utaha/白石ウタハ/歌原 (Blue Archive)

narugo1992narugo1992
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キャラクターpurple hairponytailhalobreastsblue archivelong hairpurple eyeshairbandutahaheadgear歌原白石ウタハ
v1.5.1

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約のため、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と同様にWebUIでそのまま使用できます。これはkohyaスクリプトで訓練されています。
  • 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、長髪、紫髪、ハロー、紫目、ポニーテール、頭飾り、ヘアバンド、胸です。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できます。
  • 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。ランダムなシードが使用されており、選択的なピックアップは行っていません。ここに表示されているものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装のための特別な訓練は行っていません。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230枚の画像で訓練されています。
  • 訓練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2982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/utaha_bluearchiveで試してください。

ステップ概要

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+のみ対象です。

他のLoRAと同様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。

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で翻訳）

キャラクターウァイフや私たちの技術に興味がある場合は、Discordサーバーへお入りください。

このモデルの訓練方法

より詳しい訓練情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/utaha_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-のみ対象です。

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、両方のファイルを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、utaha_bluearchive.ptとutaha_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、utaha_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にutaha_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のように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、両方のファイルを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、utaha_bluearchive.ptとutaha_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、utaha_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にutaha_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のように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 utaha_bluearchive.pt 和 utaha_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 utaha_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 utaha_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utaha_bluearchive、削除されたタグはlong_hair, purple_hair, halo, purple_eyes, ponytail, headgear, hairband, breastsです。ある特徴（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できます。

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（画像をクリックすると表示されます）は、訓練データセットから抽出された特徴情報に基づいてクラスタリングアルゴリズムで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生成されており、画像の選択や修正は一切行っていません。そのため、上記の問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、私たち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、プレビュー画像で見られるよりも実際の使用時に優れた結果を出します。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。他にも推奨されるステップがありますので、試してみてください。こちらをクリックしてお気に入りのステップを選んでください。

このモデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/utaha_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、訓練データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/utaha_bluearchiveにも公開しており、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、訓練、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、その目的のためにデータフィルタリング、自動訓練、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、フィードバックや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。

望ましいキャラクターの衣装が正確に生成できないのはなぜですか？

現在の訓練データは複数の画像ウェブサイトから取得されており、完全な自動化パイプラインでは、キャラクターがどの公式画像を所有しているかを正確に予測することが困難です。そのため、衣装の生成は訓練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、完全に解決することは難しい課題です。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデル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特徴の再現と、より大きなデータセットによる比較的高い汎化能力です。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、もちろんキャラクターのNSFW画像生成といった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。ご了承ください：

  1. キャラクターのデザインに、些細な違いであっても許容できない方。
  2. 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。
  3. 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。
  4. LoRAによるキャラクターモデルの完全自動訓練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訓練は手動で行わなければキャラクターを冒涜するという考えを持つ方。
  5. 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。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。