gum/グム/古米 (Arknights)

narugo1992narugo1992
32
297
キャラクターfemaleanimal earsarknightsred eyesbangsblonde hairshort hairsmilehair ornamentorange eyesgirl，gumbear earsarknights gumfully automatedhairclipcandy hair ornamentfood themed hair ornament
v1.4

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約のため、一部の画像はアップロードできません。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
  • 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！！！
  • 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。
  • ptファイルのおすすめ重みは0.5–1.0、LoRAの重みは0.5–0.85です。
  • 画像はいくつかの固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタリング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、選択的フィルタリングは行いません。ここで表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装のための特別なトレーニングは行っていません。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。
  • このモデルは420枚の画像でトレーニングされています。

このモデルの使い方

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、gum_arknights.ptとgum_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、gum_arknights.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、gum_arknights.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、gum_arknights.ptとgum_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、gum_arknights.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にgum_arknights.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、gum_arknights.ptとgum_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、gum_arknights.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にgum_arknights.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、gum_arknights.ptとgum_arknights.safetensorsの両方をダウンロードし、gum_arknights.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にgum_arknights.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はgum_arknights、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {gum_arknights:1.15}, animal_ears, blonde_hair, bear_ears, short_hair, hair_ornament, candy_hair_ornament, hairclip, food-themed_hair_ornament, bangs, smile, orange_eyes, upper_body, red_eyes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チームが保守しています。

なぜ一部のプレビュー画像がGum Arknights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文（画像をクリックすると表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出された特Arknights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文（画像をクリックすると表示されます）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、画像の選別や修正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。

実際のテストでは、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出しています。必要なのは、使用するタグの調整だけです。

このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/gum_arknights_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/gumarknightsに公開しており、お役に立つ可能性があります。

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からトレーニング、プレビュー画像生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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による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基盤を開発しました。そのため、可能な限り、より多くのフィードバックや提案をいただけますと、非常にありがたいです。

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取得しており、完全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所有しているかを正確に予測するのは困難です。そのため、衣装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。この問題の改善と最適化を継続しますが、完全に解決することは難しい課題です。衣装再現の精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには達しない可能性があります。

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優れた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ジング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成などに非常に適しています！😉

以下のグループには、このモデルの使用は推奨されず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインのわずかな差異も許容できない方。
  2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求がある方。
  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キャラクターへの冒瀆になると考える方。
  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。