Sekine (4-nin wa Sorezore Uso o Tsuku)

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キャラクターfemalebrown eyesglasseslong hairpurple eyesbrown hairbraidahogegirl，serafukutwin braidsfully automated4ninwasorezoreusootsukusekine4ninwasorezoreusootsuku sekinemiddle 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、時々調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これにより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。
  • プレビュー画像は、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリングにより抽出された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、選択的な編集は一切行っていません。表示されたものがそのまま出力されます。
  • 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については、提供されたプレビュー投稿をご確認ください。

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、sekine_4ninwasorezoreusootsuku.ptとsekine_4ninwasorezoreusootsuku.safetensorsの両方をダウンロードし、sekine_4ninwasorezoreusootsuku.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、sekine_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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、sekine_4ninwasorezoreusootsuku.ptとsekine_4ninwasorezoreusootsuku.safetensorsの両方をダウンロードし、sekine_4ninwasorezoreusootsuku.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、sekine_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sekine_4ninwasorezoreusootsuku、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {sekine_4ninwasorezoreusootsuku:1.15}, brown_hair, glasses, braid, twin_braids, long_hair, ahoge, purple_eyes, serafuku, brown_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。

なぜ一部のプレビュー画像がSekine 4ninwasorezoreusootsukuのように見えないのか

プレビュー画像に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可能）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き、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。画像生成に使用されるシードもランダムに生成されており、画像には任何の選択や修正は行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、当社の内部テスト結果によると、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用時に優れた性能を発揮しています。必要とされるのは、使用するタグの調整のみです。

このモデルが過剰適合または不足適合に見えるのですが、どうすればいいですか？

当モデルは huggingface リポジトリ - CyberHarem/sekine_4ninwasorezoreusootsuku_ 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も huggingface データセット - CyberHarem/sekine4ninwasorezoreusootsuku に公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより選ばれた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、公開に至るまでのすべてのプロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが実施した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、フィードバックや提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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？

現在のトレーニングデータは、さまざまな画像ウェブサイトから取得されています。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所有しているかを正確に予測することが困難です。したがって、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いたクラスタリングによって実現し、可能な限り最適な再現を試みています。この問題については今後も改善を継続しますが、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は届きません。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特性の再現と、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。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変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループについては、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対して、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装の再現精度に高い要求がある方。
  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許せないと考える方。
  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。