aug/AUG/AUG (Girls' Frontline)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 전체 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. a1111의 WebUI v1.6 또는 이하 버전을 사용 중이라면, 이 둘을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면, 일반 LoRA와 동일하게 safetensors 파일만 사용하시면 됩니다.
• 필터링된 캐릭터 태그는 다음과 같습니다: long_hair, hair_ornament, hair_flower, yellow_eyes, bangs, breasts, hair_ribbon, ribbon, medium_breasts, blonde_hair, orange_eyes. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이 태그들을 프롬프트에 추가하세요.
• pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링된 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드가 사용되었으며, 선택적 샘플링은 배제되었습니다. 여기에 보이는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 전문적인 트레이닝은 수행되지 않았습니다. 제공되는 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인하실 수 있습니다.
• 이 모델은 188장의 이미지로 트레이닝되었습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면 이 둘을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, aug_girlsfrontline.pt와 aug_girlsfrontline.safetensors를 모두 다운로드한 후, aug_girlsfrontline.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 aug_girlsfrontline.safetensors를 LoRA로 사용하세요. WebUI v1.7+를 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하시면 됩니다. 이는 이제 임베딩이 포함된 LoRA/Lycoris 모델이 a1111 WebUI에서 공식적으로 지원되기 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、aug_girlsfrontline.pt と aug_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、aug_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に aug_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 aug_girlsfrontline.pt 和 aug_girlsfrontline.safetensors 两个文件， 然后将 aug_girlsfrontline.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 aug_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 aug_girlsfrontline이며, 필터링된 태그는 long_hair, hair_ornament, hair_flower, yellow_eyes, bangs, breasts, hair_ribbon, ribbon, medium_breasts, blonde_hair, orange_eyes입니다. 어떤 특징(예: 머리색)이 불안정할 때 이 태그들을 프롬프트에 추가하세요.

이 모델의 트레이닝 방법

• 이 모델은 HCP-Diffusion으로 트레이닝되었습니다.
• 자동 트레이닝 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지관리합니다.
• 트레이닝에 사용된 베이스 모델은 deepghs/animefull-latest입니다.
• 트레이닝에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/aug_girlsfrontline의 stage3-p480-800으로, 총 188장의 이미지를 포함합니다.
• 배치 크기는 4, 해상도는 720x720, 5개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 정규화 데이터셋의 배치 크기는 16, 해상도는 720x720, 20개의 클러스터로 분류되었습니다.
• 1880스텝 동안 트레이닝되었으며, 40개의 체크포인트가 저장되고 평가되었습니다.

자세한 트레이닝 정보는 huggingface 저장소 - CyberHarem/aug_girlsfrontline을 참조하세요.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 다르게 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지 클릭 시 확인 가능)는 트레이닝 데이터셋에서 추출한 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 사용해 자동 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤으로 설정되었으며, 어떠한 선택이나 수정도 이루어지지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제 사용 시, 우리팀 내부 테스트 결과에 따르면 이러한 현상이 발생한 모델 대부분이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조치는 사용 중인 태그를 조정하는 것입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것 같아 보이는데, 어떻게 해야 하나요?

여기서 보이는 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 우리는 여러분이 시도해 볼 수 있는 다른 좋은 스텝도 추천합니다. 원하시는 스텝을 선택하려면 여기를 클릭하세요.

우리의 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/aug_girlsfrontline에 게시되어 있으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한, 트레이닝 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/aug_girlsfrontline에 공개되었으니 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 전체 프로세스는 데이터 수집, 트레이닝, 미리보기 이미지 생성 및 게시까지 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 트레이닝, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 소중한 자료입니다.

원하는 캐릭터 의상이 정확하게 생성되지 않는 이유

현재 트레이닝 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전한 자동화 파이프라인을 구축하기 위해 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 트레이닝 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 통해 최대한 정확한 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 노력하고 있지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 트레이닝된 모델의 수준에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유한 특징을 재현하고, 더 큰 데이터셋으로 인해 상대적으로 뛰어난 일반화 능력을 갖추고 있다는 점입니다. 따라서 이 모델은 의상을 변경하거나 캐릭터 포즈를 조정하는 작업, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹에게는 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과의 말씀을 드립니다:

1. 가장 사소한 디테일까지도 원래 캐릭터 디자인에서 벗어나는 것을 허용할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현 정확도에 높은 요구를 하는应用场景을 사용하시는 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반의 AI 생성 이미지에서 발생할 수 있는 임의성(랜덤성)을 받아들일 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 트레이닝의 완전 자동화 프로세스를 불편하게 여기거나, 캐릭터 모델 트레이닝은 반드시 수동 작업으로만 이루어져야 캐릭터에 대한 존중이 된다고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 내용이 자신의 가치관에 반한다고 느끼는 분들.