m4a1/M4A1/M4A1 (Girls' Frontline)

narugo1992narugo1992
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キャラクターgreen hairbangsblack hairbrown eyesbreastslong hairbrown hairheadphonesmulticolored hairgirls' frontlinem4a1streaked hair
v1.5

詳細

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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 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以上をご使用の場合は、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。
  • 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, multicolored_hair, streaked_hair, bangs, green_hair, brown_eyes, brown_hair, breasts, black_hair, headphones。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をご確認になるには、提供されているプレビューポストをご参照ください。
  • このモデルは1221枚の画像でトレーニングされました。

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 以下のバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、m4a1_girlsfrontline.pt と m4a1_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、m4a1_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に m4a1_girlsfrontline.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 以下のバージョンをご使用の場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、m4a1_girlsfrontline.pt と m4a1_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、m4a1_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に m4a1_girlsfrontline.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 m4a1_girlsfrontline であり、削減されたタグは long_hair, multicolored_hair, streaked_hair, bangs, green_hair, brown_eyes, brown_hair, breasts, black_hair, headphones 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 を使用してトレーニングされました。
  • 自動トレーニングフレームワーク は DeepGHSチーム が保守しています。
  • トレーニングに使用したベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
  • トレーニングに使用したデータセットは、CyberHarem/m4a1_girlsfrontline の stage3-p480-800 であり、1221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つのバケットにクラスタリングします。
  • 正則化用データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のバケットにクラスタリングします。
  • 10,000ステップトレーニングし、40のチェックポイントを保存して評価しました。

より詳細なトレーニング情報については、Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/m4a1_girlsfrontline をご参照ください。

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、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報を基にクラスタリングアルゴリズムによって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、選択や修正は一切行っていません。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。

実際の使用において、私たちの内部テストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の使用でより良い結果を出しています。必要とされるのは、使用するタグを調整することだけです。

このモデルがオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングしているように感じられますが、どうすればよいですか？

ここに表示されているステップは自動選択されたものです。他にも推奨される優れたステップがありますので、試してみてください。お好み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Hugging Faceリポジトリ - CyberHarem/m4a1_girlsfrontline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、トレーニングデータセットはHugging Faceデータセット - CyberHarem/m4a1_girlsfrontlineに公開しており、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、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、自動トレーニング、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いただけると非常に助かります。

望ましいキャラクターの衣装が正確に生成できない理由

現在のトレーニングデータはさまざまな画像サイトから取得されており、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、衣装の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目指しています。この問題は今後も改善に努めますが、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到達することは難しいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体の本質的な特徴を再現する能力と、より大規模なデータセットによる比較的高い汎用性にあります。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変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに最適です！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしておらず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターのデザインに、些細な差異であっても許容できない方。
  2. キャラクターの衣装を高精度で再現する必要があるアプリケーションシーンに対応している方。
  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トレーニングプロセスに不快感を抱いている方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動でのみ行わなければキャラクターを軽視すると考える方。
  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られる方。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。