hanae/朝顔ハナエ/花绘 (Blue Archive)

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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でご確認ください
  • モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+をご使用の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これらはkohyaスクリプトで訓練されています
  • モデルバージョンv1.5またはv1.4-をご使用の場合、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。
  • 削除されたキャラクタータグは以下の通りです:紫髪、長髪、髪飾り、胸、ツインテール、ハロ、青い目、ヘアクリップ、大きな胸、牙、帽子、肌の牙、非常に長い髪、看護師帽、絆創膏髪飾り、ハート髪飾り。これらのタグは、キャラクターの主要な特徴(例:髪の色)が安定しない場合にプロンプトに追加できます
  • 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。ランダムシードを使用しており、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
  • 衣装用の特別な訓練は行っていません。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695枚の画像で訓練されました。
  • 訓練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4180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/hanae_bluearchiveで試してください。

ステップ概要

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スクリプトで訓練されました。

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)

キャラクターのウェイフューや当社のテクノロジーに興味がある場合は、Discordサーバーへお入りください。

このモデルの訓練方法

より詳細な訓練情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/hanae_bluearchiveをご覧ください。

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、これらを一緒に使用する必要があります!!! この場合、hanae_bluearchive.pthanae_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、hanae_bluearchive.ptembeddings フォルダに配置し、同時に hanae_bluearchive.safetensors をLoRAとして使用してくださいwebui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAのように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使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります!!! この場合、hanae_bluearchive.pthanae_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、hanae_bluearchive.ptembeddings フォルダに配置し、同時に hanae_bluearchive.safetensors をLoRAとして使用してくださいwebui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAのように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 hanae_bluearchive.pthanae_bluearchive.safetensors 两个文件, 然后hanae_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 hanae_bluearchive.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hanae_bluearchive、削除されたタグはpurple_hair, long_hair, hair_ornament, breasts, twintails, halo, blue_eyes, hairclip, large_breasts, fang, hat, skin_fang, very_long_hair, nurse_cap, bandaid_hair_ornament, heart_hair_ornamentです。あるときキャラクターの特徴(例:髪の色)が不安定な場合、これらのタグをプロンプトに追加できます

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか

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確認できます)は、訓練データセットから抽出された特徴情報に基づき、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設定されており、画像の選別・修正は一切行っていません。そのため、上記の問題が発生する可能性があります。

実際の運用において、内部テストに基づくと、このような問題が発生するモデルの多くは、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ています。必要なのは、使用するタグを調整することだけです

このモデルが過学習または不足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。その他にもお勧めのステップがありますので、ぜひお試しください。こちらをクリックしてご希望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/hanae_bluearchive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、訓練データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/hanae_bluearchiveにも公開しており、参考になるでしょう。

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、訓練、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、その目的のために、データフィルタリング、自動訓練、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、可能な限り、フィードバックや提案をいただけると非常に助かります。

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

現在の訓練データは複数の画像サイトから取得されており、完全自動化されたパイプラインでは、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ことは困難です。そのため、衣装の生成は訓練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、可能な限り最適な再現を試みています。この課題については引き続き改善を図りますが、完全に解決することは難しいです。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルと同等のレベル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と、より大規模なデータセットによる比較的優れた汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に最適です!😉

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、わずかな違いも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる利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によるキャラクターモデルの完全自動訓練プロセスに不快感を抱いている方、またはキャラクターモデルの訓練は手動で行わなければキャラクターを軽視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。