Haruka Takayama (Sakura Trick)

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キャラクターfemalered hairlong hairpurple eyesribbonbrown hairnecktiehair ribbongirl，blushfully automatedsakuratrickharuka takayamasakuratrick haruka takayama
v1.4.1

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、一部の画像をアップロードできない場合があります。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！！！
  • 関連するトリガー語はあくまで参考用であり、状況に応じ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。ランダムなシードを使用しており、選択的・意図的な画像抽出は行っていません。ここでご覧いただけるものが、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、提供されたプレビュー投稿をご確認ください。
  • このモデルは688枚の画像を用いて学習されています。

このモデルの使い方

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、haruka_takayama_sakuratrick.ptとharuka_takayama_sakuratrick.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_takayama_sakuratrick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、haruka_takayama_sakuratrick.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。

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、haruka_takayama_sakuratrick.ptとharuka_takayama_sakuratrick.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_takayama_sakuratrick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にharuka_takayama_sakuratrick.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、haruka_takayama_sakuratrick.ptとharuka_takayama_sakuratrick.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_takayama_sakuratrick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にharuka_takayama_sakuratrick.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、haruka_takayama_sakuratrick.ptとharuka_takayama_sakuratrick.safetensorsの両方をダウンロードし、haruka_takayama_sakuratrick.ptをテクスチャ反転埋め込みとして、同時にharuka_takayama_sakuratrick.safetensorsをLoRAとして使用してください。

トリガー語はharuka_takayama_sakuratrick、推奨タグはbest quality, masterpiece, highres, solo, {haruka_takayama_sakuratrick:1.15}, blush, brown_hair, long_hair, ribbon, hair_ribbon, necktie, purple_eyes, red_hairです。

このモデルの学習方法

このモデルは、HCP-Diffusionを用いて学習されました。自動学習フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。

一部のプレビュー画像が春日はるかさくらトリックに似ていない理由

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表示されます）は、トレーニングデータセットから抽出し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、画像の選択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。

実際の使用では、内部テストの結果、このようなプレビュー画像で見られる問題があるモデルでも、実際の利用ではプレビュー以上に良好な結果を出すことがほとんどです。あなたが行うべきことは、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のですが、どうすればよいですか？

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_takayama_sakuratrickに公開されており、すべての学習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/haruka_takayama_sakuratrickで公開されており、ご参考になるかもしれません。

なぜ優れた画像だけを選んで使わないのですか？

このモデルのデータ収集、学習、プレビュー画像生成、公開に至るまでの全プロセスは人間の介入を一切行わず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、そのためデータフィルタリング、自動学習、自動公開を含む一連のソフトウェアインフラを構築してきました。そのため、可能であれば、より多くのフィードバックや提案を頂けると大変ありがたいです（これらは私たちにとって非常に貴重です）。

期待され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サイトから取得されており、完全な自動化パイプラインでは、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のは困難です。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くクラスタリングを用いて、可能な限り最良の再現を試みています。この問題については引き続き改善と最適化を図りますが、完全に解決するのは難しい課題です。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等のレベルには到達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身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優れた汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そして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できません。あらかじめお詫び申し上げます：

  1. キャラクターのオリジナルデザインに対して、わずかな違いも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムによる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学習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学習には手動操作のみが正当であり、キャラクターを軽視しないようすべきだと考える方。
  5. 生成される画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。