Cow Girl (Goblin Slayer)

• 이 모델은 두 개의 파일을 가지고 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 연관된 트리거 단어는 참고용이며, 때에 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 클러스터링 데이터셋 특징에서 파생된 여러 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 편향은 배제되었습니다. 보이는 그대로 제공됩니다.
• 옷감에 대한 전문적인 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물을 확인하여 옷감에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.

이 모델 사용 방법

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

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

트리거 단어는 cow_girl_goblinslayer이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {cow_girl_goblinslayer:1.15}, short_hair, red_hair, pink_eyes, purple_eyes, collarbone, breasts입니다.

이 모델의 학습 방식

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

일부 미리보기 이미지가 커 걸이 골린스레이어처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 볼 수 있음)는 학습 데이터셋에서 추출된 특성 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 사용해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성에 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떤 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제점이 발생할 가능성이 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과, 이러한 문제가 발생하는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 수준보다 실제 사용에서 더 나은 성능을 보입니다. 여러분이 해야 할 유일한 일은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

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

왜 더 잘 선정된 이미지만 사용하지 않나요?

이 모델의 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시에 이르기까지 모든 프로세스는 인력 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능한 한 더 많은 피드백이나 제안을 주시면 귀중하게 활용하겠습니다.

원하는 캐릭터의 옷을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지를 정확하게 예측하기 어렵습니다. 따라서 옷 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 수행하여 최대한 정확한 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 개선하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 옷 재현의 정확도는 수작업으로 학습된 모델 수준에 도달하기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 본연의 특성을 재현하는 능력과 대규모 데이터셋 덕분에 상대적으로 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 옷 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

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

1. 최소한의 세부 사항이라도 캐릭터 원본 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 옷 재현 정확도에 높은 요구를 하는 적용 환경을 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 동의할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 자동 학습 프로세스에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 경멸하지 않기 위해 반드시 수작업으로만 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반하는 것으로 느끼는 분들.