Kagayama Kaede (Non Non Biyori)

narugo1992narugo1992
56
570
キャラクターfemaleblonde hairbrown eyeslong hairahogegirl，fully automatednonnonbiyorikagayama kaedenonnonbiyori kagayama kaede
v1.4.1

詳細

ファイルをダウンロード

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照用であり、状況に応じ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。これにより高い忠実度が得られます。より広範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。
  • プレビューアイメージは、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るデータセット特徴から派生し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、選択的な出力は排除されています。表示されたものが得られるものです。
  • 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については、提供されたプレビューポストをご確認ください。

このモデルの使用方法

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、kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptとkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロードし、kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kagayama_kaede_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、kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptとkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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、kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptとkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして使用してください。

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、kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptとkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。kagayama_kaede_nonnonbiyori.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkagayama_kaede_nonnonbiyori.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はkagayama_kaede_nonnonbiyoriで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kagayama_kaede_nonnonbiyori:1.15}, blonde_hair, long_hair, brown_eyes, ahoge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チームが管理しています。

一部のプレビューアイメージがKagayama Kaede Nonnonbiyoriに見えない理由

プレビューアイメージで使用されたすべてのプロンプト文本（画像をクリックすると表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基に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、画像は選択や修正を一切受けていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。

実際の使用では、当社の内部テストに基づくと、このような現象が見られるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出します。必要なのは、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？

当社のモデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/kagayama_kaede_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HuggingFaceデータセット - CyberHarem/kagayama_kaede_nonnonbiyoriにも公開しており、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んで使わないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビューアイメージ生成、公開までのプロセスはすべて100%自動化されており、人間の介入は一切行っていません。これは当チームが行っている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開発してきました。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。

望ましいキャラクターの衣装を正確に生成できないのはなぜですか？

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、キャラクターがどの公式画像を保持しているかを正確に予測することが困難です。そのため、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルを基にクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題は今後も改善を試みますが、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と同等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強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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターの元デザインに対して、わずかな差異でも容認できない方々。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方々。
  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抱く方々、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、キャラクターへの不敬を避けるべきだと考える方々。
  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思う方々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。