hibiki/響 (Kantai Collection)

NOTE: ALL CHARACTERS IN THE IMAGES ARE ADULTS.

このモデルの使い方

それらを同時に使用してください。この場合、hibiki_kantaicollection.ptとhibiki_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードする必要があります。hibiki_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にhibiki_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はhibiki_kantaicollectionで、推奨タグはmasterpiece, best quality, highres, solo, {hibiki_kantaicollection:1.10}, long_hair, blue_eyes, blush, serafuku, hair_between_eyes, grey_hair, hat, white_hair, anchor_symbolです。

このモデルの学習方法

このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されています。自動学習フレームワークはDeepGHS Teamによって維持されています。

一部のプレビュー画像が Hibiki Kantaicollection に似ていない理由

プレビュー画像（画像をクリックすると確認可）で使用されたすべてのプロンプト文は、学習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。画像生成時に使用されるシードもランダムに生成されており、画像には任何の選択や修正が施されていません。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、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多くは、プレビュー画像よりも実際の使用時の方が優れた結果を出します。あなたが行う必要があるのは、使用するタグの微調整だけです。

このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Face リポジトリ - CyberHarem/hibiki_kantaicollection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、学習データセットはHugging Face データセット - CyberHarem/hibiki_kantaicollectionにも公開されており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを使わないのですか？

当モデルのデータ収集から学習、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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、自動学習、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ご提案をお待ちしております。これらは私たちにとって非常に貴重です。