Sengoku Chihiro (Sakurasou no Pet na Kanojo)

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

이 모델 사용 방법

이 모델에는 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.pt와 sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음, sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.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、sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.ptとsengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にsengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.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sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.pt和sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.safetensors这两个文件，然后将sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo.safetensors作为LoRA。

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

트리거 단어는 sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo:1.15}, short_hair, red_hair, brown_hair, brown_eyes, red_eyes입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion으로 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지 관리합니다.

일부 미리보기 이미지가 Sengoku Chihiro Sakurasounopetnakanojo처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지(이미지를 클릭하면 볼 수 있음)에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 사용하여 자동으로 생성됩니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떤 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

실제 적용에서는, 우리 팀 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조치는 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것 같아요. 어떻게 해야 하나요?

우리 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo에 공개되어 있으며, 모든 학습 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋도 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/sengoku_chihiro_sakurasounopetnakanojo에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 잘 선별된 이미지만 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정은 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 공개까지 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 공개를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 피드백이나 제안을 더 주시면 매우 가치 있게 받아들이겠습니다.

원하는 캐릭터의 옷을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하기가 어렵습니다. 따라서 옷 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 통해 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화를 시도하지만, 완전히 해결하기 어려운 과제입니다. 옷 재현의 정확도는 수동 학습 모델의 수준과 맞추기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하고 넓은 데이터셋 덕분에 상대적으로 강력한 일반화 능력을 가진 것입니다. 따라서 이 모델은 옷 변경, 캐릭터 포즈 설정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 적합합니다!😉

다음과 같은 그룹에는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 사과드립니다:

1. 최소한의 디테일이라도 캐릭터 원본 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 옷 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 환경에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지의 잠재적인 무작위성을 수용할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수동 작업만으로 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 어긋난다고 느끼는 분들.