ulrich_von_hutten/ウルリッヒ・フォン・フッテン/乌尔里希·冯·胡滕 (Azur Lane)
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このバージョンについて
モデル説明
- Civitaiの利用規約のため、一部の画像をアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
- このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 またはそれより古いバージョンをご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください!!!。WebUI v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- プリューンされたキャラクタータグは以下の通りです：black_hair, horns, yellow_eyes, short_hair, breasts, multicolored_hair, red_horns, bangs, hair_between_eyes, medium_breasts, mechanical_horns, white_hair, hair_over_one_eye, hair_ornament, large_breasts。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
- ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
- 画像は一部の固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリング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・意図的な画像の選定は行っていません。ここで表示されているものが、実際に得られる結果です。
- 衣装のための特別な学習は行いません。衣装に対応するプロンプトは、提供されたプレビュー画像をご確認ください。
- このモデルは778枚の画像で学習されています。
このモデルの使用方法
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより古いバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、ulrich_von_hutten_azurlane.pt と ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、ulrich_von_hutten_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。webui v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみをご使用ください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより古いバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、ulrich_von_hutten_azurlane.pt と ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、ulrich_von_hutten_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ulrich_von_hutten_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。webui v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAと同様にsafetensorsファイルのみをご使用ください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。
トリガー語は ulrich_von_hutten_azurlane であり、プリューンされたタグは black_hair, horns, yellow_eyes, short_hair, breasts, multicolored_hair, red_horns, bangs, hair_between_eyes, medium_breasts, mechanical_horns, white_hair, hair_over_one_eye, hair_ornament, large_breasts です。あるとき、一部の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加してください。
このモデルの学習方法
- このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されています。
- 自動学習フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。
- 学習に使用されたベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
- 学習に使用されたデータセットはCyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlaneの
stage3-p480-800で、778枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類されます。
- 正則化データセットのバッチサイズは2、解像度は720x720、20のクラスタに分類されます。
- 7800ステップ学習され、40のチェックポイントが保存され評価されました。
より詳しい学習情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlaneをご覧ください。
なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターと異なるように見えるのか
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と表示されます）は、学習データセットから抽出された特徴情報に基づき、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る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っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用においては、内部テストによれば、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用では優れた結果を出します。あなたが行うべきことは、使用するタグを調整することだけです。
このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうしたらよいですか
ここで表示されているステップは自動的に選択されています。他にも推奨される優れたステップがありますので、ぜひお試しください。お気に入りのステップを選択するにはこちらをクリックしてください。
当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlaneで公開されており、すべてのステップのモデルが保存されています。また、学習データセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/ulrich_von_hutten_azurlaneで公開しており、ご参考になるでしょう。
なぜ優れた画像だけを選んで使用しないのですか
このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像の生成、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、この目的のためにデータフィルタリング、自動学習、自動公開を含む完全なソフトウェア基盤を開発しました。そのため、可能な限り、より多くのフィードバックや提案をお待ちしています。これらは私たちにとって非常に貴重です。
なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか
現在の学習データは複数の画像サイトから収集されており、完全な自動化パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を持っているかを正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は学習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しようと試みています。この問題については今後も継続的に改善を試みますが、完全に解決するのは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルのレベルに達することは期待できません。
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特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的優れた一般化能力です。したがって、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成といったタスクに適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。あらかじめお詫び申し上げます：
- キャラクターのオリジナルデザインに対して、些細な違いであっても許容できない方。
- キャラクターの衣装の再現精度に高い要求がある方。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づく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。
- LoRAによるキャラクターモデルの完全自動学習プロセスに不快感を抱く、またはキャラクターモデルの学習は手動で行うべきであり、キャラクターを尊重しないと感じる方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じられる方。