gray/グレイ/格蕾 (Fate/Grand Order)

• Civitaiの利用規約のため、一部の画像を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！！！
• 関連するトリガーワードは参考用であり、状況によって調整が必要な場合があります。
• ptファイルの推奨重みは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、選択的な画像の使用は排除されています。ここに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447枚の画像でトレーニングされました。

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

トリガーワードはgray_fgoで、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {gray_fgo:1.15}, bangs, grey_hair, green_eyes, short_hair, hair_between_eyes, cloak, cape, blush, closed_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。

一部のプレビュー画像がGray Fgoに見えない理由

プレビュー画像（画像をクリックすると確認可能）で使用されたすべてのプロンプトテキストは、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、画像は選別や修正されていません。したがって、上記の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多くが、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ることが判明しています。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

このモデルが過学習または過小学習しているように感じますが、どうすればいいですか？

当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/gray_fgo_にて公開されており、すべての学習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/grayfgoで公開しており、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からトレーニング、プレビュー画像の生成、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が行っ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、自動公開を含む完全なソフトウェアインフラを構築してきました。したがって、可能な限り、フィードバックや提案をお寄せくださいますようお願いいたします。これらは私たちにとって非常に貴重です。

望ましいキャラクターの衣装を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複数の画像サイトから取得しており、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有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試みています。私たちはこの問題を継続的に改善しようとしますが、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と同等のレベルには達しにくいでしょう。

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特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強い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画像の生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインに、些細な差異でも許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる使用シーンを抱える方。
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への不敬であると信じる方。
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。