BreastBox - ADetailer breast detection

BreastBox 検出 (YOLOv8s)

説明

BreastBox は、ADetailer を使用する Stable Diffusion ユーザーのワークフローを改善することを目的として、カスタム学習されたオブジェクト検出モデル（YOLOv8s）です。

デフォルトのモデルでは胸の検出が正しく行えない場合が多く、側面や特定の衣装の場合は特に顕著ですが、BreastBox はファンタジーのキャラクターにも対応し、より精密で解剖学的に正確なバウンディングボックスを提供することを目指しています。V1 はまだ完璧ではなく、特に特定のポーズや服の下の小さな胸には対応が難しいですが、今後のバージョンでは大幅な改善を予定しています。

このモデルを使用する理由

• ✅ 高精度: 手動でキュレーションした約200枚のラベル付き画像（v1）および約400枚（V2 進行中）で学習済み。

• ✅ 検出能力: 側面の胸、仰向け、後方からの視点、または部分的に隠れている状況など、困難な角度でも検出可能。

• ✅ スタイル非依存: 主に3DCGで学習されていますが、リアルな/2D生成にもある程度汎用化されています。

使用方法（ADetailer）

1. .pt ファイルをダウンロードしてください。

2. ADetailer モデルフォルダに配置してください：\stable-diffusion-webui\models\ADetailer。

3. ADetailer タブで、ドロップダウンリストからこのモデルを選択してください。

4. 推奨設定：

   • 検出信頼度: 0.3 ～ 0.5（細部を見逃す場合は調整してください）。

   • マスク統合モード: 統合

バージョン履歴

• v1.0（実験版）: 初回リリース。標準的なポーズとほとんどの2DCGスタイルで非常に安定した性能を発揮しますが、極めて小さな胸や、重力によって形状が大きく変形する「仰向け、上向き」のポーズでは困難な場合があります。

• 進行中（V2）: 特定のエッジケース（平たい胸、複雑な相互作用、仰向け・逆さまのポーズ）を修正するために、新しいバージョンを学習中です。

フィードバック

これは情熱を込めて取り組んだプロジェクトであり、私の最初の検出モデルの学習です。検出が失敗するエッジケースを見つけた場合は、コメント欄でフィードバックや例画像を共有してください。次バージョンのデータセット改善に大きく役立ちます！