Fujimiya Konomi (Non Non Biyori)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalelong hairsmilepurple eyeshair ornamentbrown hairbraidgirl，blushfully automatedhairclipnonnonbiyorifujimiya konominonnonbiyori fujimiya konomi
v1.4.1

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。一緒に使う必要があります！！！
  • 関連するトリガー単語は参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルのおすすめの重みは1です。これにより高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モデルのおすすめの重みは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。
  • プレビュー画像は、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングによって抽出したデータセットの特徴に基づく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、選択的抽出は行われていません。見たままが得られる結果です。
  • 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をご覧になりたい場合は、提供されている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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、fujimiya_konomi_nonnonbiyori.ptとfujimiya_konomi_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、fujimiya_konomi_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、fujimiya_konomi_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

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トリガー単語はfujimiya_konomi_nonnonbiyoriで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {fujimiya_konomi_nonnonbiyori:1.15}, brown_hair, hair_ornament, hairclip, long_hair, purple_eyes, braid, smile, blush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 Teamが保守しています。

なぜ一部のプレビュー画像が藤宮小比奈（ノンノンびより）に似ていないのか

プレビュー画像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ことで確認できます）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。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像の選別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。

実際のテストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像で見られるレベルよりも実際の使用時に優れた結果を出しています。あなたが行う必要があるのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習の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/fujimiya_konomi_nonnonbiyori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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/fujimiya_konomi_nonnonbiyoriに公開しており、これがあなたの参考になる可能性があります。

なぜより良い画像だけを使用しないのですか？

当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。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、こ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非常に助かります。

なぜ希望するキャラクターの衣装を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複数の画像サイトから収集されており、完全な自動パイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像を正確に予測することが困難です。そのため、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルに基づくクラスタリングを用いて可能な限り再現を試みています。この問題は今後も改善を続けますが、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到底及ばないと考えられます。

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な特徴の再現と、より大規模なデータセットにより得られた比較的高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ジング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などに最適です！😉。

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしておらず、お詫び申し上げます：

  1. 最小の差異であっても、元のキャラクターデザインからの逸脱を許容できない方。
  2. キャラクター衣装の再現における高精度が求められる使用シーンに直面している方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のある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いている方、またはキャラクターモデルのトレーニングは必ず手動で行わなければキャラクターへの不敬になると考えている方。
  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。