minsk/ミンスク/明斯克 (Azur Lane)

narugo1992narugo1992
45
245
キャラクターazur lanebangsblack hairhatbreastslong hairpurple eyeshair ornamentmulticolored hairvery long hairgrey hairfangstreaked hairwhite_headwearminskpeaked_cap明斯克ミンスク
v1.5

詳細

ファイルをダウンロード

モデル説明

  • Civitaiの利用規約のため、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 またはそれ以下のバージョンをご利用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！。WebUI v1.7以降をご利用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルを使用してください。
  • プリューンされたキャラクタータグは次の通りです：long_hair, grey_hair, purple_eyes, hat, breasts, multicolored_hair, very_long_hair, bangs, peaked_cap, white_headwear, streaked_hair, black_hair, fang, hair_ornament。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が安定していない場合、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、選択的なピックアップは行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装のため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79枚の画像で学習されています。

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 以下のバージョンをご利用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、minsk_azurlane.pt と minsk_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、minsk_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に minsk_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、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、埋め込みがバンドルされた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 以下のバージョンをご利用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！ この場合、minsk_azurlane.pt と minsk_azurlane.safetensors の両方をダウンロードし、minsk_azurlane.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に minsk_azurlane.safetensors をLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+をご利用の場合は、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、埋め込みがバンドルされた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。

トリガー単語は minsk_azurlane であり、プリューンされたタグは long_hair, grey_hair, purple_eyes, hat, breasts, multicolored_hair, very_long_hair, bangs, peaked_cap, white_headwear, streaked_hair, black_hair, fang, hair_ornament です。ある特徴（例：髪の色）が一時的に安定しない場合、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/minsk_azurlane の stage3-p480-800 で、79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しています。
  • 正則化データセットのバッチサイズは16、解像度は720x720、20つのクラスタに分類しています。
  • 800ステップ学習し、40のチェックポイントが保存され評価されました。

より詳しい学習情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/minsk_azurlane 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確認できます）は、トレーニング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、選択や編集は一切行っていません。そのため、このような問題が発生する可能性があります。

実際のテストでは、このような問題が発生するモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた結果を出します。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未学習のように感じるのですが、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。他の推奨ステップもご試用ください。お気に入りのステップを選択する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/minsk_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/minsk_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、学習、プレビュー画像生成、公開に至るまでの一連のプロセスは、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による興味深い実験であり、目的を達成する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、フィードバックや提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。

なぜ望む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ウェブサイトから取得しており、完全な自動化パイプラインでは、キャラクターが持つ公式の画像を正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成はトレーニングデータセットのラベルに基づくクラスタリングを用いて、可能な限り最適な再現を目指しています。今後もこの課題に取り組み最適化を試みますが、完全に解決することは難しいでしょう。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルのレベルに達することは難しいと考えられます。

実際、このモデルの最も優れた強みは、キャラクター自体の本質的特徴の再現と、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。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ジング、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しません。ご了承ください：

  1. キャラクターのデザインに対して、いかなる微細な差異も許容できない方。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要がある用途にご利用になる方。
  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学習プロセスに抵抗を感じる方、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冒涜するという考えをお持ちの方。
  5. 生成された画像コンテンツが自身の価値観に反すると感じる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。