Vipère (Birdie Wing - Golf Girls Story)
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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照用であり、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、vipere_birdiewinggolfgirlsstory.ptとvipere_birdiewinggolfgirlsstory.safetensorsの両方をダウンロードし、vipere_birdiewinggolfgirlsstory.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、vipere_birdiewinggolfgirlsstory.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、vipere_birdiewinggolfgirlsstory.ptとvipere_birdiewinggolfgirlsstory.safetensorsの両方をダウンロードし、vipere_birdiewinggolfgirlsstory.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にvipere_birdiewinggolfgirlsstory.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vipere_birdiewinggolfgirlsstoryであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {vipere_birdiewinggolfgirlsstory:1.15}, black_hair, jewelry, makeup, red_eyes, open_mouth, long_hair, lipstick, necklace, bangs, earrings, blunt_bangs, multicolored_hair, breasts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Vipere Birdiewinggolfgirlsstory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、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。画像生成時に使用されるシードもランダムに生成されており、画像は選別や修正を一切受けていません。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。
実際の運用では、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ものよりも実際の使用時に優れた結果を出しています。あなたが行う必要があるのは、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/vipere_birdiewinggolfgirlsstoryで公開されており、すべてのトレーニング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/vipere_birdiewinggolfgirlsstoryで公開しており、参考になるかもしれません。
なぜより選別さ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、公開に至るまでの一連のプロセスは、人間の介入を一切含まず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、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、自動公開を含む完全な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いただけますと非常に助かります。
期待す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。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によって、可能な限り再現するよう試みられています。この問題には引き続き対処し、最適化を図りますが、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なることは望めません。
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画像生成に適しています!😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨しません。ご了承ください:
- キャラクターのオリジナルデザインに、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正確性が求められる運用シナリオに直面している方。
- 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覚える方、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ことになるという信念を持つ方。
- 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。
















