ぴの (Jashin-chan Dropkick)

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357
キャラクターfemalecrosspink hairtwintailsribbonpink eyeshair ribbongirl，drill hairfully automatedtwin drillsjashinchandropkickpinojashinchandropkick pino
v1.4

詳細

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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。
  • このモデルには2つのファイルがあります。両方を同時に使用する必要があります！！！
  • 関連するトリガーワードは参考用であり、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されたプロンプトとデータセットに基づくクラスター化された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。ここで見られるものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装のため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480枚の画像で学習されています。

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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、pino_jashinchandropkick.ptとpino_jashinchandropkick.safetensorsの両方をダウンロードし、pino_jashinchandropkick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にpino_jashinchandropkick.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、pino_jashinchandropkick.ptとpino_jashinchandropkick.safetensorsの両方をダウンロードし、pino_jashinchandropkick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にpino_jashinchandropkick.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、pino_jashinchandropkick.ptとpino_jashinchandropkick.safetensorsの両方をダウンロードし、pino_jashinchandropkick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にpino_jashinchandropkick.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。両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、pino_jashinchandropkick.ptとpino_jashinchandropkick.safetensorsの両方をダウンロードし、pino_jashinchandropkick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にpino_jashinchandropkick.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガーワードはpino_jashinchandropkick、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {pino_jashinchandropkick:1.15}, drill_hair, pink_hair, twin_drills, ribbon, twintails, hair_ribbon, cross, pink_eyesです。

このモデルの学習方法

このモデルはHCP-Diffusionを用いて学習されています。自動学習フレームワークはDeepGHSチームが維持しています。

一部のプレビュー画像がPino Jashinchandropkickに似ていない理由

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。画像生成時に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は一切選別・修正されていません。したがって、このような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、私たちの内部テスト結果によると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像で見られる結果よりも実際の使用時に優れた性能を発揮します。必要なのは、使用しているタグの調整だけです。

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

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/pino_jashinchandropkick_に公開されており、すべての学習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/pinojashinchandropkickにも公開しており、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？

当モデルのデータ収集から学習、プレビュー画像の生成、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、そのためデータフィルタリング、自動学習、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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をお寄せいただけると非常に助かります。

期待するキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

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収集されています。完全な自動化パイプラインを実現する上で、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、衣装の生成はトレーニングデータセットのラベルに基づくクラスタリングを用いて可能な限り再現することを目指しています。この課題については今後も改善を続けますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等になることは期待できません。

実際、このモデルの最大の長所は、キャラクター自体の本質的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる優れた汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めせず、深くお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに対するわずかなずれも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高精度が求められる使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、あるいはキャラクターモデルの学習は手動でのみ行うべきで、キャラクターを軽視しないようにするべきだと考える方。
  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。