Inoue Takina (Lycoris Recoil)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalebangsblack hairlong hairpurple eyesribbonclosed mouthgirl，fully automatedgreen ribbonneck ribbonlycorisrecoilinoue takinalycorisrecoil inoue takina
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！！！
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、場合によって調整が必要になることがあります。
  • 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導出された複数のプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードが使用されており、選択的サンプリングは行っていません。見たままが得られます。
  • 衣装のため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れば、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、inoue_takina_lycorisrecoil.ptとinoue_takina_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、inoue_takina_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、inoue_takina_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、inoue_takina_lycorisrecoil.ptとinoue_takina_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードする必要があります。inoue_takina_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にinoue_takina_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、inoue_takina_lycorisrecoil.ptとinoue_takina_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、inoue_takina_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、inoue_takina_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。両方を一緒に使用する必要があります！！！。この場合、inoue_takina_lycorisrecoil.ptとinoue_takina_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、inoue_takina_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、inoue_takina_lycorisrecoil.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

トリガーワードは inoue_takina_lycorisrecoil であり、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {inoue_takina_lycorisrecoil:1.15}, black_hair, long_hair, bangs, purple_eyes, closed_mouth, ribbon, green_ribbon, neck_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 Team が管理しています。

なぜ一部のプレビュー画像が井上タキナ・リコリスリコイルのように見えないのか

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し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、画像は一切選択または修正されていません。そのため、上記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性能を発揮します。あなたが行う必要があるのは、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？

当モデルは Hugging Face リポジトリ - CyberHarem/inoue_takina_lycorisrecoil で公開されており、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/inoue_takina_lycorisrecoil で公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを使用しないのですか？

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、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。

なぜ望ましい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複数の画像ウェブサイトから取得されており、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。したがって、衣装の生成は、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。この問題については引き続き対応し、最適化を試みますが、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に匹敵することは期待できません。

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な特性の再現と、より大きなデータセットによる比較的高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、キャラクターのポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成など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せず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに対して、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を高精度で再現する必要がある使用シーンに直面している方。
  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

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