sol/ソル/苏尔 (Neural Cloud)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像をアップロードできない場合があります。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、必ず両方を同時に使用してください！！！。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。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, blonde_hair, hair_between_eyes, yellow_eyes, ponytail, very_long_hair, bangs, breasts。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。ランダムなシードが使用されており、選択的かつ意図的な画像の抽出は行っていません。ここで表示されているものが、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、提供されているプレビューポストをご確認ください。
• このモデルは38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、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、sol_neuralcloud.pt と sol_neuralcloud.safetensors の両方をダウンロードし、sol_neuralcloud.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に sol_neuralcloud.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 以下をご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！！！。この場合、sol_neuralcloud.pt と sol_neuralcloud.safetensors の両方をダウンロードし、sol_neuralcloud.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に sol_neuralcloud.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 以下をご使用の場合は、これらを同時に使用する必要があります！。この場合、sol_neuralcloud.pt と sol_neuralcloud.safetensors の両方をダウンロードし、sol_neuralcloud.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に sol_neuralcloud.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。

トリガーワードは sol_neuralcloud であり、削減されたタグは long_hair, blonde_hair, hair_between_eyes, yellow_eyes, ponytail, very_long_hair, bangs, breasts 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、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チーム が維持しています。
• トレーニングに使用されたベースモデルは deepghs/animefull-latest です。
• トレーニングに使用されたデータセットは、CyberHarem/sol_neuralcloud の stage3-p480-800 で、38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されています。
• 正則化データセットのバッチサイズは16、解像度は720x720、20のクラスタに分類されています。
• 800ステップトレーニングされ、40のチェックポイントが保存・評価されました。

トレーニングの詳細については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/sol_neuralcloud をご参照ください。

なぜプレビュー画像がキャラクターと異なるように見えるのか

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確認できます）は、トレーニングデータセットから抽出された特徴情報に基づいて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、画像の選択や修正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はるかに優れた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。他にもお試しいただける推奨ステップがあります。こちら をクリックして、お好みのステップを選んでください。

当モデルは huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/sol_neuralcloud 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/sol_neuralcloud に公開しており、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、プレビュー画像生成、公開に至るまでの全プロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、こ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、より多くのフィードバックや提案をお待ちしています。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しており、完全な自動化パイプラインでは、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のは困難です。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くクラスタリングを用いて可能な限り再現しようとしています。この問題には引き続き取り組み、最適化を試みますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと同等のレベルには達しにくいでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の内在的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力にあります。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、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などに最適です！😉

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：

1. キャラクターのデザインのわずかな違いにも寛容でない方々。
2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方々。
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々。
4. 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々、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動で行わなければキャラクターを軽視することになると考える方々。
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る方々。