lin/リン/林 (Arknights)
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このバージョンについて
モデル説明
- Civitaiの利用規約により、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でご覧ください。
- このモデルには2つのファイルがあります。a1111のWebUI v1.6 以下のバージョンをご使用の場合は、必ず両方を同時に使用してください!!!。WebUI v1.7以上をご利用の場合は、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。
- 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：animal_ears, long_hair, mouse_ears, breasts, bangs, pink_hair, hairband, black_hairband, pink_eyes, purple_eyes, medium_breasts, hair_between_eyes。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定していない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。
- ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
- 画像は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用いて生成されました。ランダムシードを使用しており、選別は行っていません。ここでご覧になられるものが、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投稿をご確認ください。
- このモデルは651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。WebUI v1.6 以下のバージョンをご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、lin_arknights.pt と lin_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、lin_arknights.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に lin_arknights.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、一般的な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。詳細についてはこちらをご覧ください。
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ご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、lin_arknights.pt と lin_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、lin_arknights.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に lin_arknights.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、一般的な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。詳細について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 lin_arknights.pt 和 lin_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 lin_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 lin_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 lin_arknights で、削除されたタグは animal_ears, long_hair, mouse_ears, breasts, bangs, pink_hair, hairband, black_hairband, pink_eyes, purple_eyes, medium_breasts, hair_between_eyes です。あるとき、特定の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加してください。
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チームが保守しています。
- トレーニングに使用したベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
- トレーニングに使用したデータセットはCyberHarem/lin_arknights内の
stage3-p480-800で、651枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類しました。
- 正則化データセットのバッチサイズは4、解像度は720x720、20のクラスタに分類しました。
- 6520ステップトレーニングし、40のチェックポイントを保存・評価しました。
より詳しいトレーニング情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/lin_arknightsをご覧ください。
一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由
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確認可能）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たシードもランダムに決定されており、どの画像も選別や編集は行っていません。そのため、このような現象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、使用するタグを調整することだけです。
このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしているように感じますが、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。また、おすすめの他の優れたステップもご提案します。お好みのステップを選択するにはこちらをクリックしてください。
当モデルはhuggingfaceリポジトリ - CyberHarem/lin_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、トレーニングデータセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/lin_arknights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？
このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスはすべて完全に自動化されており、人間の介入は一切行っていません。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、自動公開を含む一連の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。そ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、キャラクターがどの公式画像を持っているか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いてクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題は今後も改善を試みますが、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、手動でトレーニングされたモデルの水準には及ば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内在的特徴を再現することと、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力です。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ジング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の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推奨せず、お詫び申し上げます：
- キャラクターの原設計に対して、わずかな違いであっても容認できない方。
- キャラクターの衣装再現の精度が極めて高い要求されるシナリオを対象とする方。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のあるランダム性を受け入れられない方。
- 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わなければキャラクターを軽視するものだという考えをお持ちの方。
- 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。