Vignette Tsukinose April (Gabriel Dropout)
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このバージョンについて
モデル説明
- 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。
- 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!!!
- 関連するトライブ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ファイルの推奨重みは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、選択的なフィルタリングは行っていません。ここでご覧になっているものが、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、提供されているプレビューポストをご確認ください。
- このモデルは663枚の画像でトレーニングされています。
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、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptとvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.safetensorsの両方をダウンロードし、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.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、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptとvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.safetensorsの両方をダウンロードし、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.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、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptとvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.safetensorsの両方をダウンロードし、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.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、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptとvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.safetensorsの両方をダウンロードし、vignette_tsukinose_april_gabrieldropout.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にvignette_tsukinose_april_gabrieldropout.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トライブワードは vignette_tsukinose_april_gabrieldropout で、推奨タグは best quality, masterpiece, highres, solo, {vignette_tsukinose_april_gabrieldropout:1.15}, purple_hair, short_hair, hair_ornament, hairclip, x_hair_ornament, purple_eyes, closed_mouth, blush です。
このモデルのトレーニング方法
このモデルは HCP-Diffusion を使用してトレーニングされています。自動トレーニングフレームワークは DeepGHSチーム が維持しています。
一部のプレビュー画像がVignette Tsukinose April Gabrieldropoutのように見えない理由
プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプト文(画像をクリックすると確認できます)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、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。
実際のテストによれば、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使用時により良い結果を出します。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不足学習しているように感じるが、どうすればよいか
当該モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/vignette_tsukinose_april_gabrieldropout_ 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/vignettetsukinose_april_gabrieldropout に公開しており、参考になる可能性があります。
なぜ良い画像だけを選んで使わないのか
このモデルのデータ収集、トレーニング、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。これは私たちのチームによる興味深い実験であり、この目的のためにデータフィルタリング、自動トレーニング、自動公開を含む完全な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、フィードバックやご提案をぜひお聞かせください。これらは私たちにとって非常に貴重です。
期望するキャラクターの衣装が正確に生成されない理由
現在のトレーニング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では、キャラクターがどの公式画像を保持しているかを正確に予測することが困難です。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いたクラスタリングで可能な限り再現を試みています。今後もこの課題に取り組み、最適化を試みますが、完全に解決するのは難しい状況です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等になることはほぼ期待できません。
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性の再現と、より大規模なデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。したがって、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています!😉。
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。ご理解いただけますと幸いです:
- キャラクターのデザインのわずかな違いにも対応できない方。
- キャラクター衣装の再現精度に高い要件がある方。
- 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。
- LoRAによるキャラクターモデルの完全自動トレーニングプロセスに不快感を抱く方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターを冒涜することになると考える方。
- 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。



















