Tsubasa (4-nin wa Sorezore Uso o Tsuku)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 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 필요하다면 0.5로 낮출 수 있습니다.
• LoRA 모델의 권장 가중치는 0.85입니다. 오염의 징후가 있다면 0.5로 낮추는 것을 고려하세요.
• 미리보기 이미지는 몇 개의 고정된 테스트 프롬프트와 클러스터링된 데이터셋 특징에서 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 샘플링은 배제되었습니다. 보이는 그대로 출력됩니다.
• 의상에 대한 특별한 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 포스트를 확인하여 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.pt와 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다.

이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.pt와 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku:1.15}, short_hair, blue_eyes, jewelry, earrings, grey_hair, piercing, ear_piercing입니다.

이 모델의 학습 방법

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

일부 미리보기 이미지가 Tsubasa 4ninwasorezoreusootsuku처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 훈련 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘에 의해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤으로 생성되었으며, 이미지에 대한 선택 또는 수정은 전혀 이루어지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제 발생 가능성이 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과에 따르면, 이러한 문제가 발생하는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 수준보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 당신이 필요한 유일한 작업은 사용 중인 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합 같아 보이는데, 어떻게 해야 하나요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/tsubasa_4ninwasorezoreusootsuku_에 공개되어 있으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/tsubasa4ninwasorezoreusootsuku에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택하지 않나요?

이 모델의 전 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받기를 기대합니다. 이는 우리에게 매우 귀중한 자료입니다.

원하는 캐릭터의 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 트레이닝된 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 상대적으로 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 교체, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 무엇보다 캐릭터의 NSFW 이미지 생성에 매우 적합합니다!😉

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

1. 가장 사소한 디테일까지도 원래 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 용인할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 적용 환경을 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지의 잠재적인 무작위성에 대해 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수동 작업으로만 해야 캐릭터를 존중할 수 있다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.