Fina (Kuma Kuma Kuma Bear)

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キャラクターfemalegreen hairbangscollarbonegreen eyesshort hairbrown hairbowgirl，hair bowhair between eyesfully automatedpink bowkumakumakumabearfinakumakumakumabear fina
v1.4

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約のため、一部の画像は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!!!
  • 関連するトリガー単語はあくまで参考用であり、状況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に基づくクラスタリングプロンプトを使用して生成されました。ランダムなシードが使用されており、選別は行っていません。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609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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、fina_kumakumakumabear.ptとfina_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロードし、fina_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にfina_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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、fina_kumakumakumabear.ptとfina_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロードし、fina_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にfina_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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、fina_kumakumakumabear.ptとfina_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロードし、fina_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にfina_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。両方を一緒に使用する必要があります!!!。この場合、fina_kumakumakumabear.ptとfina_kumakumakumabear.safetensorsの両方をダウンロードし、fina_kumakumakumabear.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にfina_kumakumakumabear.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はfina_kumakumakumabear、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {fina_kumakumakumabear:1.15}, bow, hair_bow, bangs, green_eyes, short_hair, brown_hair, hair_between_eyes, pink_bow, green_hair, collarbone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チーム によって管理されています。

一部のプレビュー画像がFina 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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、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。

実際のテストでは、このような問題を抱えるほとんどのモデルが、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出しています。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じますが、どうすればよいですか？

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/fina_kumakumakumabear_ に公開されており、すべてのトレーニング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もHuggingFaceデータセット - CyberHarem/finakumakumakumabear で公開しており、ご参考になる可能性があります。

なぜより良い画像だけを選んで使用しないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至る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、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て実現しています。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。

望ましいキャラクターの衣装を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、キャラクターがどの公式画像を所有しているかを正確に予測するのは困難です。そのため、衣装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によって、可能な限り最適な再現を試みています。この課題には引き続き取り組み、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のレベルに達することは難しいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクターそのものの特性を再現し、より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、キャラクターのポーズ変更、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスク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しません。ご了承ください：

  1. キャラクターのデザインに対して、些細な差異にも耐えられない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要件がある方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムによる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のみ行うべきであり、キャラクターを軽視しない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。