Kurumi (Lycoris Recoil)
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このバージョンについて
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！！！
- 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって調整が必要になることがあります。
- 埋め込みモデルのおすすめの重みは1です。これにより高い忠実度が得られます。より一般的な生成が必要な場合は、0.5に下げることができます。
- LoRAモデルのおすすめの重みは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、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリング手法で抽出したデータセットの特徴から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。表示されたもの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、kurumi_lycorisrecoil.ptとkurumi_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、kurumi_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kurumi_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、kurumi_lycorisrecoil.ptとkurumi_lycorisrecoil.safetensorsの両方をダウンロードし、kurumi_lycorisrecoil.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、kurumi_lycorisrecoil.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。
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トリガー語はkurumi_lycorisrecoilであり、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {kurumi_lycorisrecoil:1.15}, blonde_hair, long_hair, hairband, black_hairband, forehead, hoodie, black_ribbon, blue_eyes, ribbon, closed_mouth, hair_ribbon, white_hoodie, indoors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チームが維持しています。
なぜ一部のプレビューアイメージがKurumi 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たシードもランダムに生成されており、選択や編集は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際の使用において、当社の内部テストでは、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結果を出します。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。
このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか？
当社のモデルは、Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/kurumi_lycorisrecoil_ に公開されており、すべてのトレーニング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/kurumilycorisrecoil にも公開しており、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？
この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。これは当チームが実施し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。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寄せいただければ幸いです。これらは私たちにとって非常に貴重です。
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、さまざまな画像サイトから収集されており、完全に自動化されたパイプラインでは、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、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題には引き続き対応し最適化を試みますが、完全に解決するのは依然として困難です。衣装再現の正確さは、手動でトレーニングされたモデルのレベルには到底及ばないでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的な特徴を再現することと、より大きなデータセットによる比較的高い汎用性です。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、もちろんキャラクターのNSFW画像生成といったタスクに非常に適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：
- キャラクターのデザインについて、いかなる些細な違いも許容できない方。
- 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。
- 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。
- 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、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持ち、キャラクターを冒涜しないよう望む方。
- 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。