ousaka_shizuku/桜坂しずく/오사카시즈쿠 (Love Live! School Idol Festival ALL STARS)
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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!!!
- 関連するトリガーワードは参考用であり、場合によって調整が必要な場合があります。
- ptファイルのおすすめ重みは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、選別は行っていません。ここでご覧になれるものが、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512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、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptとousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.safetensorsの両方をダウンロードし、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.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、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptとousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.safetensorsの両方をダウンロードし、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.safetensorsをLoRAとして使用してください。
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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、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptとousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.safetensorsの両方をダウンロードし、ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars.safetensorsをLoRAとして使用してください。
トリガーワードはousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars:1.15}, brown_hair, blue_eyes, long_hair, bangs, bow, sidelocks, hair_bow, hair_between_eyes, blush, smile, half_updoです。
このモデルのトレーニング方法
このモデルは、HCP-Diffusionを用い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チームが保守しています。
一部のプレビュー画像がOusaka Shizuku Loveliveschoolidolfestivalallstars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テキスト(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を基に、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、このような現象が発生する可能性があります。
実際のテストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、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ています。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未学習に見えるのですが、どうすればよいですか?
当モデルはHugging Faceリポジトリ - CyberHarem/ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstars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/ousaka_shizuku_loveliveschoolidolfestivalallstarsでも公開しており、参考になるかもしれません。
なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか?
当モデルのデータ収集からトレーニング、プレビュー画像の生成、公開に至るまで、すべてのプロセスが人間の介入なしに100%自動化されています。これは私たちのチームが行った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、自動公開を含む完全なソフトウェアインフラを構築しています。そのため、可能であれば、さらにフィードバックやご提案をいただけますと大変ありがたいです。
期待するキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか?
現在のトレーニングデータは、さまざまな画像ウェブサイトから取得しており、完全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。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を基にクラスタリングを行い、可能な限り最良の再現を目指しています。この問題については継続的に対応・最適化を試みますが、完全に解決することは難しい課題です。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レベルになることは期待できません。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクターそのものの本質的特徴の再現と、大規模なデータセットによる比較的優れた汎用性です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、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。ご了承ください:
- キャラクターのオリジナルデザインに、些細な違いであっても許容できない方。
- 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のみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないという考えを持つ方。
- 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る方。



















