[Anime-based] Isla (Plastic Memories)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. a1111의 WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면, 이 두 파일을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면, 일반 LoRA와 동일하게 safetensors 파일만 사용하면 됩니다.
• 축소된 캐릭터 태그는 long_hair, red_eyes, ahoge, twintails, white_hair입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으므로 선택적 샘플링은 배제되었습니다. 여기서 보이는 것이 실제로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특별한 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 포스트를 확인하여 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 321장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면, 이 두 파일을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, isla_fanart_plasticmemories.pt와 isla_fanart_plasticmemories.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, isla_fanart_plasticmemories.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 isla_fanart_plasticmemories.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하면 됩니다. 이는 이제 a1111의 WebUI가 임베딩이 포함된 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒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する必要があり、 その後、isla_fanart_plasticmemories.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に isla_fanart_plasticmemories.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイル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に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。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 isla_fanart_plasticmemories.pt 和 isla_fanart_plasticmemories.safetensors 两个文件， 然后将 isla_fanart_plasticmemories.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 isla_fanart_plasticmemories.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

트리거 단어는 isla_fanart_plasticmemories이며, 축소된 태그는 long_hair, red_eyes, ahoge, twintails, white_hair입니다. 어떤 특징(예: 머리색)이 때때로 안정적이지 않을 경우, 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.

이 모델의 학습 방법

• 이 모델은 HCP-Diffusion으로 학습되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지보수하고 있습니다.
• 학습에 사용된 베이스 모델은 deepghs/animefull-latest입니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories의 stage3-p480-800으로, 총 321장의 이미지를 포함합니다.
• 배치 크기는 4, 해상도는 720x720, 5개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 정규화 데이터셋의 배치 크기는 11, 해상도는 720x720, 20개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 총 3240스텝 학습되었으며, 40개의 체크포인트가 저장되고 평가되었습니다.

자세한 학습 정보는 huggingface 저장소 - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories를 참고하세요.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 달라 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘으로 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떤 선택 또는 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제 사용 경험에 따르면, 우리 내부 테스트에서 이러한 현상을 겪는 대부분의 모델이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조정은 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것처럼 느껴지는데, 어떻게 해야 하나요?

여기 표시된 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 또한, 추천할 수 있는 다른 우수한 스텝도 제공합니다. 선호하는 스텝을 선택하려면 여기를 클릭하세요.

이 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories에 게시되었으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/isla_fanart_plasticmemories에 공개되었으며, 이는 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 개발했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 귀중한 자료입니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전한 자동화 파이프라인을 구축하는 데 캐릭터가 보유한 공식 이미지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 개선하려 노력하지만, 완전히 해결할 수 없는 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수작업으로 학습된 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 장점은 캐릭터 본연의 특징을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋으로 인한 상대적으로 강력한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 분들에 대해서는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

1. 캐릭터 디자인의 가장 사소한 차이점이라도 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오를 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘을 기반으로 한 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 수용할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 반드시 수작업으로만 학습해야 한다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.