Haruka Hanabishi/花菱はるか (Mahou Shoujo ni Akogarete)

• 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。
• モデルバージョン v1.5.1 または v2.0+ の場合、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これはkohyaスクリプトで学習されています。
• モデルバージョン v1.5 または v1.4- の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
• 簡略化されたキャラクタータグは、ピンク髪、ツインテール、ドリル髪、緑の目、リボン、ピンクのリボン、ツインドリル、魔法少女です。キャラクターの主要な特徴（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できます。
• ptファイルのおすすめ重みは0.7–1.1、LoRAの重みは0.5–0.85です。
• 画像は一部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、選別は行っていません。ここで表示されているものが、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覧ください。
• このモデルは1188枚の画像で学習されました。
• 学習設定ファイルはこちらです。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを考慮し、自動選択されたステップは5270です。すべてのステップの概要は以下の通りです。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogareteで試してください。

このモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョン v1.5.1 または v2.0+ 限定です。

他のLoRAと同様に簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されました。

他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。

他の LoRA と同じように簡単に使用できます。このモデルは kohya スクリプトで訓練されました。

您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。

（ChatGPTによって翻訳）

キャラクターウェイフのモデルをお探しの場合、または当社の技術に興味がある場合は、Discordサーバーへお入りください。

このモデルの学習方法

• このモデルは**kohya-ss/sd-scripts** を使用して学習され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されました。
• 自動学習フレームワークはDeepGHSチームによって保守されています。
• 学習に使用されたデータセットは、CyberHarem/haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogareteのstage3-p480-1200で、1188枚の画像を含みます。
• モデルの忠実度と制御性のバランスを考慮し、自動選択されたステップは5270です。
• 学習設定ファイルはこちらです。

詳細な学習情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogareteをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使用方法

このセクションはモデルバージョン v1.5 または v1.4- 限定です。

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、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！ この場合、haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt と haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.safetensors の両方をダウンロードし、haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、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、埋め込みバンドル型の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、haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt と haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.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 haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt 和 haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.safetensors 两个文件， 然后将 haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete.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。

トリガー単語は haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogarete、簡略化されたタグは pink_hair, twintails, drill_hair, green_eyes, bow, pink_bow, twin_drills, magical_girl です。一部の特徴（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できます。

一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由

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、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で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、画像は選別または修正されていません。したがって、このような問題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ほとんどが、プレビュー画像より実際の使用時に優れた結果を出力しています。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のように感じられた場合、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。他の推奨ステップもご確認ください。こちらをクリックしてお好みのステップを選んでください。

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogareteで公開されており、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/haruka_hanabishi_mahoushoujoniakogareteで公開しており、ご参考になるかもしれません。

なぜより良い画像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、プレビュー画像の生成、公開までの全プロセスは、人間の介入なしに100％自動化されています。これは当チームが実施し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基盤を開発しました。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お寄せください。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されない理由

現在の学習データは複数の画像サイトから取得しており、完全な自動パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を所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、衣装生成は学習データセットのラベルに基づくクラスタリングで可能な限り再現を試みています。この課題については継続的に改善を図りますが、完全に解決することは難しい状況です。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルと比べて低くなる可能性があります。

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優れた汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、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できません。お詫び申し上げます：

1. キャラクターの元のデザインに、たとえ些細な違いであっても許容できない方。
2. キャラクターの衣装再現に高精度が求められる用途をご利用になる方。
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による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覚える方、またはキャラクターモデルの学習は手動で行わなければキャラクターを軽視する行為だと考える方。
5. 生成される画像コンテンツが自身の価値観に反する、と感じられる方。