michiru/千鳥ミチル/满 (Blue Archive)

• Civitaiの利用規約のため、一部の画像を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+の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。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-の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細については、「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご参照ください。
• 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：動物の耳、灰色の髪、長い髪、アライグマの耳、アライグマの女の子、ハロー、ツインテール、黄色い目、目の間の髪、複色の髪、尾、アライグマの尾、髪飾り、あほ毛、牙。キャラクターの主な特徴（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画像をご確認ください。
• このモデルは422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2420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/michiru_bluearchiveで試すことができます。

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+のみに適用されます。

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ています。

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）

キャラクターウァイフや当社のテクノロジーに興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルの訓練方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を使用して訓練され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されました。
• 自動訓練フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。
• 訓練に使用したデータセットはCyberHarem/michiru_bluearchiveのstage3-p480-1200で、422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2420です。
• 訓練設定ファイルはこちらです。

その他の訓練詳細や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/michiru_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-のみに適用されます。

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、michiru_bluearchive.pt と michiru_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、 michiru_bluearchive.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に michiru_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 michiru_bluearchive.pt 和 michiru_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 michiru_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 michiru_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michiru_bluearchive、削除されたタグはanimal_ears, grey_hair, long_hair, raccoon_ears, raccoon_girl, halo, twintails, yellow_eyes, hair_between_eyes, multicolored_hair, tail, raccoon_tail, hair_ornament, ahoge, fangです。ある特徴（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できます。

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

プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプトテキストは、トレーニングデータセットから抽出し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。画像生成時の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。

実際の使用では、当社の内部テストによると、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でより良い結果を出します。必要なのは、使用してい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しているように感じる場合、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。他にも推奨されるステップがありますので、試してみてください。こちらをクリックしてお好み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/michiru_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、トレーニングデータセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/michiru_bluearchive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使用しないのですか？

このモデルのデータ収集、訓練、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当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。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いただければ幸いです。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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複数の画像サイトから収集しており、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ことが困難です。したがって、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で可能な限り最適な再現を目指しています。この問題は引き続き改善を試みますが、完全に解消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には達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的な特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎化能力です。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！😉

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

1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、わずかな違いでも許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い正確性が求められるシナリオを使用している方。
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覚える方、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ことになると信じている方。
5. 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方。