kotama/音瀬コタマ/小玉 (Blue Archive)
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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。
- モデルバージョンv1.5.1またはv2.0+の場合、他のLoRAと同じようにWebUIでそのまま使用できます。これらはkohyaスクリプトで学習されています。
- モデルバージョンv1.5またはv1.4-の場合、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細については、説明内の「Pivotal Tunedモデルの使用方法」をご覧ください。
- 削除されたキャラクタータグは以下の通りです：長い髪、眼鏡、ハロー、髪飾り、紫の目、ヘアクリップ、黒縁メガネ、アホ毛、金髪、紫のハロー、編み髪、目の間の髪、X型の髪飾り、ヘッドフォン、半縁メガネ、ポニーテール。これらのタグは、キャラクターの核心的特徴（例：髪の色）が安定しない場合に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。ランダムなシードが使用されており、選別は行っていません。ここでご覧いただけるものが、実際に得られる結果です。
- 衣装用の特別な学習は行っていません。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投稿をご確認ください。
- このモデルは237枚の画像で学習されています。
- 学習設定ファイルはこちらです。
- 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4047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/kotama_bluearchiveでご試用ください。
このモデルの使用方法
このセクションはモデルバージョンv1.5.1またはv2.0+向けです。
他のLoRAと同じように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されています。
他のLoRAのように簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで訓練されました。
다른 LoRA처럼 간단히 사용할 수 있습니다. 우리는 이 모델을 kohya 스크립트로 훈련했습니다.
您可以像其他LoRAs一样简单地使用它。我们使用kohya脚本对该模型进行了训练。
（ChatGPTによる翻訳）
キャラクターのウェイフューや当社の技術に興味がある方は、ぜひ私たちのDiscordサーバーへお越しください。
このモデルの学習方法
- このモデルは**kohya-ss/sd-scripts**を用いて学習され、画像はa1111のWebUIとAPI SDKで生成されています。
- 自動学習フレームワークはDeepGHSチームが保守しています。
- 学習に使用されたデータセットは、CyberHarem/kotama_bluearchiveの
stage3-p480-1200で、237枚の画像を含みます。 - 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4047です。
- 学習設定ファイルはこちらです。
より詳細な学習情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/kotama_bluearchiveをご覧ください。
Pivotal Tunedモデルの使用方法
このセクションはモデルバージョンv1.5またはv1.4-向けです。
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、両方のファイルを同時に使用する必要があります！！！ この場合、kotama_bluearchive.ptとkotama_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、kotama_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にkotama_bluearchive.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、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 kotama_bluearchive.pt 和 kotama_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 kotama_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 kotama_bluearchive.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kotama_bluearchive、削除されたタグはlong_hair, glasses, halo, hair_ornament, purple_eyes, hairclip, black-framed_eyewear, ahoge, blonde_hair, purple_halo, braid, hair_between_eyes, x_hair_ornament, headphones, semi-rimless_eyewear, ponytailです。ある時、一部の特徴（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。
なぜプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか
プレビュー画像で使用されたすべてのプロンプトテキストは、学習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。画像生成時に使用されたシードもランダムに設定されており、画像の選別や修正は一切行っていません。そのため、上記のような問題が発生する可能性があります。
実際のテストでは、このような問題を抱えるモデルの多くが、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。他の推奨ステップも併せてご試用ください。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/kotama_bluearchive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、学習に使用したデータセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/kotama_bluearchiveにも公開しており、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？
このモデルのデータ収集から学習、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、この目的のためにデータフィルタリング、自動学習、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いただけますと、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？
現在の学習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のは困難です。そのため、衣装の生成は学習データセットのラベルに基づくクラスタリングで、可能な限り再現を試みています。この問題は引き続き改善・最適化を進めますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同等のレベルには達しない可能性が高いです。
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な特徴を再現することと、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、ポーズの調整、もちろんキャラクターのNSFW画像生成などのタスクに適しています！😉
以下のグループの方々には、このモデルの使用をお勧めしません。あらかじめご了承ください：
- キャラクターのデザインに、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。
- LoRAを用いたキャラクターモデルの完全自動化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学習は手動でのみ行うべきで、キャラクターを軽視しない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る方。