Takamatsu Tomori (BanG Dream! It's MyGO!!!!!)

• 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！！！
• 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって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、0.5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、takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.ptとtakamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.safetensorsの両方をダウンロードし、takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.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、takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.ptとtakamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.safetensorsの両方をダウンロードし、takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtakamatsu_tomori_bangdreamitsmygo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はtakamatsu_tomori_bangdreamitsmygoであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo:1.15}, short_hair, blush, bangs, necktie, blazer, upper_body, brown_eyes, black_hairです。

このモデルのトレーニング方法

このモデルはHCP-Diffusionで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。

なぜ一部のプレビュー画像がTakamatsu Tomori Bangdreamitsmygoのように見えないのか

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、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行われていません。その結果、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、当社の内部テストでは、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮しています。あなたが行う必要があるのは、使用しているタグの調整だけです。

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/takamatsu_tomori_bangdreamitsmygo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/takamatsu_tomori_bangdreamitsmygoでも公開しており、これらが参考になる可能性があります。

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、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至るまでの一連のプロセスは完全に自動化されており、人間の介入は一切行っていません。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、可能な限り、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助かります。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか？

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。その結果、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルに基づく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。私たちはこの問題を継続的に改善しようとしていますが、完全に解決することは難しい課題です。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な特徴の再現と、より大規模なデータセットに由来する比較的優れた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ジング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに適しています！😉

以下のグループについては、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、わずかでも逸脱があることを許容できない方。
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わなければキャラクターを冒涜するものだと考える方。
5. 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。