gagaga girl/ガガガガール (Yu-Gi-Oh! Zexal)

• Civitaiの利用規約により、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 またはそれより低いバージョンを使用している場合、必ず両方を一緒に使用してください!!!。WebUI v1.7+を使用している場合、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。
• 不要なキャラクタータグは以下の通りです：blonde_hair、hat、wizard_hat、breasts、red_eyes、long_hair、large_breasts。キャラクターのコアな特徴（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ファイルの推奨重みは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、選別は行っていません。ここでご覧になれるものが、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319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 またはそれより低いバージョンを使用している場合、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、gagaga_girl_yugioh.pt と gagaga_girl_yugioh.safetensors の両方をダウンロードし、gagaga_girl_yugioh.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に gagaga_girl_yugioh.safetensors をLoRAとして使用してください。webui v1.7+を使用している場合、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 またはそれより低いバージョンを使用している場合、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、gagaga_girl_yugioh.pt と gagaga_girl_yugioh.safetensors の両方をダウンロードし、gagaga_girl_yugioh.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に gagaga_girl_yugioh.safetensors をLoRAとして使用してください。webui v1.7+を使用している場合、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。

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 gagaga_girl_yugioh.pt 和 gagaga_girl_yugioh.safetensors 两个文件， 然后将 gagaga_girl_yugioh.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 gagaga_girl_yugioh.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。

トリガー単語は gagaga_girl_yugioh で、不要なタグは blonde_hair, hat, wizard_hat, breasts, red_eyes, long_hair, large_breasts です。ある特徴（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。

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ています。
• 自動トレーニングフレームワーク は DeepGHS Team が維持しています。
• 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/gagaga_girl_yugioh の stage3-p480-800 で、319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12、解像度は720x720、20のクラスタに分類しています。
• 3200ステップトレーニングし、40のチェックポイントを保存・評価しました。

その他のトレーニング詳細については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/gagaga_girl_yugioh をご確認ください。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターと違うように見えるのか

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もとに、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設定されており、画像の選別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。

実際の使用では、当社の内部テストによると、このような問題を抱えるモデルのほとんどの場合、プレビュー画像よりも実際の使用時により良い結果を得られます。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られますが、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、お試しいただける他の優れたステップもご提案しています。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/gagaga_girl_yugioh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/gagaga_girl_yugiohにも公開しており、お役に立つ可能性があります。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

このモデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像生成、公開に至る全プロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当チームが行った興味深い実験であり、そのため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。したがって、可能であれば、より多くのフィードバックや提案をいただけますと、非常に貴重です。

なぜ希望するキャラクターの衣装が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持つのかを正確に予測するのは難しいです。そのため、衣装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。この問題には引き続き対処し最適化を試みますが、完全に解決するのは難しい課題です。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は到底及びません。

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の再現力と、より大規模なデータセットによる比較的優れた汎用性です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ設定、もちろんキャラクターのNSFW画像生成に非常に適しています！😉

以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めできません。ご了承ください：

1. キャラクターの原設計に対して、些細な違いでも容認できない方。
2. キャラクターの衣装再現の正確性に高い要求がある方。
3. Stable Diffusionアルゴリズムによる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違和感を感じる方、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うべきであり、キャラクターを尊重するためには自動化は不適切だと考える方。
5. 生成された画像の内容が自分の価値観に反すると感じられる方。