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

• 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, 상황에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.
• pt 파일 권장 가중치는 0.5-1.0, LoRA 가중치는 0.5-0.85입니다.
• 이미지는 몇 개의 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 추출을 배제했습니다. 여기서 보이는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특수한 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 508장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용 방법

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

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

트리거 단어는 tang_keke_lovelivesuperstar이며, 권장 태그는 best quality, masterpiece, highres, solo, {tang_keke_lovelivesuperstar:1.15}, short_hair, bangs, blue_eyes, grey_hair, smile, blush, ribbon, neck_ribbon, red_ribbon입니다.

이 모델의 학습 방법

이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다. 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS Team에서 유지 관리하고 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 Tang Keke Lovelivesuperstar처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 볼 수 있음)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 사용하여 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떠한 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

실제로 내부 테스트를 기반으로 할 때, 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지에서 보이는 것보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 발휘합니다. 당신이 해야 할 유일한 일은 사용하는 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합되거나 과소적합되었다고 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/tang_keke_lovelivesuperstar에 게시되었으며, 모든 단계의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/tang_keke_lovelivesuperstar에 공개되었으므로, 이는 당신에게 도움이 될 수 있습니다.

더 나은 이미지만 선택하지 않는 이유

이 모델의 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시에 이르기까지 전체 프로세스는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시 등 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 이에 대한 피드백이나 제안을 주시면 매우 큰 도움이 됩니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 레이블을 기반으로 클러스터링을 수행하여 최대한 정확한 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화하려 하지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준과 맞먹기 어려울 것입니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 비교적 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성과 같은 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹에는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과의 뜻을 전합니다:

1. 최소한의 세부사항이라도 원래 캐릭터 디자인과의 차이를 용인할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 갖는 사용 시나리오를 적용하는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적인 무작위성에 수용할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 프로세스에 불편함을 느끼거나, 캐릭터에 대한 불경을 피하기 위해 반드시 수동 작업만으로 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.