cherino/連河チェリノ/切里诺 (Blue Archive)

• Civitaiの利用規約により、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。
• 削除されたキャラクタータグは、長髪、青目の、白髪、ハロー、偽の髭、偽の口ひげ、灰色の髪、帽子、ツインテール、リボン、シャコ帽です。キャラクターの主な特徴（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できます。
• 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。
• 衣装のための特別な学習は行っていません。衣装に対応するプロンプトは、提供されているプレビュー投稿をご確認ください。
• このモデルは346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1818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/cherino_bluearchiveで試してください。

このモデルの使用方法

このパートはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+のみ対象です。

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による翻訳)

キャラクターウァイフや当社の技術に興味がある方は、Discordサーバーへお入りください。

このモデルの学習方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を使用して学習され、画像はa1111のWebUIおよびAPI SDKで生成されています。
• 自動学習フレームワークはDeepGHSチームによって保守されています。
• 学習に使用されたデータセットはCyberHarem/cherino_bluearchiveのstage3-p480-1200で、346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1818です。
• 学習設定ファイルはこちらです。

その他の学習詳細や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/cherino_bluearchiveをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

このパートはモデルバージョンv1.5またはv1.4-のみ対象です。

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、cherino_bluearchive.pt と cherino_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードし、cherino_bluearchive.pt を embeddings フォルダに、cherino_bluearchive.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合は、通常の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。詳細はこちらを参照してください。

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 cherino_bluearchive.pt 和 cherino_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 cherino_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 cherino_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。

トリガーワードはcherino_bluearchive、削除されたタグはlong_hair, blue_eyes, white_hair, halo, fake_facial_hair, fake_mustache, grey_hair, hat, two_side_up, ribbon, shako_capです。ある時期に一部の特徴（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できます。

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理由

プレビュー画像に使用されている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生成されており、選別や修正は一切行っていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。

実際の使用では、内部テストに基づくと、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出力でより優れた性能を発揮します。必要とされるのは、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不足学習しているように感じる場合、どうしたらよいですか

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。他にもお試しいただける推奨ステップがあります。こちらから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/cherino_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、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/cherino_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選んで使わないのですか

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。これは当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。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寄せいただけると大変ありがたいです。

期待されるキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

現在の学習データは複数の画像ウェブサイトから収集されており、完全な自動パイプラインにおいて、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。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。この課題については引き続き対応・最適化を進めますが、完全に解決することは難しいとされています。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルのレベルには到底及びません。

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特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的強力な汎化能力にあります。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画像の生成といったタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用を推奨せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターの設計に対して、些細な差異すら許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる使用場面に直面している方。
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学習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学習は手動でのみ行うべきであり、キャラクターを冒涜する行為とみなす方。
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られる方。