gambier_bay (Kantai Collection)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 전체 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!
• 관련 트리거 단어는 참고용이며, 때때로 조정이 필요할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.5-1.0, LoRA의 가중치는 0.5-0.85입니다.
• 이미지는 몇 가지 고정된 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으며, 선택적 추출은 배제되었습니다. 여기에 보이는 것이 실제로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특수한 학습은 진행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 포스트를 확인하여 의상에 해당하는 프롬프트를 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 514장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우, gambier_bay_kantaicollection.pt 및 gambier_bay_kantaicollection.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, gambier_bay_kantaicollection.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 gambier_bay_kantaicollection.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다.

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 gambier_bay_kantaicollection.pt와 gambier_bay_kantaicollection.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, gambier_bay_kantaicollection.pt를 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 gambier_bay_kantaicollection.safetensors를 LoRA로 사용하십시오.

这个模型有两个文件。你需要同时使用它们！！！。 在这种情况下，您需要下载gambier_bay_kantaicollection.pt和gambier_bay_kantaicollection.safetensors这两个文件，然后将gambier_bay_kantaicollection.pt用作纹理反转嵌入，同时使用gambier_bay_kantaicollection.safetensors作为LoRA。

이 모델은 두 개의 파일이 있습니다. 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!!. 이 경우에는 gambier_bay_kantaicollection.pt와 gambier_bay_kantaicollection.safetensors 두 파일을 모두 다운로드하신 다음에 gambier_bay_kantaicollection.pt을 텍스처 반전 임베딩으로 사용하고, 동시에 gambier_bay_kantaicollection.safetensors을 LoRA로 사용하셔야 합니다.

트리거 단어는 gambier_bay_kantaicollection이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {gambier_bay_kantaicollection:1.15}, blonde_hair, long_hair, twintails, hairband, blue_eyes, breasts, large_breasts, hair_between_eyes, open_mouth, blush입니다.

이 모델의 학습 방식

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었으며, 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지보수하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 Gambier Bay Kantaicollection과 달리 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤으로 생성되었으며, 모든 이미지는 선택 또는 수정되지 않았습니다. 따라서 이러한 현상이 발생할 수 있습니다.

실제 적용 사례에서, 우리팀의 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 현상을 보이는 대부분의 모델이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 우수한 성능을 발휘합니다. 여러분이 해야 할 유일한 작업은 사용 중인 태그를 조정하는 것일 뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/gambier_bay_kantaicollection에 공개되어 있으며, 모든 학습 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/gambier_bay_kantaicollection에 공개되어 있으며, 이는 여러분에게 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정——데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시——는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 소중한 자료입니다.

원하는 캐릭터의 의상이 정확하게 생성되지 않는 이유

현재 우리의 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 가지고 있는 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속해서 해결하고 최적화하려 노력하지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 비교적 강력한 일반화 능력입니다. 따라서, 이 모델은 의상을 변경하거나 캐릭터의 자세를 바꾸는 작업, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 그룹에는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 최소한의 세부사항이라도 원본 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지에서 발생할 수 있는 임의성(무작위성)을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼시거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수동으로 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반하는 것으로 느끼는 분들.