Nagasaki Soyo (BanG Dream! It's MyGO!!!!!)

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キャラクターfemalebangslong hairsmileblue eyesbrown hairupper bodygirl，serafukufully automatedbangdreamitsmygonagasaki soyobangdreamitsmygo nagasaki soyo
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、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これによりより高い忠実度が得られます。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、nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.ptとnagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.safetensorsの両方をダウンロードし、nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にnagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.ptとnagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.safetensorsの両方をダウンロードし、nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にnagasaki_soyo_bangdreamitsmygo.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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トリガーワードはnagasaki_soyo_bangdreamitsmygoで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo:1.15}, long_hair, brown_hair, bangs, blue_eyes, smile, serafuku, upper_body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ました。自動トレーニングフレームワークはDeepGHS Teamが維持しています。

一部のプレビュー画像がNagasaki Soyo Bangdreamitsmygo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できます）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たシードもランダムに生成されており、画像には選択や修正は一切施されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、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においてより優れた性能を発揮します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルがオーバーフィッティングやアンダーフィッティングしているように感じるのですが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/nagasaki_soyo_bangdreamitsmygo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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/nagasaki_soyo_bangdreamitsmygoで公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使用しないのですか？

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、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う興味深い実験であり、こ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ています。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待ちしています。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複数の画像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所有しているかを正確に予測することが困難です。したがって、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く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。この問題は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と同等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画像の生成など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せず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターデザインのわずかな違いですら許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現において高精度が求められる用途に直面している方。
  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冒涜すると考える方。
  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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。