murakumo/叢雲 (Kantai Collection)
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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、状況に応じて調整が必要な場合があります。
- 埋め込みモデルの推奨重みは1です。これはより高精度な再現を提供します。より一般的な汎化が必要な場合は、0.5に低下できます。
- 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、クラスタリングデータセットの特徴から派生し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、選択的フィルタリングは行っていません。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、murakumo_kantaicollection.ptとmurakumo_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、murakumo_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、murakumo_kantaicollection.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、murakumo_kantaicollection.ptとmurakumo_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、murakumo_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、murakumo_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。
トリガー語はmurakumo_kantaicollectionで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {murakumo_kantaicollection:1.15}, long_hair, hair_ribbon, ribbon, headgear, bangs, grey_hair, sidelocks, blunt_bangs, tress_ribbon, orange_eyes, necktie, blush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チームによって保守されています。
なぜ一部のプレビューアイミージはMurakumo 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された特徴情報を基にしたクラスタリングアルゴリズムにより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、画像の選択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。
実際のテストでは、このような問題を抱えるほとんどのモデルが、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた性能を発揮することが確認されています。必要に応じて使用するタグを調整するだけです。
このモデルが過学習または未学習のように感じるのですが、どうすればいいですか？
当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/murakumo_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、トレーニングデータセットはHugging Faceデータセット - CyberHarem/murakumokantaicollectionで公開しており、参考になる可能性があります。
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からトレーニング、プレビューアイミージの生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが実施した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、可能な限り、フィードバックや提案をいただけると大変ありがたいです。これらは私たちにとって非常に貴重です。
なぜ希望するキャラクターの衣装を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取得されており、完全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持しているかを正確に予測することが困難です。したがって、衣装の生成はトレーニングデータセットから得られたラベルに基づく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。この問題については引き続き対応・最適化を図りますが、完全に解決することは難しい課題です。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にくいでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成といったタスクに最適です！😉
以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：
- キャラクター設計の細部にさえ、 slightestな逸脱も許容できない方。
- キャラクターの衣装再現における高精度が求められる用途に使用したい方。
- 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のみ行わなければキャラクターを冒瀆すると信じる方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。