virtuosa/塑心 (Arknights)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
• モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+では、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。kohyaスクリプトでトレーニングされています。
• モデルバージョンv1.5またはv1.4-では、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：黒髪、ロングヘア、ストレートバング、ほくろ、目の下のほくろ、ストレートヘア、ハロー、サイドロックス、ブラックハロー、ダークハロー、ブロケンハロー、ヒメカット、非常に長い髪、ブラックウィング、ウィング、エネルギーウィング、ディタッチドウィング、薄い肌、黒目、胸、色付き内毛、ツートーンヘア、マルチカラーヘア、まつげ、白い瞳孔、明るい瞳孔、グレー髪、中程度の胸、浮いている髪、アホ毛。これらのタグは、キャラクターの主な特徴（例：髪の色）が安定しない場合にプロンプトに追加できます。
• ptファイルの推奨权重は0.7–1.1、LoRAの推奨权重は0.5–0.85です。
• 画像は一部の固定プロンプトとデータセットベースのクラスタリングプロンプトを用いて生成されています。ランダムなシードを使用しており、選別は一切行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られるものです。
• 衣装のための専用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投稿をご確認ください。
• このモデルは528枚の画像でトレーニングされています。
• トレーニング設定ファイルはこちらにあります。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択したステップは2628です。すべてのステップの概要は以下の通りです。huggingfaceリポジトリ - Cyberharem/virtuosa_arknightsで他の推奨ステップも試してみてください。

このモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+向けです。

他のLoRAと同様に、そのまま使用できます。このモデルはkohyaスクリプトでトレーニングされています。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

他の LoRA と同じように簡単に使用できます。このモデルは kohya スクリプトで訓練されました。

您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。

(Translated with ChatGPT)

キャラクターウァイフや当社の技術に興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルのトレーニング方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を用いてトレーニングされており、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
• 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。
• トレーニングに使用したデータセットはCyberHarem/virtuosa_arknightsのstage3-p480-1200で、528枚の画像を含んでいます。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択したステップは2628です。
• トレーニング設定ファイルはこちらにあります。

より詳細なトレーニング情報や推奨ステップについては、huggingfaceリポジトリ - Cyberharem/virtuosa_arknightsをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-向けです。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより低いバージョンを使用している場合は、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！ この場合、virtuosa_arknights.pt と virtuosa_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、virtuosa_arknights.pt を embeddings フォルダに、virtuosa_arknights.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドル型のLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細はこちらをご覧ください。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 またはそれより低いバージョンを使用している場合は、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！ この場合、virtuosa_arknights.pt と virtuosa_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、virtuosa_arknights.pt を embeddings フォルダに、virtuosa_arknights.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドル型のLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細はこちらをご覧ください。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 virtuosa_arknights.pt 和 virtuosa_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 virtuosa_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 virtuosa_arknights.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

トリガー語はvirtuosa_arknights、削減タグはblack_hair, long_hair, blunt_bangs, mole, mole_under_eye, straight_hair, halo, sidelocks, black_halo, dark_halo, broken_halo, hime_cut, very_long_hair, black_wings, wings, energy_wings, detached_wings, pale_skin, black_eyes, breasts, colored_inner_hair, two-tone_hair, multicolored_hair, eyelashes, white_pupils, bright_pupils, grey_hair, medium_breasts, floating_hair, ahogeです。髪の色などの一部の特徴が不安定な場合、これらのタグをプロンプトに追加できます。

一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由

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で自動生成されています。画像生成時に使用したシードもランダムに生成されており、画像の選別や編集は一切行っていません。そのため、上記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、使用するタグを調整することだけです。

このモデルが過学習または未学習のように感じられる場合、どうすればいいですか？

ここに表示されているステップは自動選択されたものです。他にも推奨されるステップがありますので、ぜひお試しください。こちらをクリックして、お好みのステップを選んでください。

当モデルはhuggingfaceリポジトリ - Cyberharem/virtuosa_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/virtuosa_arknightsにも公開しており、参考になるかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使用しないのですか？

当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスはすべて人間の介入なしに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、自動公開を含む一連のソフトウェアインフラを構築しました。そのため、可能であれば、フィードバックや提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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、完全に自動化されたパイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を持つのかを正確に予測することが困難です。したがって、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いてクラスタリングを行い、可能な限り再現するように試みています。この課題については引き続き改善を試みますが、完全に解決するのは難しいです。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルの水準には到底及ばないでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的な特徴を再現し、より大き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推奨せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターデザインの細部に一丝の逸脱も許容できない方。
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に直面している方。
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を使用し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操作のみで行わなければキャラクターを軽視するものだと考える方。
5. 生成される画像内容が自身の価値観に反すると感じる方。