Tsuchimiya Kagura (Ga-Rei: Zero)
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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、必ず両方を一緒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のようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- プリューンされたキャラクタータグは short_hair、black_hair、blue_eyes、brown_hair です。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投稿をご確認ください。
- このモデルは619枚の画像でトレーニングされました。
- 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4340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/tsuchimiya_kagura_gareizeroをご覧ください。
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、tsuchimiya_kagura_gareizero.pt と tsuchimiya_kagura_gareizero.safetensors の両方をダウンロードし、tsuchimiya_kagura_gareizero.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に tsuchimiya_kagura_gareizero.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 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、tsuchimiya_kagura_gareizero.pt と tsuchimiya_kagura_gareizero.safetensors の両方をダウンロードし、tsuchimiya_kagura_gareizero.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に tsuchimiya_kagura_gareizero.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。
トリガー語は tsuchimiya_kagura_gareizero で、プリューンされたタグは short_hair, black_hair, blue_eyes, brown_hair 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ました。
- 自動トレーニングフレームワーク は DeepGHSチーム によって維持されています。
- 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/tsuchimiya_kagura_gareizero の
stage3-p480-800で、619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されています。
- 正則化データセットのバッチサイズは4、解像度は720x720、10つのクラスタにクラスタリングされています。
- 6200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。
- 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4340です。
その他のトレーニング詳細および推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/tsuchimiya_kagura_gareizero 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に似ていないのか
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生成されており、画像は選別や修正を行っていません。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、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は、プレビュー画像よりも実際の使用時に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/tsuchimiya_kagura_gareizero 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/tsuchimiya_kagura_gareizero にも公開しており、ご参考になるでしょう。
なぜより良い画像だけを使用しないのですか？
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。これは当チームが行う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幸いです。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複数の画像サイトから収集されており、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っているかを正確に予測することが困難です。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いたクラスタリングによって、可能な限り最適な再現を目指しています。今後もこの課題に取り組み、最適化を試みますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動でトレーニングされたモデルのレベルに達することは難しいでしょう。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自体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強い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、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推奨せず、お詫び申し上げます：
- キャラクターのデザインに、わずかでもずれが生じることを容認できない方。
- キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる使用シーンに直面している方。
- 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不快感を抱く方、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冒涜するものだと考える方。
- 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。