danua/ダヌア (Granblue Fantasy)
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このバージョンについて
モデル説明
- 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以降をご使用の場合は、一般的なLoRAと同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- 削除されたキャラクタータグは以下の通りです:horns, long_hair, breasts, pointy_ears, red_eyes, black_hair, large_breasts, antenna_hair, horn_ornament, hair_between_eyes。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できます。
- ptファイルの推奨重みは0.7–1.1、LoRAの推奨重みは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用いて生成されています。ランダムシードを使用しており、選別は行っていません。ここでご覧になる画像が、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覧ください。
- このモデルは640枚の画像でトレーニングされています。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは5280です。すべてのステップの概要は以下の通りです。その他の推奨ステップについてはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/danua_granbluefantasyをご確認ください。

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、danua_granbluefantasy.pt と danua_granbluefantasy.safetensors の両方をダウンロードし、danua_granbluefantasy.pt を embeddings フォルダに、danua_granbluefantasy.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、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、danua_granbluefantasy.pt と danua_granbluefantasy.safetensors の両方をダウンロードし、danua_granbluefantasy.pt を embeddings フォルダに、danua_granbluefantasy.safetensors をLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7以降をご使用の場合は、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 danua_granbluefantasy.pt 和 danua_granbluefantasy.safetensors 两个文件, 然后将 danua_granbluefantasy.pt 放入 embeddings 文件夹中,并同时使用 danua_granbluefantasy.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。
トリガー語は danua_granbluefantasy であり、削除されたタグは horns, long_hair, breasts, pointy_ears, red_eyes, black_hair, large_breasts, antenna_hair, horn_ornament, hair_between_eyes 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 を用い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 が保守しています。
- 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/danua_granbluefantasy の
stage3-p480-800で、640枚の画像を含みます。 - バッチサイズは4、解像度は720x720、クラスタリングは5つのバケットに分割します。
- 正則化データセットのバッチサイズは4、解像度は720x720、クラスタリングは20つのバケットに分割します。
- 6400ステップトレーニングし、40のチェックポイントが保存・評価されました。
- モデルの忠実度と制御性のバランスを取るために、自動選択されたステップは5280です。
より詳しいトレーニング情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/danua_granbluefantasy をご確認ください。
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は、トレーニングデータセットから抽出した特徴情報を基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選ばれており、選別や修正は一切行っていません。そのため、このような状況が発生する可能性があります。
実際の運用では、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多くは、プレビュー画像よりも実際の使用ではより良い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過小学習に見えますが、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。他にもお勧めのステップがありますので、お試しください。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/danua_granbluefantasy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/danua_granbluefantasyに公開されており、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、プレビュー画像の生成、公開に至るまでの一連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てきました。そのため、可能であれば、フィードバックやご提案をぜひお寄せください。これらは私たちにとって非常に貴重です。
なぜ希望のキャラクターの衣装を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収集しており、完全に自動化されたパイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を持っているのかを正確に予測することは困難です。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により、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題の解決と最適化を継続しますが、完全に解決することは難しい課題です。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、キャラクター本体の内在的な特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的強い汎化能力です。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ジング、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の生成に最適です!😉
以下のグループについては、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます:
- キャラクターのオリジナルデザインに対して、いかなる些細な差異も許容できない方。
- キャラクター衣装の再現精度が高い要求される用途で使用したい方。
- 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。
- 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馴染めない方、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ものと感じる方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反する、または不快と感じる方。



















