Toxico Dannar (Futoku no Guild)

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キャラクターfemaleblack hairblue eyestwintailsopen mouthhair ornamentgirl，thick eyebrowsblushfully automatedfutokunoguildtoxico dannarfutokunoguild toxico dannar
v1.4

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。
  • エンベッディングモデルの推奨ウェイトは1です。これにより高い忠実度が得られます。より一般的な汎化が必要な場合は、0.5まで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、いくつかの固定されたテストプロンプトと、クラスタリングされたデータセットの特徴から導き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、都合の良い選択は一切行っていません。見たままの結果が得られます。
  • 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。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、toxico_dannar_futokunoguild.ptとtoxico_dannar_futokunoguild.safetensorsの両方をダウンロードし、toxico_dannar_futokunoguild.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、toxico_dannar_futokunoguild.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、toxico_dannar_futokunoguild.ptとtoxico_dannar_futokunoguild.safetensorsの両方をダウンロードし、toxico_dannar_futokunoguild.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtoxico_dannar_futokunoguild.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、toxico_dannar_futokunoguild.ptとtoxico_dannar_futokunoguild.safetensorsの両方をダウンロードし、toxico_dannar_futokunoguild.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtoxico_dannar_futokunoguild.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、toxico_dannar_futokunoguild.ptとtoxico_dannar_futokunoguild.safetensorsの両方をダウンロードし、toxico_dannar_futokunoguild.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtoxico_dannar_futokunoguild.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はtoxico_dannar_futokunoguildで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {toxico_dannar_futokunoguild:1.15}, black_hair, twintails, blue_eyes, hair_ornament, blush, thick_eyebrows, open_mouth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ました。自動トレーニングフレームワークは、DeepGHSチーム によって保守されています。

一部のプレビュー画像がToxico Dannar Futokunoguild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ことで確認可能）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基に、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たシードもランダムに生成されており、いかなる選択や修正も行われていません。そのため、上記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、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多くは、プレビュー画像で見られる以上の性能を発揮します。あなたが行う必要があるのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルが過学習または過少学習しているように感じるのですが、どうすればよいですか？

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

なぜより良い画像のみを選んで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、プレビュー画像生成、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。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、この目的のために、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ください。これらは私たちにとって非常に価値があります。

期待するキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？

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取得されており、完全な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。この問題は引き続き改善・最適化を試みますが、完全に解決するのは難しい課題です。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達することはほぼありません。

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、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しません。ご理解いただけますようお願い申し上げます：

  1. 最も微細な点においても、元のキャラクターデザインからわずかでも逸脱することを受け入れられない方。
  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環境におかれている方。
  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ことになると信じる方。
  5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。