Shuri (Kuma Kuma Kuma Bear)

narugo1992narugo1992
45
353
キャラクターfemalebangsgreen eyessmileopen mouthbrown hairbowgirl，blushhair bowhair between eyesshurifully automatedred bowkumakumakumabearkumakumakumabear shuri
v1.4

詳細

ファイルをダウンロード

モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、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。両方を同時に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー語は参考用であり、場合によって調整が必要になることがあります。
  • 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化プロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選択的かつ意図的に良い画像のみを抽出していません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装用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については、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277枚の画像でトレーニングされています。

このモデルの使用方法

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

トリガー語はshuri_kumakumakumabear、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {shuri_kumakumakumabear:1.15}, brown_hair, bangs, green_eyes, hair_between_eyes, bow, hair_bow, red_bow, blush, open_mouth, smile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チームによって維持されています。

一部のプレビュー画像がShuri Kumakumakumabearのように見えない理由

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（画像をクリックすると確認できます）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き、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、画像は選別や修正を行っていません。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多くが、プレビュー画像よりも実際の使用時に高い品質を発揮することがわかっています。必要なのは、使用するタグの調整のみです。

このモデルが過剰適合または不足適合しているように感じられる場合、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/shuri_kumakumakumabear_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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/shurikumakumakumabearにも公開しており、ご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わないのですか？

当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開までのすべて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ている興味深い実験であり、こ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ました。そのため、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお待ちしています。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理由

現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから収集されており、完全な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たクラスタリングで、可能な限り最良の再現を目指しています。この課題については、今後も改善・最適化を試みますが、完全に解決することは難しい状況です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと比較して劣る可能性があります。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター固有の特徴の再現力と、より大きなデータセットによる比較的高い汎用性です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ調整、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

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対して、どんな些細な差異も許容できない方。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要があるアプリケーション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いている方、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を軽視するという考えをお持ちの方。
  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。