ump9/UMP9/UMP9 (Girls' Frontline)
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このバージョンについて
モデル説明
- Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。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と同じようにsafetensorsファイルをご使用ください。
- 不要なキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, brown_hair, scar_across_eye, twintails, bangs, scar_on_face, hair_ornament, hairclip, brown_eyes, ribbon, breasts, bow, hair_bow, hair_between_eyes。キャラクターの主な特徴（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ファイルのお勧め重みは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。ランダムシードが使用され、選択的なピックアップは行われていません。ここでご覧になるものが、実際に得られる結果です。
- 衣装のため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については、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1234枚の画像でトレーニングされています。
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、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、ump9_girlsfrontline.pt と ump9_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、ump9_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ump9_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、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、ump9_girlsfrontline.pt と ump9_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、ump9_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に ump9_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 ump9_girlsfrontline であり、不要タグは long_hair, brown_hair, scar_across_eye, twintails, bangs, scar_on_face, hair_ornament, hairclip, brown_eyes, ribbon, breasts, bow, hair_bow, hair_between_eyes です。あるときキャラクターの一部の特徴（例：髪の色）が安定しない場合は、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/ump9_girlsfrontlineの
stage3-p480-800で、1234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した。
- 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタに分類しました。
- 10,000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。
詳細なトレーニング情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ump9_girlsfrontlineをご覧ください。
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し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、画像は選択や編集されていません。そのため、このような現象が発生する可能性があります。
実際のテストでは、このような問題が発生するモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の使用時により良い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選択されたものです。また、他の推奨ステップもご用意しています。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huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/ump9_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huggingfaceデータセット - CyberHarem/ump9_girlsfrontlineにも公開しており、ご参考になります。
なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか
当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、すべての工程が人間の介入なしに完全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
現在のトレーニングデータは複数の画像サイトから取得されており、完全自動化パイプラインでは、キャラクターが持つ公式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。この課題については今後も改善を試みますが、完全な解決は困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルに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し、より大規模なデータセットにより高い汎化能力を備えていることです。したがって、このモデルは衣装の変更、ポーズの調整、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。ご了承ください：
- キャラクターのデザインに、わずかな違いであっても許容できない方。
- キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる適用シーンを抱える方。
- 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。
- 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快感を覚える方、またはキャラクターモデルのトレーニングは必ず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。
- 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。