tang_keke/唐可可/탕쿠쿠 (Love Live! Superstar!!)

narugo1992narugo1992
50
312
キャラクターfemalebangsshort hairsmileblue eyesribbongirl，blushgrey hairfully automatedred ribbonneck ribbonlovelivesuperstartang kekelovelivesuperstar tang keke
v1.4

詳細

ファイルをダウンロード

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。フルプレビュー画像は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！！！
  • 関連するトリガー単語は参考用であり、場合によっては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。ランダムシードを使用しており、選択的ピックは排除しています。ここで表示されているものが、実際に得られるものです。
  • 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、提供されたプレビューポストをご確認ください。
  • このモデルは508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、tang_keke_lovelivesuperstar.ptとtang_keke_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロードし、tang_keke_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtang_keke_lovelivesuperstar.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、tang_keke_lovelivesuperstar.ptとtang_keke_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロードし、tang_keke_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtang_keke_lovelivesuperstar.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、tang_keke_lovelivesuperstar.ptとtang_keke_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロードし、tang_keke_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtang_keke_lovelivesuperstar.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、tang_keke_lovelivesuperstar.ptとtang_keke_lovelivesuperstar.safetensorsの両方をダウンロードし、tang_keke_lovelivesuperstar.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にtang_keke_lovelivesuperstar.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー単語はtang_keke_lovelivesuperstar、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {tang_keke_lovelivesuperstar:1.15}, short_hair, bangs, blue_eyes, grey_hair, smile, blush, ribbon, neck_ribbon, red_ribbon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 Teamによって維持されています。

一部のプレビュー画像がTang Keke Lovelivesuperstarのように見えない理由

プレビュー画像で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確認可）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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成され、画像は選択または編集されていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際の使用では、私たちの内部テストによると、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像で見られる以上のパフォーマンスを発揮します。あなたが行う必要があるのは、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未学習のように感じられますが、どうすればよいですか？

当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/tang_keke_lovelivesuperstar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Hugging Faceデータセット - CyberHarem/tang_keke_lovelivesuperstarに公開しており、参考になる可能性があります。

なぜより良い画像を選んで使わないのですか？

当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開までの一連のプロセスは、人間の介入なしで100%自動化されています。これは私たちのチームが行う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、自動トレーニング、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、貴重なフィードバックや提案をぜひお寄せください。

望む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さまざまな画像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により、可能な限り最適な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、完全に解決するのは難しいです。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、キャラクター自体の本質的特徴の再現と、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しません。あらかじめお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに、些細な違いであっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現において高精度が求められる用途をお持ちの方。
  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を用いた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覚える方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でしか行うべきではないという考えをお持ちの方。
  5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じられる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。