negev/ネゲヴ/内格夫 (Girls' Frontline)

• Civitaiの利用規約により、一部の画像は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 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以上をご使用の場合は、通常のLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
• 削減されたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, pink_hair, red_eyes, hair_ornament, braid, bow, bangs, hair_bow, hairclip, red_bow, ribbon, one_side_up, hair_between_eyes, hair_ribbon, breasts。キャラクターの核心的な特徴（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ウェイトは0.7–1.1、LoRAのウェイトは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。ランダムシードを使用しており、選別は一切行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
• 衣装用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ポストをご参照ください。
• このモデルは1012枚の画像でトレーニングされています。

このモデルの使い方

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ご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、negev_girlsfrontline.pt と negev_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、negev_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに、negev_girlsfrontline.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのように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るようになったためです。詳細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 以下のバージョンをご使用の場合は、両方を同時に使用する必要があります！！！。この場合、negev_girlsfrontline.pt と negev_girlsfrontline.safetensors の両方をダウンロードし、negev_girlsfrontline.pt を embeddings フォルダに、negev_girlsfrontline.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAのように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るようになったためです。詳細はこちらをご覧ください。

トリガー語は negev_girlsfrontline であり、削減されたタグは long_hair, pink_hair, red_eyes, hair_ornament, braid, bow, bangs, hair_bow, hairclip, red_bow, ribbon, one_side_up, hair_between_eyes, hair_ribbon, breasts です。あるとき、特定の特徴（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 が保守しています。
• 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/negev_girlsfrontline の stage3-p480-800 で、1012枚の画像を含みます。
• バッチサイズは4、解像度は720x720、5つのクラスタにクラスタリングしました。
• 正則化データセットのバッチサイズは1、解像度は720x720、20のクラスタにクラスタリングしました。
• 10,000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。

より詳しいトレーニング情報については、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/negev_girlsfrontline をご参照ください。

一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていない理由

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、画像の選別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。

実際の使用では、弊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多くは、プレビュー画像よりも実際の使用では優れた結果を出しています。必要なのは、使用してい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ティングまたはアンダーフィッティングしているように感じた場合、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きたい優れたステップをおすすめしています。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/negev_girlsfrontlineで公開されており、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/negev_girlsfrontlineで公開しており、ご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

当モデルのデータ収集、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、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、より多くのフィードバックや提案をお寄せいただけると非常に幸いです。

望みのキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

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、完全な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のは困難です。したがって、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、可能な限り最良の再現を試みています。今後もこの問題の改善と最適化を継続しますが、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づらいでしょう。

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、より大きなデータセットによる比較的優れた汎化能力にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、そして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せず、お詫び申し上げます：

1. キャラクターのデザインに、些細な違いであっても許容できない方々。
2. キャラクターの衣装再現において高い精度が求められるシナリオを利用される方々。
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必ず手動で行わなければキャラクターに対する不敬にあたるという考えをお持ちの方々。
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。