yamato/大和/大和 (Kantai Collection)

• 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。これにより忠実度が向上します。より広い汎化を求める場合は、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。
• プレビューアイミージは、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングにより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、選択的適用は行っていません。表示されたものがそのまま出力されます。
• 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。提供されたプレビュー投稿を確認して、衣装に対応するプロンプ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、yamato_kantaicollection.ptとyamato_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、yamato_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にyamato_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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、yamato_kantaicollection.ptとyamato_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、yamato_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にyamato_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はyamato_kantaicollectionで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {yamato_kantaicollection:1.15}, long_hair, brown_hair, ponytail, hair_ornament, flower, hair_flower, brown_eyes, smile, breasts, cherry_blossoms, large_breasts, very_long_hair, blush, hair_between_eyes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チームが管理しています。

なぜ一部のプレビューアイミージがYamato Kantaicollectionのように見えないのか

プレビューアイミージ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できます）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生成されており、選択や修正は一切行っていません。そのため、上述の問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、内部テストに基づけば、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ものよりも実際の使用時に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HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/yamato_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/yamatokantaicollectionで公開しており、ご役に立つ可能性があります。

なぜより良い選別済み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、プレビューアイミージ生成、公開に至るすべてのプロセスは、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非常に助かります。

なぜ希望するキャラクターの衣装が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収集しており、完全な自動化パイプラインでは、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いたクラスタリングを用いて可能な限り再現を試みています。この課題については引き続き対応・最適化を進めていきますが、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、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ設定、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に適しています！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターデザインの細部に至るまで、わずかでも変更を許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められるアプリケーション環境に置かれている方。
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による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抱く方、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、キャラクターを軽視しないよう配慮すべきだと考える方。
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られる方。