gangut (Kantai Collection)
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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と同じようにsafetensorsファイルのみを使用してください。
- プリュニングされたキャラクタータグは以下の通りです：long_hair, grey_hair, breasts, scar_on_face, hat, peaked_cap, orange_eyes, hair_between_eyes, large_breasts, red_eyes, military_hat。キャラクターの主要な特徴（例：髪の色）が不安定な場合、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。ランダムなシードを使用しており、選別は行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
- 衣装のための専門的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849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5325です。すべてのステップの概要は以下の通りです。他の推奨ステップはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/gangut_kantaicollectionで試してください。
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、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、gangut_kantaicollection.pt と gangut_kantaicollection.safetensors の両方をダウンロードし、gangut_kantaicollection.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に gangut_kantaicollection.safetensors をLoRAとして使用してください。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。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、これらを一緒に使用する必要があります！！！。この場合、gangut_kantaicollection.pt と gangut_kantaicollection.safetensors の両方をダウンロードし、gangut_kantaicollection.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に gangut_kantaicollection.safetensors をLoRAとして使用してください。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。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。
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 gangut_kantaicollection.pt 和 gangut_kantaicollection.safetensors 两个文件， 然后将 gangut_kantaicollection.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 gangut_kantaicollection.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。
トリガーワードは gangut_kantaicollection であり、プリュニングされたタグは long_hair, grey_hair, breasts, scar_on_face, hat, peaked_cap, orange_eyes, hair_between_eyes, large_breasts, red_eyes, military_hat です。ある特性（例：髪の色）が不安定な場合、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で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チームによって維持されています。
- 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/gangut_kantaicollectionの
stage3-p480-800で、849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2、解像度は720x720、20のクラスタに分類されています。
- 8520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。
- 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5325です。
詳細なトレーニング情報と推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/gangut_kantaicollectionをご覧ください。
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
プレビュー画像に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、このような不一致が発生する可能性があります。
実際の使用において、当チームの内部テストでは、このような問題が発生するモデルの多くが、プレビュー画像よりも実際の出力で優れた結果を示しています。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不足学習しているように感じられますが、どうすればよいでしょうか？
ここで示されているステップは自動選択されたものです。さらに、お試しいただける他の優れたステップもご提案しています。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/gangut_kantaicollection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/gangut_kantaicollectionにも公開しており、皆様の参考になると思います。
なぜより良い画像だけを選んで使用しないのか？
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、すべての工程が人間の介入なしに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寄せいただけると非常にありがたいです。
望みのキャラクターの衣装が正確に生成されない理由
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保有しているかを正確に予測することが困難です。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、可能な限り最適な再現を目指しています。今後もこの課題の改善と最適化を継続しますが、完全に解決することは難しいでしょう。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す。
実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的特徴の再現と、より大きなデータセットによる優れた汎用性です。そのため、このモデルは衣装の変更、ポーズの変更、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像生成に最適です！😉
以下のグループの方々には、このモデルのご使用を推奨せず、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、たとえ些細な差異であっても許容できない方。
- 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いている方、またはキャラクターモデルのトレーニングは手動操作で行わなければキャラクターへの不敬にあたるという考えをお持ちの方。
- 生成された画像の内容が自身の価値観に反する、と感じられる方。