Nakahara Mizuki (Lycoris Recoil)

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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。両方を同時に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー単語は参考用であり、場合によっては調整が必要な場合があります。
  • エンベッディングモデルのおすすめ重みは1です。これにより高忠実度が得られます。より広範な汎化が必要な場合は、0.5に下げることができます。
  • LoRAモデルのおすすめ重みは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、クラスタリング手法で抽出されたデータセットの特徴に基づく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、選択的使用は排除されています。見たままが得られる結果です。
  • 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。提供されている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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、nakahara_mizuki_lycorisrecoil.ptとnakahara_mizuki_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、nakahara_mizuki_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転エンベッディングとして、nakahara_mizuki_lycorisrecoil.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

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トリガー単語は nakahara_mizuki_lycorisrecoil で、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {nakahara_mizuki_lycorisrecoil:1.15}, brown_hair, long_hair, glasses, red-framed_eyewear, hair_between_eyes, brown_eyes, semi-rimless_eyewear 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ました。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。

一部のプレビュー画像が Nakahara Mizuki Lycorisrecoil 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いてクラスタリングアルゴリズムにより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、画像の選別や修正は一切行われていません。したがって、これらの問題が発生する可能性があります。

実際の使用において、私たちの内部テストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像よりもはるかに優れた性能を発揮しています。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に見える場合、どうすればいいですか？

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

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

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開発してきました。したがって、可能であれば、ご意見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。

期待されるキャラクターの衣装が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保持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いてクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を試みています。私たちはこの課題の改善と最適化を継続しますが、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じレベルには達し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を再現する能力と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力にあります。そのため、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画像生成といったタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。申し訳ありません。

  1. キャラクターのデザインに対して、わずかな差異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アプリケーション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を使用し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満を持つ方、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うべきで、キャラクターを軽視しないようにしなければならないと考えている方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。