Fuwa Rinna (Mangaka-san to Assistant-san to)

詳細

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!!!
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、場合によっては調整が必要になることがあります
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高い忠実度が得られます。より高い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、0.6に下げることを検討してください。

このモデルの使い方

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、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptfuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードし、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.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、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptfuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードする必要があります。fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にfuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptfuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードし、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.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、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptfuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードし、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガーワードは fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto:1.15}, brown_hair, long_hair, open_mouth, blush, purple_eyes, smile, closed_eyes 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 Team によって維持されています。

一部のプレビュー画像がFuwa Rinna Mangakasantoassistantsantoのように見えない理由

プレビュー画像(画像をクリックすると表示される)に使用されたすべてのプロンプトテキストは、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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は選別または修正されていません。このため、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、私たち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られる以上のパフォーマンスを発揮します。必要なのは、使用す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未学習の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/fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto 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/fuwa_rinna_mangakasantoassistantsanto でも公開しており、ご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トレーニング、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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実施し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。そのため、可能であれば、フィードバックや提案をさらにいただけますと幸いです。それらは私たちにとって非常に貴重です。

期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか?

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収集されています。完全に自動化されたパイプラインでは、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は困難です。そのため、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いたクラスタリングによって、可能な限り最良の再現を試みています。この課題は今後も改善を続けていきますが、完全に解決することは難しいでしょう。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と思われます。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的な特徴の再現と、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ズ変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に最適です!😉。

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください:

  1. キャラクターのデザインに対して、些細な違いでも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要があ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生成画像の可能性のあるランダム性を受け入れられない方。
  4. LoRAによるキャラクターモデルの完全自動化トレーニングプロセスに違和感を感じる方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターを軽視するものだと考える方。
  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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。