hikari/ヒカリ (Pokémon)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemaleblack hairblue hairhathikarilong hairpokemonsmileblue eyesopen mouthhair ornamentbeaniegirl，blusheyelashessleevelessgrey eyesfully automatedhairclipwhite headwearpokemon hikari
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。両方を一緒に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガーワードは参照用であり、場合によっては調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルのおすすめの重みは1です。これはより高精度な結果をもたらします。より一般的な汎化が必要な場合は、0.5に下げてください。
  • LoRAモデルのおすすめの重みは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。

このモデルの使い方

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、hikari_pokemon.ptとhikari_pokemon.safetensorsの両方をダウンロードし、hikari_pokemon.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、hikari_pokemon.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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、hikari_pokemon.ptとhikari_pokemon.safetensorsの両方をダウンロードし、hikari_pokemon.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhikari_pokemon.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、hikari_pokemon.ptとhikari_pokemon.safetensorsの両方をダウンロードし、hikari_pokemon.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhikari_pokemon.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、hikari_pokemon.ptとhikari_pokemon.safetensorsの両方をダウンロードし、hikari_pokemon.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にhikari_pokemon.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガーワードはhikari_pokemonで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {hikari_pokemon:1.15}, long_hair, hat, hair_ornament, beanie, white_headwear, hairclip, sleeveless, smile, blue_eyes, eyelashes, blush, black_hair, blue_hair, open_mouth, grey_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チームが維持しています。

一部のプレビュー画像がHikari Pokemonのように見えない理由

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、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、画像には選別や修正は一切行われていません。そのため、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、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多くは、プレビュー画像で見られるものよりも実際の使用ではより優れた結果を出します。必要とされるのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習に見える気がします。どうすればいいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/hikari_pokemon_に公開されており、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/hikaripokemonに公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを使わないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像の生成、公開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。これは私たちのチームが行う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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお待ちしております。これらは私たちにとって非常に貴重なものです。

期待されるキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

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しており、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のは困難です。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しようと試みています。この課題については引き続き対応し最適化を図りますが、完全に解決するのは難しい問題です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルに及ぶことはほとんどありません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的優れた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ズ設定、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成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お勧めしません。あらかじめお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインにわずかでも逸脱があってはならないという方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度が高い要求されるシナリオを対象としている方。
  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トレーニング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トレーニングは手動でのみ行うべきであり、キャラクターを尊重しない自動化は避けなければならないと考える方。
  5. 生成される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。