nagato/長門 (Kantai Collection)

• このモデルには2つのファイルがあります。両方を同時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、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。これによりより高精度な再現が得られます。より一般化が必要な場合は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。
• プレビューアイメージは、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って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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、nagato_kantaicollection.ptとnagato_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、nagato_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、nagato_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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、nagato_kantaicollection.ptとnagato_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、nagato_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にnagato_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はnagato_kantaicollectionで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {nagato_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, red_eyes, breasts, hair_between_eyes, headgear, large_breasts, smile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。

なぜ一部のプレビューアイメージはNagato Kantaicollectionのように見えないのか

プレビューアイメージで使用されたすべてのプロンプト文（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、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、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でより優れた結果を出しています。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

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、どうすればよいですか？

当モデルは、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/nagato_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/nagatokantaicollectionで公開しており、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、プレビューアイメージの生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが100％自動化されており、人的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、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、フィードバックやご提案をいただけますと非常にありがたいです。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成されないのですか？

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、完全な自動パイプラインのため、キャラクターがどの公式画像を持っているかを正確に予測することは困難です。したがって、衣装の生成はトレーニングデータセットの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するよう試みています。この問題については引き続き対応し、最適化を図りますが、完全に解決するのは難しい課題です。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達することは期待できません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の特徴を再現することと、より大規模なデータセットにより得られ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すすめせず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターの原設計に、些細な差異であっても許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高精度が求められる使用シーンに直面している方。
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行わなければキャラクターを軽視することになると信じている方。
5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反する、と感じる方。