scene/シーン/稀音 (Arknights)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。完全なプレビュー画像はHUGGINGFACEでご確認ください。
• モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これらはkohyaスクリプトで学習されています。
• モデルバージョンv1.5またはv1.4-の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
• 削減したキャラクタータグはahoge、hair ornament、yellow eyes、short hair、one side up、grey hairです。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定しない場合は、これらのタグをプロンプトに追加してください。
• ptファイルの推奨重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
• 画像は一部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、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。
• 衣装用の専用学習は行っていません。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324枚の画像で学習されました。
• 学習設定ファイルはこちらです。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは3496です。すべてのステップの概要は以下の通りです。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/scene_arknightsでご試用ください。

このモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+向けです。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されました。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

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。

（ChatGPTで翻訳）

キャラクターや技術に興味がある方は、私たちのDiscordサーバーへどうぞ。

このモデルの学習方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を用いて学習され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
• 自動学習フレームワークはDeepGHSチームが管理しています。
• 学習に使用したデータセットは、CyberHarem/scene_arknightsのstage3-p480-1200で、324枚の画像を含みます。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは3496です。
• 学習設定ファイルはこちらです。

その他の学習詳細および推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/scene_arknightsをご参照ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-向けです。

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、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、scene_arknights.pt と scene_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、scene_arknights.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に scene_arknights.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみ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で公式にサポートされているためです。詳細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 scene_arknights.pt 和 scene_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 scene_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 scene_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。

トリガー語はscene_arknights、削減タグはahoge, hair_ornament, yellow_eyes, short_hair, one_side_up, grey_hairです。ある特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターと異なるように見えるのか

プレビュー画像に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表示されます）は、学習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設定されており、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の利用では、私たちの内部テストによると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像より実際の使用時に優れた結果を出しています。必要なのは使用するタグの調整だけです。

このモデルが過学習または未学習のように感じられますが、どうすればよいですか？

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。その他の推奨ステップもご試用ください。こちらをクリックしてお気に入りのステップを選んでください。

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/scene_arknights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、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/scene_arknightsにも公開しており、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用しないのですか？

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像の生成、公開に至るまで、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、自動学習、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、フィードバックやご提案をぜひお聞かせください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか？

現在の学習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。したがって、衣装の生成は、学習データセットのラベルに基づくクラスタリングによって可能な限り再現を試みています。今後もこの課題に対応し最適化を図りますが、完全に解決することは難しいでしょう。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等には到達できないと考えられます。

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し、より大きなデータセットによって得られる比較的優れた汎用性にあります。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変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に適しています！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできません。申し訳ございません。

1. キャラクターの原設計に、些細な違いであっても容認できない方々。
2. キャラクター衣装の再現精度に高い要求がある方々。
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々。
4. LoRAを用いたキャラクターモデルの完全自動学習プロセスに不快感を抱く方、またはキャラクターモデルの学習は手動でのみ行わなければならないと信じている方々。
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々。