Koshiba Mai (Watashi no Yuri wa Oshigoto Desu!)

• 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！！！
• 関連するトリガーワードは参考用であり、時折調整が必要になる場合があります。
• 埋め込みモデルの推奨重みは1です。これにより高忠実度が得られます。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派生させ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、都合の良い選択は行っていません。表示されたものがそのまま実際の出力です。
• 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投稿を確認してください。

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

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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、koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu.ptとkoshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu.safetensorsの両方をダウンロードし、koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu.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koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesuで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu:1.15}, pink_hair, short_hair, hairband, ribbon, hair_ribbon, smile, bangs, black_ribbon, blush, open_mouth, brown_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が保守しています。

一部のプレビュー画像がKoshiba Mai Watashinoyuriwaoshigotodesu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く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、画像はいかなる選択や修正も施されていません。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。

実際の利用では、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ほとんどは、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用時に優れた性能を発揮します。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不足学習している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、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesu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/koshiba_mai_watashinoyuriwaoshigotodesuにも公開しており、こちらも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、トレーニング、プレビュー画像生成、公開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、私たちのチームが行った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、より多くのフィードバックや提案をお寄せいただけると、私たちにとって非常に価値があります。

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保有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によって、可能な限り再現を試みています。私たちはこの問題を継続的に改善・最適化していきますが、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達しにくいでしょう。

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優れた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、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画像の生成に最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めできません。ご了承ください：

1. キャラクターのデザインに、些細な違いであっても許容できない方。
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使用される方。
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、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わなければならない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。