nagato/長門 (Kantai Collection)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 연관된 트리거 단어는 참고용이며, 때에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델에 권장되는 가중치는 1이며, 이는 더 높은 정확도를 제공합니다. 더 큰 일반화가 필요하다면 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델에 권장되는 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 데이터셋 특성 클러스터링에서 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 골라내기는 배제되었습니다. 보이는 그대로 출력됩니다.
• 복장에 대한 특수한 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 복장에 해당하는 프롬프트는 제공된 미리보기 게시물을 확인하세요.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우 nagato_kantaicollection.pt와 nagato_kantaicollection.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, nagato_kantaicollection.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 nagato_kantaicollection.safetensors를 LoRA로 사용하세요.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 nagato_kantaicollection.pt와 nagato_kantaicollection.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 nagato_kantaicollection.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 nagato_kantaicollection.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 nagato_kantaicollection이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {nagato_kantaicollection:1.15}, black_hair, long_hair, red_eyes, breasts, hair_between_eyes, headgear, large_breasts, smile입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지 관리합니다.

일부 미리보기 이미지가 나가토 칸타이컬렉션처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성에 사용된 시드도 랜덤하게 생성되었으며, 이미지에 대한 선택이나 수정은 전혀 이루어지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제점이 발생할 수 있습니다.

실제 적용에서, 저희 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 여러분이 해야 할 유일한 작업은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합 같아 보이는데, 어떻게 해야 하나요?

저희 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/nagato_kantaicollection_에 공개되어 있으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/nagatokantaicollection에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 잘 선별된 이미지만 사용하지 않나요?

이 모델의 전 과정——데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성, 게시——는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 저희 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 이에 대한 피드백이나 제안을 주시면 매우 소중하게 여겨집니다.

원하는 캐릭터의 복장을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 복장 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 통해 최대한 재현하려는 방식으로 이루어집니다. 저희는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제임에 틀림없습니다. 복장 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준을 따라가기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특성을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 복장 변경, 캐릭터 포즈 설정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 그룹은 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 원래 캐릭터 디자인의 미세한 차이조차 용인할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 복장 재현에 높은 정확도가 요구되는 적용 환경을 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘을 기반으로 한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 불편함을 느끼는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습이 완전히 자동화된 프로세스임을 받아들이지 못하거나, 캐릭터에 대한 불경의를 피하기 위해 수동 작업만이 정당하다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.