Otosuna Mihari (Mangaka-san to Assistant-san to)

• 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。
• エンベディングモデルのおすすめの重みは1です。これはより高忠実度を提供します。より広範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、otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.ptとotosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードし、otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転エンベディングとして、otosuna_mihari_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、otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.ptとotosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.safetensorsの両方をダウンロードし、otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.ptをテクスチャ反転エンベディングとして、同時にotosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガーワードはotosuna_mihari_mangakasantoassistantsantoであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto:1.15}, blonde_hair, short_hair, open_mouth, brown_eyes, red_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チームが保守しています。

一部のプレビュー画像がOtosuna Mihari Mangakasantoassistantsantoに似ていない理由

プレビュー画像で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ており、画像にはいかなる選別や修正も加えられていません。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では、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像で見られるものよりも実際の使用でより優れた性能を発揮しています。必要なのは、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未学習に見えるのですが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/otosuna_mihari_mangakasantoassistantsanto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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/otosuna_mihari_mangakasantoassistantsantoにも公開しており、これがあなたにとって役立つ可能性があります。

なぜより選別さ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いただけると非常に役立ちます。

望ましいキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

現在の訓練データはさまざまな画像ウェブ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保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、衣装の生成は訓練データセットのラベルに基づいたクラスタリングを用いて、可能な限り最良の再現を目指しています。この課題に対し、引き続き改善を試みますが、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と同等のレベルには達しない可能性が高いです。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴を再現する能力と、より大規模なデータセットに基づく比較的強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、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成などに適しています！😉

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、些細な違いであっても一切許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方。
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によるキャラクターモデルの完全自動訓練プロセスに違和感を感じる方、あるいはキャラクターモデルの訓練は手動で行わなければキャラクターを尊重しないと信じている方。
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。