lee_enfield/リー・エンフィールド/李-恩菲尔德 (Girls' Frontline)

• Civitai의 이용 약관 때문에 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. a1111의 WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면, 두 파일을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하시면 됩니다.
• 축소된 캐릭터 태그는 brown_hair, green_eyes, long_hair, breasts, braid, bangs, large_breasts, hair_ornament입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이러한 태그를 프롬프트에 추가하실 수 있습니다.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 권장 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 샘플링을 배제했습니다. 여기에 보이는 것이 실제로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 복장에 대한 특화된 학습은 진행되지 않았습니다. 제공되는 미리보기 게시물에서 복장에 해당하는 프롬프트를 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 322장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면, 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, lee_enfield_girlsfrontline.pt 및 lee_enfield_girlsfrontline.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, lee_enfield_girlsfrontline.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 lee_enfield_girlsfrontline.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하시면 됩니다. 이는 이제 a1111 WebUI가 임베딩이 포함된 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、lee_enfield_girlsfrontline.pt と lee_enfield_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、lee_enfield_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に lee_enfield_girlsfrontline.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイル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に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。

此模型包含两个文件。如果您使用的是 WebUI v1.6 或更低版本，您需要同时使用这两个文件！ 在这种情况下，您需要下载 lee_enfield_girlsfrontline.pt 和 lee_enfield_girlsfrontline.safetensors 两个文件， 然后将 lee_enfield_girlsfrontline.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 lee_enfield_girlsfrontline.safetensors 作为 LoRA。 如果您正在使用 webui v1.7 或更高版本，只需像常规 LoRAs 一样使用 safetensors 文件。 这是因为嵌入式 LoRA/Lycoris 模型现在已经得到 a1111's webui 的官方支持， 更多详情请参见这里。

트리거 단어는 lee_enfield_girlsfrontline이며, 축소된 태그는 brown_hair, green_eyes, long_hair, breasts, braid, bangs, large_breasts, hair_ornament입니다. 특정 특징(예: 머리색)이 가끔 안정적이지 않을 때, 이 태그들을 프롬프트에 추가해 보세요.

이 모델의 학습 방식

• 이 모델은 HCP-Diffusion을 사용하여 학습되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 관리하고 있습니다.
• 학습에 사용된 베이스 모델은 deepghs/animefull-latest입니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/lee_enfield_girlsfrontline의 stage3-p480-800으로, 총 322장의 이미지를 포함합니다.
• 배치 크기는 4, 해상도는 720x720, 5개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 정규화 데이터셋의 배치 크기는 11, 해상도는 720x720, 20개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 3240 스텝 동안 학습되었으며, 40개의 체크포인트가 저장되고 평가되었습니다.

자세한 학습 정보는 huggingface 저장소 - CyberHarem/lee_enfield_girlsfrontline를 참고하세요.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터처럼 보이지 않는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 무작위로 생성되었으며, 이미지에는 어떤 선택이나 수정도 가해지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

실제 사용 경험에 따르면, 저희 내부 테스트에서 이러한 문제가 발생하는 모델 대부분이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보였습니다. 필요한 것은 단지 사용 중인 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합되거나 과소적합된 것 같아요. 어떻게 해야 하나요?

여기에 표시된 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 또한, 다른 추천 스텝도 있으니 시도해 보시기 바랍니다. 선호하는 스텝을 선택하려면 여기를 클릭하세요.

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/lee_enfield_girlsfrontline에 게시되었으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/lee_enfield_girlsfrontline에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 데이터 수집부터 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시에 이르기까지 모든 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 수행한 흥미로운 실험으로, 이 목적을 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축하였습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더욱 환영합니다. 이는 저희에게 매우 소중한 자료입니다.

원하는 캐릭터의 복장을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 가지고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 복장 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 가능한 최선의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 개선하고 최적화하려 하지만, 완전히 해소하기 어려운 도전 과제입니다. 복장 재현의 정확도는 수동 학습된 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특성을 재현하는 능력과 더 큰 데이터셋 덕분에 상대적으로 뛰어난 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 복장을 변경하거나 캐릭터의 포즈를 조정하고, 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 분들에 대해서는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 사과의 말씀을 드립니다:

1. 캐릭터 디자인의 가장 미세한 차이까지도 용납할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 복장 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오를 가진 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘을 기반으로 한 AI 생성 이미지의 잠재적인 무작위성에 받아들이지 못하는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전 자동화 프로세스에 불편함을 느끼거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수동으로만 수행되어야 캐릭터에 대한 존중을 나타낼 수 있다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지의 내용이 자신의 가치관에 반대된다고 느끼는 분들.