Chiyo (4-nin wa Sorezore Uso o Tsuku)

narugo1992narugo1992
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381
キャラクターfemalebangsblack hairponytaillong hairsmileblue eyesmoleblunt bangsgirl，serafukublushchiyofully automatedmole under eye4ninwasorezoreusootsukumiddle school
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！！！
  • 関連するトリガー語は参考用であり、時々調整が必要になる場合があります。
  • 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。汚染の兆候がある場合は、0.5に下げることを検討してください。
  • プレビューアイメージは、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングデータセットの特徴から派生した複数のプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的抽出は除外されています。見たままが得られます。
  • 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。衣装に対応するプロンプトを確認するには、提供されたプレビューポストをご覧ください。

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、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.ptとchiyo_4ninwasorezoreusootsuku.safetensorsの両方をダウンロードし、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.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、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.ptとchiyo_4ninwasorezoreusootsuku.safetensorsの両方をダウンロードし、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、chiyo_4ninwasorezoreusootsuku.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

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トリガー語は chiyo_4ninwasorezoreusootsuku であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {chiyo_4ninwasorezoreusootsuku:1.15}, black_hair, long_hair, blush, bangs, mole, mole_under_eye, blunt_bangs, smile, blue_eyes, serafuku, ponytail です。

このモデルのトレーニング方法

このモデルは HCP-Diffusion を使用し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 Team が維持しています。

一部のプレビューアイメージがChiyo 4ninwasorezoreusootsukuのように見えない理由

プレビューアイメージで使用さ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、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で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、画像は一切選択または修正されていません。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よりも実際の使用でより良い結果を出しています。必要とされるのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルが過剰適合または不足適合の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、すべてのステップのモデルが保存されているhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/chiyo_4ninwasorezoreusootsuku_に公開されています。また、トレーニングデータセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/chiyo4ninwasorezoreusootsukuに公開されており、これらが役立つ可能性があります。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

このモデルのデータ収集からトレーニング、プレビューアイメージの生成、公開に至るまで、すべてのプロセスは人間の介入なしで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、そのためデータフィルタリング、自動トレーニング、自動公開を含む完全な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ください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？

現在のトレーニングデータは複数の画像ウェブサイトから取得しており、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、可能な限り最適な再現を試みています。この問題は引き続き改善・最適化を進めますが、完全に解決することは難しい課題です。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達することは期待できません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的強い汎化能力にあります。したがって、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画像の生成に最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. 最小の細部の違いであっても、オリジナルのキャラクターデザインから逸脱することを許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求があるシナリオを対象とする方。
  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によるキャラクターモデルの完全自動化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行わないとキャラクターを冒涜すると考える方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。