owari/尾張/尾张 (Azur Lane)

• 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 以下をご使用の場合は、必ず両方を同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同じように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：breasts, long_hair, braid, hair_over_one_eye, horns, large_breasts, yellow_eyes, blonde_hair, mole, twin_braids, dark_skin, bangs, earrings, hair_ornament, very_long_hair, dark-skinned_female, mole_under_mouth, hairclip, huge_breasts。キャラクターの主な特徴（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ファイルの推奨重みは0.7–1.1、LoRAの推奨重みは0.5–0.85です。
• 画像は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用いて生成されています。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。ここでご覧になるものが、実際に得られる結果です。
• 衣装については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ポストをご確認ください。
• このモデルは795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 以下をご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、owari_azurlane.pt と owari_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、owari_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に owari_azurlane.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、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみをご使用ください。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 以下をご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、owari_azurlane.pt と owari_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、owari_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に owari_azurlane.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、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみをご使用ください。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 owari_azurlane であり、削除されたタグは breasts, long_hair, braid, hair_over_one_eye, horns, large_breasts, yellow_eyes, blonde_hair, mole, twin_braids, dark_skin, bangs, earrings, hair_ornament, very_long_hair, dark-skinned_female, mole_under_mouth, hairclip, huge_breasts です。あるとき、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 を用い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 によって維持されています。
• 学習に使用したベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
• 学習に使用したデータセットは CyberHarem/owari_azurlane の stage3-p480-800 で、795枚の画像を含んでいます。
• バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタに分類します。
• 正則化データセットのバッチサイズは2、解像度は720x720、20のクラスタに分類します。
• 7960ステップ学習し、40のチェックポイントが保存・評価されました。

より詳しい学習情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/owari_azurlane をご確認ください。

なぜプレビュー画像がキャラクターのように見えないのか

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選ばれており、画像には一切の選別や修正が施されていません。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、このような問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の出力においてより優れた結果を出しています。必要なのは、使用するタグを調整することだけです。

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。他にもおすすめのステップがありますので、試してみてください。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/owari_azurlane 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/owari_azurlane にも公開しており、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から学習、プレビュー画像の生成、公開に至る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。これは私たちのチームが行っ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ました。そのため、可能であれば、さらなるフィードバックや提案をお待ちしています。これらは私たちにとって非常に貴重です。

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さまざまな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持っているかを正確に予測することは困難です。そのため、衣装生成は学習データセットのラベルに基づいてクラスタリングを行い、可能な限り再現を試みています。この問題は引き続き改善・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、手動で学習したモデルと比較して低い可能性があります。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的な特徴を再現することと、より大きなデータセットによる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推奨せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターの設計に、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の精度に高い要求がある方。
3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づく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への不敬だと考える方。
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。