Koito Yuu (Yagate Kimi ni Naru)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지는 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 반드시 함께 사용해야 합니다!!!
• 연관된 트리거 단어는 참고용이며, 경우에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.5-1.0, LoRA의 가중치는 0.5-0.85입니다.
• 이미지는 몇 개의 고정된 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 추출을 배제했습니다. 여기에 보이는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 복장에 대한 특별한 훈련은 수행되지 않았습니다. 복장에 해당하는 프롬프트를 확인하려면 제공된 미리보기 게시물을 참조하세요.
• 이 모델은 559장의 이미지로 훈련되었습니다.

이 모델 사용법

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 반드시 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, koito_yuu_yagatekimininaru.pt와 koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, koito_yuu_yagatekimininaru.pt를 텍스처 반전 임베딩으로, 동시에 koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다.

このモデルには2つのファイルがあります。一緒に使う必要があります！！！。 この場合、koito_yuu_yagatekimininaru.ptとkoito_yuu_yagatekimininaru.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。koito_yuu_yagatekimininaru.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にkoito_yuu_yagatekimininaru.safetensorsをLoRAとして使用してください。

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载koito_yuu_yagatekimininaru.pt和koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors这两个文件，然后将koito_yuu_yagatekimininaru.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 koito_yuu_yagatekimininaru.pt와 koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 koito_yuu_yagatekimininaru.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 koito_yuu_yagatekimininaru.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 koito_yuu_yagatekimininaru이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {koito_yuu_yagatekimininaru:1.15}, twintails, short_twintails, low_twintails, brown_eyes, ahoge, pink_hair, closed_mouth, yellow_bow, short_hair, yellow_ribbon, bangs, bow, ribbon, yellow_bowtie, hair_between_eyes, orange_hair입니다.

이 모델의 훈련 방식

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 훈련되었습니다. 자동 훈련 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지보수하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 Koito Yuu Yagatekimininaru처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지(이미지를 클릭하면 볼 수 있음)에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는 훈련 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성에 사용된 시드도 랜덤하게 생성되었으며, 이미지는 어떤 선택이나 수정도 거치지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

실제로 우리 팀 내부 테스트 결과에 따르면, 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 우수한 성능을 나타냅니다. 당신이 해야 할 유일한 것은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

우리 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/koito_yuu_yagatekimininaru에 공개되어 있으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 훈련 데이터셋도 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/koito_yuu_yagatekimininaru에 공개하였으므로, 이 자료가 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 데이터 수집, 훈련, 미리보기 이미지 생성 및 게시까지의 전체 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 훈련, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능한 한 여러분의 피드백이나 제안을 주시면 매우 소중하게 여깁니다.

원하는 캐릭터 복장을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 우리 훈련 데이터는 여러 이미지 웹사이트에서 가져왔으며, 완전 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 소유한 공식 이미지를 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 복장 생성은 훈련 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 통해 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화를 시도할 예정이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 복장 재현의 정확도는 수동으로 훈련된 모델의 수준과 같아지기 어렵습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 방대한 데이터셋으로 인한 비교적 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 복장을 변경하거나 캐릭터의 포즈를 조정하는 작업, 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 데 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자들은 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과의 말씀을 드립니다:

1. 최소한의 디테일이라도 원래 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 복장 재현에 높은 정확도가 요구되는 적용 시나리오에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지에서 발생할 수 있는 잠재적 무작위성에 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 훈련의 완전 자동화 프로세스에 불편함을 느끼거나, 캐릭터 훈련은 반드시 수동 작업으로만 수행해야 캐릭터를 존중할 수 있다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.