MIKU (Darling in the FranXX)

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キャラクターfemalegreen eyesred hairlong hairblue eyestwintailsbrown hairahogegirl，mikufully automateddarlinginthefranxxdarlinginthefranxx miku
v1.4

詳細

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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。両方を同時に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨重みは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モデルの推奨重みは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。

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

トリガー語はmiku_darlinginthefranxx、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {miku_darlinginthefranxx:1.15}, twintails, ahoge, brown_hair, blue_eyes, red_hair, long_hair, green_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チームが維持しています。

一部のプレビュー画像がMiku Darlinginthefranxx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るシードもランダムに生成されており、画像には選別や修正は一切施されていません。したがって、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用において、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結果よりも実際の使用では優れたパフォーマンスを発揮します。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/miku_darlinginthefranxx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もHuggingFaceデータセット - CyberHarem/miku_darlinginthefranxxに公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い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、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、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願いします。こ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理由

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取得しており、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持つ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、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を用いて、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題については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、手動でトレーニングされたモデルのレベルには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特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、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、わずかでもずれを許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現において高い正確性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行わなければキャラクターを軽視するという考えをお持ちの方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。