Kagamihara Nadeshiko (Yuru Camp)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemaleyurucamplong hairsmilepink hairblue eyesclosed mouthgirl，hair between eyesfully automatedkagamihara nadeshikoyurucamp kagamihara nadeshiko
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。両方を一緒に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー単語は参照用です。必要に応じて調整する場合があります。
  • 埋め込みモデルの推奨重みは1です。これにより忠実度が高くなります。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モデルの推奨重みは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導き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、選択的フィルタリングは行っていません。表示された内容がそのまま出力されます。
  • 衣装用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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、kagamihara_nadeshiko_yurucamp.ptとkagamihara_nadeshiko_yurucamp.safetensorsの両方をダウンロードし、kagamihara_nadeshiko_yurucamp.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kagamihara_nadeshiko_yurucamp.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

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トリガー語はkagamihara_nadeshiko_yurucampで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kagamihara_nadeshiko_yurucamp:1.15}, pink_hair, long_hair, hair_between_eyes, blue_eyes, closed_mouth, smile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チームによって維持されています。

なぜ一部のプレビューアイメージがKagamihara Nadeshiko Yurucampのように見えないのか

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テキスト（画像をクリックすると閲覧可能）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設定されており、いかなる選択や修正も行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用において、内部テストの結果、このような問題を抱えるモデルのほとんどは、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ています。あなたが行う必要があるのは、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？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/kagamihara_nadeshiko_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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/kagamihara_nadeshiko_yurucampにも公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより選ば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、プレビューアイメージの生成、公開に至るまで、すべて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、そのための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ています。したがって、可能であれば、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極めて貴重です。

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さまざまな画像ウェブ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持つの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てクラスタリングを行い、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題については継続的に改善を試みますが、完全に解決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及ばない可能性が高いです。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の内在的特徴の再現と、より大きなデータセットに由来する比較的強い汎化能力にあります。したがって、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉。

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めしません。ご理解とご容赦をお願いします：

  1. キャラクターのデザインに、些細な違いすら許容できない方。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要があるアプリケーションシーンを利用する方。
  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、またはキャラクターモデルのトレーニングは必ず手動で行わなければキャラクターを冒涜するという考えをお持ちの方。
  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。