【Clothes】芙宁娜 | Furina Costume (Genshin Impact)

トリガーワード：トップハット、ハットボウ、アスコット、手袋、ジュエリー、青い宝石、青いジャケット、白いベスト、白いショートパンツ

その他の要素：コートテイル、ブーツ、(太ももストラップ:0.9)、横から、後ろから、白い手袋、黒い手袋…

例：1girl,solo,pink hair,long hair,french braid,ponytail,hair bow,yellow eyes,ascot,top hat,gloves,hat bow,blue bow,jewelry,blue gemstone,blue jacket,coattails,white vest,white shorts,boots,(thigh strap:0.9)

ほとんどの人物特徴の影響は除去しましたが、一部は依然としてモデルに残っています。

プロンプトを設定しない場合、白黒の手袋が確率で現れます。その不安定性はトレーニングデータセットと関係している可能性が高いです。異なる色の手袋を希望する場合は、明示的に「black glove」と「white glove」を追加してください（ただし、ランダムに選ばれる可能性は依然としてあります）。

ハイライトが現れる確率があります。画像生成時には、人物の特徴をできるだけ詳細に記述するか、ネガティブプロンプトに「streaked hair」と「hair intakes」を追加してください。

正面の適合性のみをテストしており、背面および横からのトレーニングステップは少なく、過小適合が著しいです。これは、AIの観点から同じアイテムの異なる角度が「1つのもの」か「2つのもの」かを確認することを目的としています。

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この手法を437枚の画像からなる大規模トレーニングセットに適用し、トレーニングセットの品質要件を検証しました。結果はそれほど良くありませんでしたが、試験版としては及第点と判断し、まずはアップロードします。

また、衣装概念のトレーニング中に、lionがprodigyよりもスタイル除去能力が高いことに気づきました。したがって、明確なトレーニング目標がある場合、lionを使用し続けるのが最良の選択であると判断しています。

したがって、私の結論は：トレーニングセットの数を増やすよりも、トレーニングセットのラベルと画像の品質を最適化することが最優先です。また、異なるトレーニング難易度のモデルは、必要なトレーニングセット画像数の要件も異なりますが、現時点ではトレーニングセットの上限を予測する良い方法を持っていません。

このバージョンにはまだ欠陥があります。後日、トレーニングセットの品質をさらに簡素化する可能性があります。