Tachibana Hibiki (Senki Zesshou Symphogear)

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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。両方を同時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、状況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。これは高い忠実度を提供します。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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptとtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptとtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptとtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptとtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtachibana_hibiki_senkizesshousymphogear.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はtachibana_hibiki_senkizesshousymphogearで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {tachibana_hibiki_senkizesshousymphogear:1.15}, short_hair, brown_hair, hair_ornament, hairclip, brown_eyesです。

このモデルの学習方法

このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されています。自動学習フレームワークはDeepGHSチームが維持しています。

なぜ一部のプレビュー画像が橘日向せんきぜっしょしょうみふぉんぎあに似ていないのか

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、学習データセットから抽出された特徴情報をもとに、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たシードもランダムに生成されており、画像にはどの選別や修正も施されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用においては、内部テストの結果、このような問題が発生するモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の使用では優れた性能を発揮します。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過小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/tachibana_hibiki_senkizesshousymphogearに公開されており、すべての学習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HuggingFaceデータセット - CyberHarem/tachibana_hibiki_senkizesshousymphogearで公開しており、役立つ可能性があります。

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学習、プレビュー画像生成、公開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、こ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お寄せいただけると幸いです。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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？

現在の学習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、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は学習データセットのラベルに基づいたクラスタリングによって最適な再現を目指しています。この課題に対応し、最適化を継続していきますが、完全に解決するのは難しい問題です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等のレベルには達しにくいと考えられます。

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な特徴を再現する能力と、より大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力にあります。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。ご理解とご協力をお願いします：

  1. キャラクターのオリジナルデザインを、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方。
  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学習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学習は手動でのみ行うべきであり、キャラクターへの冒涜を避けるべきだと考える方。
  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。