02 (Darling in the FranXX)
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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。両方を一緒に使用する必要があります!!!
- 関連するトリガー単語は参考用であり、時折調整が必要な場合があります。
- 埋め込みモデルのおすすめ重みは1です。これにより高い忠実度が得られます。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、02_darlinginthefranxx.ptと02_darlinginthefranxx.safetensorsの両方をダウンロードし、02_darlinginthefranxx.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、02_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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、02_darlinginthefranxx.ptと02_darlinginthefranxx.safetensorsの両方をダウンロードし、02_darlinginthefranxx.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時に02_darlinginthefranxx.safetensorsをLoRAとして使用してください。
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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、02_darlinginthefranxx.ptと02_darlinginthefranxx.safetensorsの両方をダウンロードし、02_darlinginthefranxx.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時に02_darlinginthefranxx.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガー単語は02_darlinginthefranxxで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {02_darlinginthefranxx:1.15}, long_hair, pink_hair, horns, bangs, hairband, green_eyes, white_hairband, closed_mouth, makeup, straight_hair, eyeshadow, aqua_eyesです。
このモデルの学習方法
このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されました。自動学習フレームワークはDeepGHSチームが維持しています。
一部のプレビュー画像が02 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確認可能)で使用されたすべてのプロンプトテキストは、学習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り自動生成されています。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は一切選別または修正されていません。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。
実際の使用では、当社の内部テストに基づくと、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よりも実際の使用時に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。
このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか?
当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/02_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、学習データセットもHugging Faceデータセット - CyberHarem/02_darlinginthefranxxに公開しており、参考になる可能性があります。
なぜより適切に選ばれた画像だけを使用しないのですか?
当モデルのデータ収集から学習、プレビュー画像生成、公開に至るまでの全プロセスは、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、自動学習、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いただければ幸いです。これらは私たちにとって非常に貴重です。
期待す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?
現在の学習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、完全な自動化パイプラインでは、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。そのため、衣装生成は学習データセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題は継続的に改善・最適化を試みますが、完全に解決することは難しい課題です。衣装再現の精度は、手動で学習されたモデルのレベルに達することはほぼ不可能です。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装変更、キャラクターのポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成といったタスク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推奨せず、お詫び申し上げます:
- 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の正確性が非常に高い要求されるシナリオで使用される方。
- 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学習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学習は手動によるものでなければキャラクターを尊重しないと信じる方。
- 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じる方。

















