[Web-Based] Lisara Restall (So, I Can't Play H!)
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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、一部の画像は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 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、必ず両方を一緒に使用してください！！。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、通常のLoRAのようにsafetensorsファイルのみをご使用ください。
- 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：red_hair、long_hair、red_eyes、very_long_hair、breasts。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してください。
- 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、選別は行っていません。ここでご覧いただけるのが、実際に得られる結果です。
- 衣装用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126枚の画像でトレーニングされています。
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。WebUI v1.6 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、両方を一緒に使用する必要があります！！！。その場合、lisara_restall_fanart_soicantplayh.pt と lisara_restall_fanart_soicantplayh.safetensors の両方をダウンロードし、lisara_restall_fanart_soicantplayh.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に lisara_restall_fanart_soicantplayh.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と同様に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 またはそれ以下のバージョンをご使用の場合は、両方を一緒に使用する必要があります！！！。その場合、lisara_restall_fanart_soicantplayh.pt と lisara_restall_fanart_soicantplayh.safetensors の両方をダウンロードし、lisara_restall_fanart_soicantplayh.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に lisara_restall_fanart_soicantplayh.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と同様に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 lisara_restall_fanart_soicantplayh であり、削除されたタグは red_hair, long_hair, red_eyes, very_long_hair, breasts 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。
このモデルのトレーニング方法
- このモデルはHCP-Diffusionで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チームが維持しています。
- トレーニングに使用されたベースモデルはdeepghs/animefull-latestです。
- トレーニングに使用されたデータセットは、CyberHarem/lisara_restall_fanart_soicantplayhの
stage3-p480-800で、126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ます。
- 正則化データセットのバッチサイズは16、解像度は720x720、20のクラスタに分類されます。
- 1280ステップトレーニングされ、40のチェックポイントが保存され評価されました。
トレーニングの詳細については、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/lisara_restall_fanart_soicantplayhをご覧ください。
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確認可能）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・修正されていません。そのため、このような問題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実際の使用でより優れた結果を出します。ご案内すべき唯一の対応策は、使用するタグを調整することです。
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的に選択されています。我々は他にも推奨する優れたステップをご用意しています。お好みのステップを選ぶにはこちらをクリックしてください。
当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/lisara_restall_fanart_soicantplayh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、トレーニングデータセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/lisara_restall_fanart_soicantplayhで公開しており、ご参考になるかと思います。
なぜより良い画像だけを使わないのですか？
この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、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、自動公開を含む一連のソフトウェアインフラを構築しました。そのため、可能であれば、フィードバックやご提案をいただけると非常に助かります。
望むキャラクターの衣装を正確に生成できない理由
現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから収集されており、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、衣装生成はトレーニング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今後も対応と最適化を続けますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルには達しない可能性が高いです。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の固有の特徴を再現し、より大規模なデータセットにより優れた汎化能力を有していることです。したがって、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズの変更、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せず、お詫び申し上げます：
- キャラクターのデザインに対して、些細な違いであっても許容できない方々。
- キャラクターの衣装の再現精度に高い要件がある方々。
- Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のあるランダム性を受け入れられない方々。
- LoRAによる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満を持つ方々、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターを尊重していないと考える方々。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反すると思う方々。