Amakusa Shino (Seitokai Yakuindomo)
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モデル説明
- Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEにてご確認ください。
- このモデルは2つのファイルを含みます。a1111のWebUI v1.6 以下をご使用の場合は、必ず両方のファイルを同時に使用してください！！！。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- 削減されたキャラクタータグは、long_hair、black_hair、brown_eyes、bowです。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
- ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
- 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムシードを使用しており、選別は一切行っていません。ここでご覧になるものが、実際に得られる結果です。
- 衣装のため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は、提供されたプレビューポストをご確認ください。
- このモデルは1920枚の画像でトレーニングされています。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは8500です。すべてのステップの概要は以下の通りです。その他の推奨ステップについてはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/amakusa_shino_seitokaiyakuindomoをご覧ください。
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。WebUI v1.6 以下をご使用の場合は、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！。この場合、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.pt と amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードし、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みを含むLoRA/Lycorisモデルが、現在a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下をご使用の場合は、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！。この場合、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.pt と amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードし、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.pt を embeddings フォルダに、amakusa_shino_seitokaiyakuindomo.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以上をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みを含むLoRA/Lycorisモデルが、現在a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
トリガーワードは amakusa_shino_seitokaiyakuindomo であり、削減されたタグは long_hair, black_hair, brown_eyes, bow です。ある特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
このモデルのトレーニング方法
- このモデルは HCP-Diffusion を使用し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 によって維持されています。
- トレーニングに使用されたベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
- トレーニングに使用されたデータセットは、CyberHarem/amakusa_shino_seitokaiyakuindomo の
stage3-p480-800であり、1920枚の画像を含んでいます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類されます。
- 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、10のクラスタに分類されます。
- 10,000ステップトレーニングし、40のチェックポイントが保存され評価されました。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは8500です。
トレーニングの詳細や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/amakusa_shino_seitokaiyakuindomo をご確認ください。
一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由
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は、トレーニングデータセットから抽出した特徴情報に基づき、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決定されており、画像には選別や修正は一切加えられていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際のテスト結果によると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の利用時により良い結果を出しています。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不足学習しているように感じるが、どうすればよいか
ここに表示されているステップは自動選択されたものです。他にもおすすめのステップがありますので、ぜひお試しください。こちら をクリックしてお好みのステップを選んでください。
当モデルは、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/amakusa_shino_seitokaiyakuindomo 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/amakusa_shino_seitokaiyakuindomo にも公開しており、ご参考になるかもしれません。
なぜより良い画像だけを選んで使わないのか？
このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開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行っている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、より多くのフィードバックや提案をお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。
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
現在のトレーニングデータは複数の画像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。その結果、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最適な再現を目指しています。今後もこの課題に対処し最適化を図りますが、完全に解決するのは難しいでしょう。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには及ば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本質的な特徴の再現と、より大きなデータセットに基づく比較的優れた汎化能力です。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画像の生成に非常に適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできません。ご理解いただけますようお願い申し上げます：
- キャラクターのデザインに対して、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
- 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想定している方。
- 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。
- 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不快感を抱く方、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うべきであり、キャラクターを尊重するためには手動操作が必須であると信じておられる方。
- 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。