Miyauchi Renge (Non Non Biyori)

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キャラクターfemalemiyauchi rengered eyespurple hairlong hairtwintailsribbonhair ribbongirl，blushhair between eyesantenna hairfully automatedyellow ribbonnonnonbiyorinonnonbiyori miyauchi renge
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！！！
  • 関連するトリガー語はあくまで参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨ウェイトは1です。これはより高い忠実度を提供します。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。
  • プレビュー画像は、いくつかの固定テストプロンプトと、クラスタリング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。ランダムシードが使用されており、選択的サンプリングは排除されています。見たままが得られます。
  • 衣装のための専用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。

このモデルの使用方法

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、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptとmiyauchi_renge_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、miyauchi_renge_nonnonbiyori.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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptとmiyauchi_renge_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、miyauchi_renge_nonnonbiyori.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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptとmiyauchi_renge_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、miyauchi_renge_nonnonbiyori.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。一緒に使う必要があります！！！。この場合、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptとmiyauchi_renge_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、miyauchi_renge_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、miyauchi_renge_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガー語はmiyauchi_renge_nonnonbiyoriであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {miyauchi_renge_nonnonbiyori:1.15}, purple_hair, red_eyes, long_hair, twintails, ribbon, hair_ribbon, blush, antenna_hair, yellow_ribbon, hair_between_eyes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が維持しています。

なぜ一部のプレビュー画像が宮内蓮花（ノンノンビヨリ）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るシードもランダムに生成されており、画像には一切の選別や修正が施されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用において、当社の内部テスト結果によると、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でより良い結果を出します。あなたが行う必要があるのは、使用す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不足学習しているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/miyauchi_renge_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はHugging Faceデータセット - CyberHarem/miyauchi_renge_nonnonbiyoriに公開されており、お役に立つ可能性があります。

なぜより良い画像だけを選び出さないのですか？

当モデルのデータ収集からトレーニング、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。これは当チームが行う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ました。そのため、可能であれば、さらなるフィードバックや提案をいただければ幸いです。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難しいです。したがって、衣装の生成は、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、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題は引き続き解決・最適化を試みますが、完全に解消することは困難です。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達しない可能性が高いです。

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特徴の再現と、より大規模なデータセットによる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画像生成などの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。ご了承ください：

  1. 最微細な点までキャラクターの原設計から逸脱することを容認できない方々。
  2. キャラクターの衣装再現の正確さに高い要求がある使用シナリオに直面している方々。
  3. 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々。
  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覚える方々、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動操作によるものでなければキャラクターを冒涜することになると考える方々。
  5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じられる方々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。