Kohinata Miku (Senki Zesshou Symphogear)

• 이 모델에는 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델의 권장 가중치는 1이며, 이는 더 높은 재현도를 제공합니다. 더 넓은 일반화가 필요할 경우 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델의 권장 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.

이 모델 사용 방법

이 모델에는 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt와 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors를 LoRA로 사용하셔야 합니다.

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptとkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kohinata_miku_senkizesshousymphogear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt和kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors这两个文件，然后将kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt와 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 kohinata_miku_senkizesshousymphogear.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

(Translated with ChatGPT)

트리거 단어는 kohinata_miku_senkizesshousymphogear이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {kohinata_miku_senkizesshousymphogear:1.15}, short_hair, black_hair, green_eyes, bow, ribbon, hair_bow, hair_ribbon입니다.

이 모델의 학습 방식

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지보수하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 Kohinata Miku Senkizesshousymphogear처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지(이미지를 클릭하면 확인할 수 있음)에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떠한 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

실제 사용 시, 우리의 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델이 미리보기 이미지보다 실제 사용에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 필요한 유일한 조치는 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합 같아 보이는데 어떻게 해야 할까요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/kohinata_miku_senkizesshousymphogear에 공개되어 있으며, 모든 학습 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/kohinata_miku_senkizesshousymphogear에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택하여 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정—데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시—는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 이러한 피드백이나 제안을 더 많이 주시면 매우 소중하게 여깁니다.

원하는 캐릭터의 옷을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 유래하며, 완전 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 옷 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 옷 재현의 정확도는 수동 학습 모델이 달성하는 수준과 비교할 수 없습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 옷 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 분들에 대해서는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 최소한의 디테일까지도 원래 캐릭터의 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 옷 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 수동 작업만이 학습의 유일한 방법이라고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.