Yuna (Kuma Kuma Kuma Bear)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 반드시 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때로는 조정이 필요할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.5–1.0, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 몇 가지 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 샘플링을 배제했습니다. 여기서 보시는 그대로 결과를 얻을 수 있습니다.
• 옷차림에 대한 특수 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 포스트를 확인하여 옷차림에 해당하는 프롬프트를 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 615장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용법

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 반드시 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, yuna_kumakumakumabear.pt와 yuna_kumakumakumabear.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 후, yuna_kumakumakumabear.pt를 텍스처 반전 임베딩으로, yuna_kumakumakumabear.safetensors를 LoRA로 동시에 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、yuna_kumakumakumabear.ptとyuna_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロード する必要があります。yuna_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして使用し、同時にyuna_kumakumakumabear.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.

트리거 단어는 yuna_kumakumakumabear이며, 권장 태그는 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_ribbon입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion으로 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지보수합니다.

일부 미리보기 이미지가 Yuna Kumakumakumabear처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 해당 이미지들은 어떤 선택 또는 수정도 거치지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과, 이러한 현상을 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 발휘합니다. 필요한 유일한 조치는 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

본 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/yuna_kumakumakumabear_에 공개되어 있으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/yunakumakumakumabear에서도 제공되므로 참고하시기 바랍니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

본 모델의 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 출판까지의 모든 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되어 있습니다. 이는 저희 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 출판을 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 귀하의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 저희에게 매우 중요한 가치를 지닙니다.

원하는 캐릭터의 옷차림을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전한 자동화 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 옷차림 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 통해 가능한 한 최적의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속해서 해결하고 최적화를 시도할 것이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 옷차림 재현의 정확도는 수동 학습 모델과 비교할 수 없습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특성을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인해 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 옷차림 변경, 캐릭터 자세 조정, 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

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

1. 최소한의 디테일이라도 원래 캐릭터 디자인과 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 옷차림 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘에 기반한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 활용한 캐릭터 모델 학습의 완전한 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해서는 반드시 수동 작업만으로 학습해야 한다고 생각하는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.