Neko (Recently, My Sister Is Unusual)

• 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照用であり、場合によって調整が必要になることがあります。
• 埋め込みモデルのおすすめの重みは1です。これは高い忠実度を提供します。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モデルのおすすめの重みは0.85です。汚染の兆候が見られる場合は、0.6に下げることを検討してください。

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

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载neko_imocho.pt和neko_imocho.safetensors这两个文件，然后将neko_imocho.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用neko_imocho.safetensors作为LoRA。

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

トリガー語はneko_imocho、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {neko_imocho:1.15}, glasses, long_hair, purple_hair, purple_eyes, hair_ornament, hairclip, blue_eyesです。

このモデルの訓練方法

このモデルはHCP-Diffusionを用いて訓練されました。自動訓練フレームワークはDeepGHSチームが管理しています。

なぜ一部のプレビュー画像がNeko Imochoのように見えないのか

プレビュー画像に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、訓練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、画像にはいかなる選択や修正も加えられておりません。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。

実際の運用では、我々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、プレビュー画像で見るよりも実際の使用では優れた結果を出します。あなたが行う必要があるのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または不足学習している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/neko_imocho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、訓練データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/neko_imochoにも公開しており、そちらも参考になるかもしれません。

なぜより選ばれた画像だけを使わないのですか？

当モデルのデータ収集から訓練、プレビュー画像の生成、公開に至るまでのすべてのプロセスは、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、この目的のためにデータフィルタリング、自動訓練、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お寄せください。そ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が正確に生成できないのですか？

現在の訓練データはさまざまな画像サイトから収集されており、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。したがって、衣装の生成は訓練データセットのラベルに基づくクラスタリングによって、可能な限り最適な再現を試みています。この課題は継続的に改善・最適化を図っていますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルのレベルに達することはほとんどありません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴の再現と、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。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！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインにわずかでも逸脱があることを許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要件がある方。
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訓練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訓練は手動でのみ行わなければキャラクターを不敬に当たると考える方。
5. 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。