、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。
期待するキャラクターの衣装が正確に生成できない理由
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持つ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。今後もこの課題に取り組み、最適化を試みますが、完全に解決することは難しいと考えています。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ズ変更、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ておらず、申し訳ありません：
- キャラクターの原案デザインに対して、些細な差異でも許容できない方。
- キャラクター衣装の再現精度に高い要求がある方。
- 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を使用し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冒涜するものだと考える方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反する、と感じられる方。