Koshigaya Natsumi (Non Non Biyori)

詳細

モデル説明

  • このモデルには2つのファイルがあります。両方を同時に使用する必要があります!!!
  • 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります
  • エンベッディングモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高い忠実度が得られます。より一般的な生成が必要な場合は、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、クラスタリングによって抽出されたデータセットの特徴に基づく複数のプロンプトを使って生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的な操作は行っていません。見たままが得られます
  • 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は、提供されたプレビューポストをご確認ください。

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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、koshigaya_natsumi_nonnonbiyori.ptkoshigaya_natsumi_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、koshigaya_natsumi_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、koshigaya_natsumi_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。両方を同時に使用する必要があります!!!。この場合、koshigaya_natsumi_nonnonbiyori.ptkoshigaya_natsumi_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、koshigaya_natsumi_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、koshigaya_natsumi_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください

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トリガー語はkoshigaya_natsumi_nonnonbiyoriであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {koshigaya_natsumi_nonnonbiyori:1.15}, blue_eyes, blush, brown_hair, bangs, long_hair, closed_mouth, ponytail, ribbon, hair_ribbon, red_hair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チームが維持しています。

なぜ一部のプレビュー画像が小笹夏美ノンノンびよりのように見えないのか

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と確認できます)は、トレーニングデータセットから抽出した特徴情報に基づいてクラスタリングアルゴリズムで自動生成されています。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、選択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、当社の内部テストによると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像で見られるよりもはるかに良い結果を出しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです

このモデルが過学習または未学習に見えるのですが、どうすればよいですか?

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/koshigaya_natsumi_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/koshigaya_natsumi_nonnonbiyoriで公開しており、参考になるでしょう。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか?

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、すべてのプロセスが人間の介入なしに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、フィードバックや提案をぜひお寄せください。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、衣装の生成はトレーニングデータセットのラベルに基づいたクラスタリングによって、可能な限り再現することを試みています。この問題には引き続き対処し最適化を図りますが、完全に解決することは不可能です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと比べて、はるかに劣る可能性があります。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の特徴を再現する能力と、より大きなデータセットによって得られる比較的優れた汎化能力です。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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成などに非常に適しています!😉

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:

  1. キャラクターの原設計に対して、わずかな違いであっても容認できない方。
  2. キャラクターの衣装の再現精度に高い要件がある方。
  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。
  4. LoRAによる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違和感を感じる方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないようにすべきだと考える方。
  5. 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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。