Todoroki Nene (Seitokai Yakuindomo)

세부 정보

모델 설명

  • Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인할 수 있습니다.
  • 이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. a1111의 WebUI v1.6 또는 이하 버전을 사용 중이라면, 이 두 파일을 반드시 함께 사용해야 합니다!!! WebUI v1.7 이상을 사용 중이라면, 일반 LoRA와 같이 safetensors 파일만 사용하면 됩니다.
  • 정제된 캐릭터 태그는 brown_hair, glasses, brown_eyes, bow, short_hair입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리카락 색상)이 안정적이지 않을 때 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
  • pt 파일의 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA의 가중치는 0.5–0.85입니다.
  • 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용했으며, 선택적 샘플링은 배제되었습니다. 여기서 보는 것이 바로 얻을 수 있는 결과입니다.
  • 의상에 특별한 트레이닝은 진행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물에서 의상에 해당하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
  • 이 모델은 190장의 이미지로 학습되었습니다.

이 모델 사용 방법

이 모델은 2개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용 중이라면 반드시 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.pttodoroki_nene_seitokaiyakuindomo.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.ptembeddings 폴더에 넣고, 동시에 todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용 중이라면, 일반 LoRA와 같이 safetensors 파일만 사용하면 됩니다. 이는 현재 a1111의 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、todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.pttodoroki_nene_seitokaiyakuindomo.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.ptembeddings フォルダに入れ、同時に todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.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 todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.pttodoroki_nene_seitokaiyakuindomo.safetensors 两个文件, 然后todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 todoroki_nene_seitokaiyakuindomo.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 todoroki_nene_seitokaiyakuindomo이며, 정제된 태그는 brown_hair, glasses, brown_eyes, bow, short_hair입니다. 어떤 특징(예: 머리카락 색상)이 일정 시점에서 불안정할 경우, 이 태그들을 프롬프트에 추가할 수 있습니다.

이 모델의 학습 방식

  • 이 모델은 HCP-Diffusion으로 학습되었습니다.
  • 자동 학습 프레임워크DeepGHS 팀에서 유지 관리합니다.
  • 학습에 사용된 베이스 모델은 deepghs/animefull-latest입니다.
  • 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/todoroki_nene_seitokaiyakuindomostage3-p480-800으로, 총 190장의 이미지를 포함합니다.
  • 배치 크기는 4, 해상도는 720x720, 5개의 클러스터로 분류되었습니다.
  • 정규화 데이터셋의 배치 크기는 16, 해상도는 720x720, 10개의 클러스터로 분류되었습니다.
  • 총 1920스텝 학습되었으며, 40개의 체크포인트가 저장되고 평가되었습니다.

자세한 학습 정보는 Hugging Face 저장소 - CyberHarem/todoroki_nene_seitokaiyakuindomo를 참조하세요.

일부 미리보기 이미지가 캐릭터와 달라 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트는(이미지를 클릭하면 확인 가능) 학습 데이터셋에서 추출한 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 가능성이 있습니다.

실제 사용 경험에 따르면, 우리 내부 테스트에서 이러한 문제를 겪는 대부분의 모델들이 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 필요한 유일한 조정은 사용하는 태그를 조정하는 것뿐입니다.

이 모델이 과적합 또는 과소적합된 것 같아요, 어떻게 해야 하나요?

여기서 표시된 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 우리는 여러분이 시도해볼 수 있는 다른 좋은 스텝들도 추천합니다. 선호하는 스텝을 선택하려면 여기를 클릭하세요.

우리의 모델은 Hugging Face 저장소 - CyberHarem/todoroki_nene_seitokaiyakuindomo에 공개되어 있으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 Hugging Face 데이터셋 - CyberHarem/todoroki_nene_seitokaiyakuindomo에 공개되어 있어 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택해서 사용하지 않나요?

이 모델의 데이터 수집, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시에 이르기까지 전체 과정은 인간의 개입 없이 100% 자동화되어 있습니다. 이는 우리 팀이 진행하는 흥미로운 실험으로, 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시를 포함한 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 소중한 자료입니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 실제로 어떤 공식 이미지를 보유하고 있는지를 정확히 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링을 수행해 최대한 재현하려 시도합니다. 우리는 이 문제를 계속 해결하고 최적화하려 노력할 것이지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확성은 수동 학습 모델의 수준과 같지 않을 가능성이 큽니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 본연의 특징을 재현하고, 더 큰 데이터셋으로 인해 상대적으로 우수한 일반화 능력을 갖추고 있다는 점입니다. 따라서 이 모델은 의상 변경, 캐릭터 포즈 조정, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지 생성 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹은 이 모델 사용을 권장하지 않으며, 이에 대해 사과드립니다:

  1. 캐릭터 디자인의 가장 사소한 차이점이라도 용납할 수 없는 분들.
  2. 캐릭터 의상 재현의 정확도에 높은 요구를 하는 사용 시나리오에 직면한 분들.
  3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적 무작위성에 수용할 수 없는 분들.
  4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 자동 학습 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터 모델 학습은 반드시 수동 작업을 통해만 이루어져야 캐릭터를 존중할 수 있다고 믿는 분들.
  5. 생성된 이미지 콘텐츠가 자신의 가치관에 반하는 것으로 느끼는 분들.

이 모델로 만든 이미지

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