Evangeline Burton (Birdie Wing - Golf Girls Story)

詳細

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、場合によっては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。これにより高品質な再現が得られます。より汎用性を必要とする場合は、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。汚染の兆候がある場合は、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、evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.ptevangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.safetensorsの両方をダウンロードし、evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にevangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.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、evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.ptevangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.safetensorsの両方をダウンロードし、evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にevangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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トリガー単語はevangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstoryで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory:1.15}, blonde_hair, long_hair, blue_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チームが管理しています。

なぜ一部のプレビュー画像がEvangeline Burton Birdiewinggolfgirlsstory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できます)で使用されたすべてのプロンプト文は、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。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の利用においては、当社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、プレビュー画像よりも実際の使用でより優れた結果を出します。あなたが行うべきことは、使用しているタグを調整することだけです

このモデルが過剰適合または不足適合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/evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstory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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/evangeline_burton_birdiewinggolfgirlsstoryで公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより優れた画像だけを使っていないのか?

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、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが実施する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、フィードバックや提案を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を正確に生成できないのか?

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取得されており、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保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再現を試みています。この課題については引き続き改善を進めていきますが、完全に解決することは難しいとされています。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到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高い汎用性にあります。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画像の生成といったタスクに非常に適しています!😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください:

  1. キャラクターの元のデザインに対するわずかな差異にも寛容でない方々。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要がある適用シーンに直面している方々。
  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々。
  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覚える方々、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いう考えをお持ちの方々。
  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々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。