zuikaku/瑞鶴 (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。一緒に使う必要があります！！！
- 関連するトリガー語は参考用であり、時として調整が必要な場合があります。
- 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高忠実度が得られます。より一般的な汎化が必要な場合は、0.5に下げることができます。
- LoRAモデルの推奨ウェイトは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mageは、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングによって抽出されたデータセットの特徴から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、選択的な編集は行っていません。表示されたものが得られるものです。
- 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を確認するには、提供されたプレビュー投稿をご覧ください。
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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、zuikaku_kantaicollection.ptとzuikaku_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、zuikaku_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、zuikaku_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、zuikaku_kantaicollection.ptとzuikaku_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、zuikaku_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にzuikaku_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、zuikaku_kantaicollection.ptとzuikaku_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、zuikaku_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、zuikaku_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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、zuikaku_kantaicollection.ptとzuikaku_kantaicollection.safetensorsの両方をダウンロードし、zuikaku_kantaicollection.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にzuikaku_kantaicollection.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガー語はzuikaku_kantaicollectionで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {zuikaku_kantaicollection:1.15}, long_hair, twintails, ribbon, hair_ribbon, green_hair, green_eyes, smile, white_ribbon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mageがZuikaku Kantaicollectionのように見えないのか
プレビューアイmage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、画像には選択や修正は一切行っていません。そのため、上記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、私たちの内部テストによれば、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用でより良い結果を出します。あなたがする必要があるのは、使用しているタグを調整することだけです。
このモデルが過剰適合または不十分適合しているように感じられます。どうすればよいですか？
当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/zuikaku_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HuggingFaceデータセット - CyberHarem/zuikakukantaicollectionにも公開しており、ご参考になる可能性があります。
なぜより良い選択された画像だけを使用しないのですか？
当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビューアイmage生成、公開に至るまでの全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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をいただけますと、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複数の画像ウェブサイトから取得されており、完全な自動パイプラインでは、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てクラスタリングを行い、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題については引き続き対応し最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。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到達しにくいでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的な特徴を再現することと、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に適しています！😉
以下のグループには、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：
- 元のキャラクターデザインに対して、わずかでも逸脱を許容できない方々。
- キャラクター衣装の再現精度に高い要件がある方々。
- 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々。
- 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々、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涜することになると信じている方々。
- 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々。