Priestess (Goblin Slayer)

• 이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 경우에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• 임베딩 모델의 권장 가중치는 1이며, 이는 더 높은 정밀도를 제공합니다. 더 높은 일반화가 필요할 경우 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 데이터셋 특성 클러스터링을 기반으로 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 편향은 배제되었습니다. 보이는 대로 출력됩니다.
• 의상에 대한 특수한 학습은 수행되지 않았습니다. 의상에 해당하는 프롬프트는 제공된 미리보기 게시물을 참고하세요.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, priestess_goblinslayer.pt와 priestess_goblinslayer.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 다음, priestess_goblinslayer.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 priestess_goblinslayer.safetensors를 LoRA로 사용하세요.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 priestess_goblinslayer.pt와 priestess_goblinslayer.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 다음, priestess_goblinslayer.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 priestess_goblinslayer.safetensors를 LoRA로 사용하셔야 합니다.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 priestess_goblinslayer.pt와 priestess_goblinslayer.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 다음, priestess_goblinslayer.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 priestess_goblinslayer.safetensors를 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 priestess_goblinslayer이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {priestess_goblinslayer:1.15}, blonde_hair, long_hair, blue_eyes, hat, bangs, open_mouth입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용해 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지보수하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 성직자 고블린슬레이어처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지 클릭 시 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특성 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 설정되었으며, 어떤 이미지도 선택하거나 수정하지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과, 이러한 현상을 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 당신이 해야 할 유일한 것은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 할까요?

본 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/priestess_goblinslayer_에 공개되어 있으며, 모든 학습 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/priestessgoblinslayer에 공개되었으니 참고하시기 바랍니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

본 모델의 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시까지의 전체 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 실시한 흥미로운 실험으로, 이 목적을 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능한 한 더 많은 피드백이나 제안을 주시면 저희에게 매우 귀중한 정보가 될 것입니다.

원하는 캐릭터의 의상을 정확하게 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전한 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하기가 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 통해 최대한 재현하려고 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 노력할 것이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습한 모델의 수준과 같아지기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특성을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋 덕분에 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 적합합니다!😉

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

1. 최소한의 디테일까지도 원작 캐릭터 디자인과의 차이를 용납하지 않는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 환경을 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘에 기반한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 불편함을 느끼는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수동으로만 수행되어야 하며, 자동화는 캐릭터에 대한 불경로 간주하는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반하는 것으로 느끼는 분들.