Nishikigi Chisato (Lycoris Recoil)

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
  • エンベディングモデルの推奨ウェイトは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モデルの推奨ウェイトは0.85です。汚染の兆候がある場合は、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って導出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、選択的な出力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。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、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptnishikigi_chisato_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.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、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptnishikigi_chisato_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にnishikigi_chisato_lycorisrecoil.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、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptnishikigi_chisato_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にnishikigi_chisato_lycorisrecoil.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、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptnishikigi_chisato_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、nishikigi_chisato_lycorisrecoil.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください

トリガー語は nishikigi_chisato_lycorisrecoil であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {nishikigi_chisato_lycorisrecoil:1.15}, short_hair, bangs, blonde_hair, red_eyes, ribbon, hair_ribbon, red_ribbon, bob_cut, closed_mouth, neck_ribbon, blue_ribbon 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 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Nishikigi Chisato Lycorisrecoil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、画像は一切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。

実際の使用では、私たち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、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出しています。あなたが行うべきことは、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る場合、どうすればよいですか?

当モデルは、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/nishikigi_chisato_lycorisrecoil 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/nishikigi_chisato_lycorisrecoil で公開されており、参考になる可能性があります。

なぜより良い選定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、トレーニング、プレビューアイメージ生成、公開に至る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ています。そのため、可能であれば、フィードバックや提案をいただけると非常に助かります。

なぜ希望するキャラクターの衣装が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、さまざまな画像サイトから取得しており、完全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。その結果、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、可能な限り再現しようとしています。私たちはこの課題を継続して改善・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と同等にはなりにくいでしょう。

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を再現する力と、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です。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画像の生成に適しています!😉。

以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます:

  1. 元のキャラクターデザインに対する微細な逸脱にも寛容でない方々。
  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環境に直面している方々。
  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、キャラクターを軽視しないよう配慮す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感じる方々。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。