Ōgaki Chiaki (Yuru Camp)

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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。両方を一緒に使用する必要があります!!!
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、必要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。これによりより高忠実度が得られます。より汎用性が必要な場合は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、データセットの特徴クラスタリング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。ランダムなシードが使用されており、選択的適用は排除されています。見たままが得られます。
  • 衣装用の特別なトレーニングは行っていません。提供されたプレビュー投稿を確認することで、衣装に対応するプロンプトを確認できます。

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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、ogaki_chiaki_yurucamp.ptogaki_chiaki_yurucamp.safetensorsの両方をダウンロードし、ogaki_chiaki_yurucamp.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、ogaki_chiaki_yurucamp.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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、ogaki_chiaki_yurucamp.ptogaki_chiaki_yurucamp.safetensorsの両方をダウンロードし、ogaki_chiaki_yurucamp.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、ogaki_chiaki_yurucamp.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください

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トリガーワードはogaki_chiaki_yurucampであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {ogaki_chiaki_yurucamp:1.15}, glasses, purple_hair, long_hair, brown_eyes, black-framed_eyewear, blue_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を使用し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チームが保守しています。

一部のプレビュー画像がOgaki Chiaki Yurucampのように見えない理由

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、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、画像は選別や修正を行っていません。したがって、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、当社の内部テストに基づくと、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実際の使用時により良い結果を出します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです

このモデルが過剰適合または不足適合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HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/ogaki_chiaki_yurucamp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/ogaki_chiaki_yurucampに公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い選択された画像だけを使わないのですか?

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、公開に至るまでの全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、そのため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。

期望するキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

現在のトレーニングデータはさまざまな画像サイトから取得されており、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保有しているかを正確に予測することは困難です。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することを試みています。この課題には引き続き取り組み、最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。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達することは難しいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強い汎用性にあります。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ジング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に非常に適しています!😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。ご理解いただき、お詫び申し上げます:

  1. キャラクター設計の細部に、わずかなずれも許容できない方。
  2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求がある方。
  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不快感を覚える方、あるいはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行わなければキャラクターへの不敬になると考える方。
  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。