Kohinata Miku (Senki Zesshou Symphogear)
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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、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重みは1です。これにより高い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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptとkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptとkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkohinata_miku_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、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptとkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkohinata_miku_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、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptとkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロードし、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガー語はkohinata_miku_senkizesshousymphogearであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kohinata_miku_senkizesshousymphogear:1.15}, short_hair, black_hair, green_eyes, bow, ribbon, hair_bow, hair_ribbon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チームが管理しています。
なぜ一部のプレビュー画像が小日向美玖（千界縛鎖交響楽）のように見えないのか
プレビュー画像に用いられたすべてのプロンプトテキスト（画像をクリックすると確認できます）は、学習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で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、画像には選別や修正が一切施されていません。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。
実際の利用においては、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ほとんどが、プレビュー画像よりもはるかに優れた結果を出します。必要なのは、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/kohinata_miku_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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/kohinata_miku_senkizesshousymphogearで公開しており、参考になる可能性があります。
なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？
当モデルのデータ収集から学習、プレビュー画像の生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが人間の介入なしに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様々な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てクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を試みています。この問題については今後も対応・最適化を継続しますが、完全に解決するのは難しい課題です。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本質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！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：
- キャラクターデザインのわずかな違いにも我慢できない方。
- キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方。
- 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によるキャラクターモデルの完全自動化学習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学習は手動でのみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないよう配慮すべきだと考える方。
- 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。