[Anime-based] Isla (Plastic Memories)

• Civitaiの利用規約により、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。a1111のWebUI v1.6 またはそれより低いバージョンを使用している場合、必ず両方を一緒に使用してください！！！。WebUI v1.7以降を使用している場合は、一般的なLoRAのようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair、red_eyes、ahoge、twintails、white_hair。キャラクターの核心的な特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらをプロンプトに追加してください。
• ptファイルの推奨重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
• 画像は固定的なプロンプトとデータセットに基づくクラスタリングされた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、選別は行っていません。ここで見られるものが、実際に得られる結果です。
• 衣装用の特別な学習は行っていません。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321枚の画像で学習されています。

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。WebUI v1.6 以下を使用している場合、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、isla_fanart_plasticmemories.pt と isla_fanart_plasticmemories.safetensors の両方をダウンロードし、isla_fanart_plasticmemories.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に isla_fanart_plasticmemories.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以降を使用している場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下を使用している場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、isla_fanart_plasticmemories.pt と isla_fanart_plasticmemories.safetensors の両方をダウンロードし、isla_fanart_plasticmemories.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に isla_fanart_plasticmemories.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7以降を使用している場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。これは、埋め込みバンドルされたLoRA/Lycorisモデルが現在、a1111のWebUIで公式にサポートされているためです。詳細についてはこちらをご覧ください。

トリガー語は isla_fanart_plasticmemories であり、削減されたタグは long_hair, red_eyes, ahoge, twintails, white_hair です。あるとき、特定の特徴（例：髪の色）が安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。

このモデルの学習方法

• このモデルは HCP-Diffusion を使用して学習されています。
• 自動学習フレームワーク は DeepGHSチーム が保守しています。
• 学習に使用されたベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
• 学習に使用されたデータセットは CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories の stage3-p480-800 で、321枚の画像を含みます。
• バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類されています。
• 正則化用データセットのバッチサイズは11、解像度は720x720、20のクラスタに分類されています。
• 3240ステップ学習され、40のチェックポイントが保存され評価されました。

その他の学習詳細については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories をご参照ください。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか

プレビュー画像に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、学習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り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選ばれており、画像は一切選択や修正を行っていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。

実際の使用において、我々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ほとんどは、プレビュー画像よりもはるかに優れた結果を出力します。必要なのは、使用しているタグを調整することだけです。

このモデルがオーバーフィットまたはアンダーフィットしているように感じますが、どうすればよいですか？

ここで表示されているステップは自動選択されたものです。他にも推奨される優れたステップがありますので、お試しください。こちら をクリックして、お好みのステップを選択してください。

当モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories 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、学習データセットは huggingfaceデータセット - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories にも公開されており、お役に立つかもしれません。

なぜより良い画像を選んで使用しないのですか？

このモデルのデータ収集から学習、プレビュー画像生成、公開に至るまで、すべて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が行った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、可能な限り、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。

なぜ希望するキャラクターの衣装を正確に生成できないのですか？

現在の学習データは複数の画像サイトから取得されており、完全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持っているかを正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は学習データセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り最適な再現を試みています。この課題については引き続き対応・最適化を進めますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等のレベルには達しにくいです。

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な特徴を再現することと、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ジング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできませんことを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のわずかな違いにも耐えられない方。
2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要がある使用シーンに直面している方。
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化学習プロセスに不快感を感じる方、またはキャラクターモデルの学習は手動でのみ行うべきという考えをお持ちの方（キャラクターへの不敬を避けるため）。
5. 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。