Yuna (Kuma Kuma Kuma Bear)

narugo1992narugo1992
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キャラクターfemalecosplaygreen hairred eyesbangsyunalong hairribbonclosed mouthhair ribbonkigurumigirl，blushbear earsfully automatedkumakumakumabearkumakumakumabear yuna
v1.4

詳細

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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。両方を一緒に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガー語はあくまで参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
  • 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ベースのクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードを使用しており、選択的なフィルタリングは行っていません。ここでご覧になれるものが、実際に得られるものです。
  • 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をご覧になりたい場合は、提供されているプレビューポストをご確認ください。
  • このモデルは615枚の画像でトレーニングされています。

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

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yuna_kumakumakumabear.pt和yuna_kumakumakumabear.safetensors这两个文件，然后将yuna_kumakumakumabear.pt用作纹理反转嵌入， 同时使用yuna_kumakumakumabear.safetensors作为LoRA。

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

トリガー語は yuna_kumakumakumabear で、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {yuna_kumakumakumabear:1.15}, green_hair, bangs, long_hair, red_eyes, cosplay, kigurumi, blush, ribbon, closed_mouth, bear_ears, hair_ribbon です。

このモデルのトレーニング方法

このモデルは HCP-Diffusion を使用し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 Team によって維持されています。

一部のプレビュー画像がYuna Kumakumakumabear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いて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るシードもランダムに生成されており、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、内部テストに基づけば、このような問題を抱えるモデルのほとんどは、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用時に優れた結果を出します。必要なのは、使用してい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に見えるのですが、どうすればよいですか？

当モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/yuna_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 huggingfaceデータセット - CyberHarem/yunakumakumakumabear に公開しており、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からトレーニング、プレビュー画像生成、公開までの全プロセスは、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ました。したがって、可能な限り、より多くのフィードバックや提案をお寄せいただけると、私たちにとって非常に価値があります。

なぜ希望するキャラクターの衣装を正確に生成できないのですか？

現在のトレーニングデータは複数の画像ウェブサイトから取得されており、完全な自動パイプラインでは、キャラクターが持つ公式画像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を用いて可能な限り再現しようとしています。この問題は引き続き改善し、最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。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には達しない可能性が高いです。

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な特徴を再現すること、そして大規模なデータセットによる比較的優れた汎用性にあります。したがって、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、そして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！😉

以下のグループに対しては、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、些細な違いであっても許容できない方。
  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を冒涜するものだと考える方。
  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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。