virtuosa/塑心 (Arknights)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 전체 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
• 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+ 이상에서는, 기타 LoRA와 마찬가지로 WebUI에서 직접 사용할 수 있으며, kohya 스크립트로 학습되었습니다.
• 모델 버전 v1.5 또는 v1.4- 이하에서는 2개의 파일을 모두 사용해야 합니다. 자세한 내용은 설명의 “Pivotal Tuned 모델 사용법”을 참조하세요.
• 필터링된 캐릭터 태그는 다음과 같습니다: 검은 머리카락, 긴 머리카락, 곧은 앞머리, 주근깨, 눈 밑 주근깨, 곧은 머리카락, 할로, 옆머리, 검은 할로, 어두운 할로, 깨진 할로, 히메 컷, 매우 긴 머리카락, 검은 날개, 날개, 에너지 날개, 분리된 날개, 창백한 피부, 검은 눈, 가슴, 색상이 다른 안쪽 머리카락, 이톤 머리카락, 다색 머리카락, 속눈썹, 흰색 동공, 밝은 동공, 회색 머리카락, 중간 크기 가슴, 떠 있는 머리카락, ahoge. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리카락 색상)이 안정적이지 않을 때 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링된 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으며, 선택적 결과가 아닙니다. 여기서 보이는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 복장에 대한 특화된 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 포스트를 확인하여 복장에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 528장의 이미지로 학습되었습니다.
• 학습 설정 파일은 여기에서 확인할 수 있습니다.
• 모델의 정확도와 제어 능력을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 2628입니다. 모든 스텝의 개요는 아래와 같습니다. huggingface 저장소 - Cyberharem/virtuosa_arknights에서 다른 권장 스텝을 시도해 보세요.

이 모델 사용 방법

이 섹션은 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+ 전용입니다.

기타 LoRA와 마찬가지로 간단히 사용할 수 있습니다. 이 모델은 kohya 스크립트로 학습되었습니다.

다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.

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。

(ChatGPT로 번역됨)

웨이프 모델을 찾거나 우리의 기술에 관심이 있다면, 디스코드 서버에 참여해 주세요.

이 모델 학습 방법

• 이 모델은 **kohya-ss/sd-scripts**로 학습되었으며, 이미지는 a1111의 WebUI와 API SDK를 사용하여 생성되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 관리합니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/virtuosa_arknights의 stage3-p480-1200이며, 총 528장의 이미지를 포함합니다.
• 모델의 정확도와 제어 능력을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 2628입니다.
• 학습 설정 파일은 여기에서 확인할 수 있습니다.

자세한 학습 정보 및 권장 스텝은 huggingface 저장소 - Cyberharem/virtuosa_arknights를 참고하세요.

Pivotal Tuned 모델 사용법

이 섹션은 모델 버전 v1.5 또는 v1.4- 이하 전용입니다.

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용하는 경우 반드시 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, virtuosa_arknights.pt와 virtuosa_arknights.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, virtuosa_arknights.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 virtuosa_arknights.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용하는 경우, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하면 됩니다. 이는 현재 a1111의 WebUI가 임베딩이 포함된 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒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する必要があり、 その後、virtuosa_arknights.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に virtuosa_arknights.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイルを使用してください。 これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のwebuiに公式にサポートされているためです。 詳細について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。

트리거 단어는 virtuosa_arknights이며, 필터링된 태그는 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, ahoge입니다. 어떤 특징(예: 머리카락 색상)이 일정 시점에서 불안정할 때, 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 다르게 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는 학습 데이터셋에서 추출한 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤하게 생성되었으며, 어떤 이미지도 선별하거나 수정하지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제 사용 경험을 기준으로, 우리 내부 테스트에서는 이러한 문제가 발생하는 모델들이 미리보기 이미지보다 실제로 더 나은 성능을 보여주는 경우가 많습니다. 필요한 유일한 조정은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 할까?

여기 표시된 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 우리는 여러분이 시도할 수 있는 다른 우수한 스텝들도 추천합니다. 여기를 클릭하여 원하는 스텝을 선택하세요.

이 모델은 huggingface 저장소 - Cyberharem/virtuosa_arknights에 게시되었으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - Cyberharem/virtuosa_arknights에 게시되었으므로 참고하시기 바랍니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되어 있습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발하였습니다. 따라서 가능하다면, 귀하의 피드백이나 제안을 더 많이 주시면 매우 유용합니다.

원하는 캐릭터 복장을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 실제 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 복장 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 최대한 유사한 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 노력하지만, 완전히 해결되지는 않을 것입니다. 복장 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준과 같지 않을 것입니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋에 기반한 비교적 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 복장 변경, 캐릭터 포즈 조정, 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹에게는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 캐릭터 디자인의 가장 사소한 차이점조차 용인할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 복장 재현에 높은 정확도가 요구되는 적용 환경에서 사용하는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지에서 발생할 수 있는 임의성을 수용할 수 없는 분들.
4. LoRA를 이용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수동 학습만이 정당하다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지의 내용이 자신의 가치관에 어긋난다고 느끼는 분들.