Kita Ikuyo (Bocchi the Rock!)

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キャラクターfemalebangsgreen eyesred hairlong hairsmilegirl，kita ikuyobocchitherockhair between eyesfully automatedone side upbocchitherock kita ikuyo
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、時折調整が必要な場合があります。
  • エンベディングモデルの推奨ウェイトは1です。これによりより高精度な再現が得られます。より広範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。汚染の兆候が見られる場合は、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導出され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、選択的適用は行っていません。見たままの結果が得られます。
  • 衣装のため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、kita_ikuyo_bocchitherock.ptとkita_ikuyo_bocchitherock.safetensorsの両方をダウンロードし、kita_ikuyo_bocchitherock.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kita_ikuyo_bocchitherock.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、kita_ikuyo_bocchitherock.ptとkita_ikuyo_bocchitherock.safetensorsの両方をダウンロードし、kita_ikuyo_bocchitherock.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkita_ikuyo_bocchitherock.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、kita_ikuyo_bocchitherock.ptとkita_ikuyo_bocchitherock.safetensorsの両方をダウンロードし、kita_ikuyo_bocchitherock.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkita_ikuyo_bocchitherock.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、kita_ikuyo_bocchitherock.ptとkita_ikuyo_bocchitherock.safetensorsの両方をダウンロードし、kita_ikuyo_bocchitherock.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にkita_ikuyo_bocchitherock.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はkita_ikuyo_bocchitherockで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kita_ikuyo_bocchitherock:1.15}, red_hair, long_hair, bangs, hair_between_eyes, one_side_up, green_eyes, smile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チームが管理しています。

一部のプレビューアイメージがKita Ikuyo Bocchitherockに似ていない理由

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によって自動生成されています。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、選択や修正は一切行われていません。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、内部テストに基づくと、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用時により優れた性能を発揮します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過剰適合または不足適合している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Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/kita_ikuyo_bocchitherockに公開されており、すべてのトレーニング段階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/kita_ikuyo_bocchitherockにも公開されており、参考になるかもしれません。

なぜより適切に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っている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てきました。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いただけると、私たちにとって非常に貴重です。

望ましいキャラクターの衣装が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ウェブ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所有しているかを正確に予測することが困難です。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をクラスタリングして、可能な限り最適な再現を試みています。この課題には引き続き対応し、最適化を図りますが、完全に解決することは難しいでしょう。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到底及ばないでしょう。

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性の再現と、より大規模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、ポーズの変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに非常に適しています！😉

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、 slightest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を高精度で再現することが求められる用途に使用される方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムによる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、あるいはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行わなければキャラクターを軽視することになると考える方。
  5. 生成された画像内容が自身の価値観に反すると感じられる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。