misaka_mikoto/御坂美琴/御坂美琴 (Blue Archive)

• Civitai의 이용 약관으로 인해 일부 이미지를 업로드할 수 없습니다. 완전한 미리보기 이미지는 HUGGINGFACE에서 확인하실 수 있습니다.
• 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+ 사용 시, 다른 LoRA와 마찬가지로 WebUI에서 간단히 사용할 수 있습니다. 이 모델은 kohya 스크립트로 학습되었습니다.
• 모델 버전 v1.5 또는 v1.4- 사용 시, 두 개의 파일을 모두 사용해야 합니다. 자세한 내용은 설명에서 “Pivotal Tuned 모델 사용 방법”을 참조하세요.
• 축소된 캐릭터 태그는 갈색 머리, 갈색 눈, 짧은 머리, 머리장식, 중간 길이 머리입니다. 캐릭터의 핵심 특징(예: 머리색)이 안정적이지 않을 때 이 태그를 프롬프트에 추가할 수 있습니다.
• pt 파일 권장 가중치는 0.7–1.1, LoRA 가중치는 0.5–0.85입니다.
• 이미지는 일부 고정 프롬프트와 데이터셋 기반 클러스터링 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 랜덤 시드를 사용하여 선택적 채택을 배제했습니다. 여기서 보시는 것이 실제로 얻을 수 있는 결과입니다.
• 의상에 대한 특수 학습은 수행되지 않았습니다. 제공된 미리보기 게시물에서 의상에 대응하는 프롬프트를 확인할 수 있습니다.
• 이 모델은 1,181장의 이미지로 학습되었습니다.
• 학습 설정 파일은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
• 모델의 재현성과 제어성을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 2488입니다. 모든 스텝에 대한 개요는 아래와 같습니다. 다른 권장 스텝은 huggingface 저장소 - CyberHarem/misaka_mikoto_bluearchive에서 시도해보세요.

이 모델 사용 방법

이 섹션은 모델 버전 v1.5.1 또는 v2.0+에만 적용됩니다.

다른 LoRA와 마찬가지로 간단히 사용할 수 있습니다. 이 모델은 kohya 스크립트로 학습되었습니다.

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。

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。

(Translated with ChatGPT)

웨이푸 모델을 찾고 있거나 우리 기술에 관심이 있다면, 우리의 discord 서버에 참여하세요.

이 모델 학습 방법

• 이 모델은 **kohya-ss/sd-scripts**로 학습되었으며, 이미지는 a1111의 WebUI와 API SDK를 사용하여 생성되었습니다.
• 자동 학습 프레임워크는 DeepGHS 팀에서 유지보수합니다.
• 학습에 사용된 데이터셋은 CyberHarem/misaka_mikoto_bluearchive의 stage3-p480-1200이며, 총 1,181장의 이미지를 포함합니다.
• 모델의 재현성과 제어성을 균형 있게 유지하기 위해 자동으로 선택된 스텝은 2488입니다.
• 학습 설정 파일은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

자세한 학습 정보 및 권장 스텝은 huggingface 저장소 - CyberHarem/misaka_mikoto_bluearchive를 참조하세요.

Pivotal Tuned 모델 사용 방법

이 섹션은 모델 버전 v1.5 또는 v1.4-에만 적용됩니다.

이 모델은 두 개의 파일로 구성되어 있습니다. WebUI v1.6 이하 버전을 사용중이라면 반드시 두 파일을 함께 사용해야 합니다!!! 이 경우, misaka_mikoto_bluearchive.pt와 misaka_mikoto_bluearchive.safetensors 두 파일을 모두 다운로드한 후, misaka_mikoto_bluearchive.pt를 embeddings 폴더에 넣고, 동시에 misaka_mikoto_bluearchive.safetensors를 LoRA로 사용해야 합니다. WebUI v1.7+를 사용 중이라면, 일반 LoRA처럼 safetensors 파일만 사용하시면 됩니다. 이는 이제 a1111의 WebUI가 임베딩이 포함된 LoRA/Lycoris 모델을 공식적으로 지원하기 때문입니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

このモデルには2つのファイルがあります。WebUI v1.6 以下のバージョンを使用している場合は、これらを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、misaka_mikoto_bluearchive.pt と misaka_mikoto_bluearchive.safetensors の両方をダウンロードする必要があり、 その後、misaka_mikoto_bluearchive.pt を embeddings フォルダに入れ、同時に misaka_mikoto_bluearchive.safetensors をLoRAとして使用します。 webui v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAsのようにsafetensorsファイル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に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 misaka_mikoto_bluearchive.pt 和 misaka_mikoto_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 misaka_mikoto_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 misaka_mikoto_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。

트리거 단어는 misaka_mikoto_bluearchive이며, 축소된 태그는 brown_hair, brown_eyes, short_hair, hair_ornament, medium_hair입니다. 어떤 특징(예: 머리색)이 불안정할 때, 이 태그를 프롬프트에 추가할 수 있습니다.

일부 미리보기 이미지가 원래 캐릭터와 다르게 보이는 이유

미리보기 이미지에 사용된 모든 프롬프트 텍스트(이미지를 클릭하면 확인 가능)는 학습 데이터셋에서 추출된 특징 정보를 기반으로 클러스터링 알고리즘을 통해 자동으로 생성되었습니다. 이미지 생성 시 사용된 시드도 랜덤으로 생성되었으며, 모든 이미지는 선택 또는 수정되지 않았습니다. 따라서 위와 같은 현상이 발생할 수 있습니다.

실제로 내부 테스트 결과, 이러한 현상을 겪는 대부분의 모델은 미리보기 이미지보다 실제 사용 시 더 나은 성능을 보입니다. 단지 사용하는 태그를 약간 조정하는 것만으로도 개선될 수 있습니다.

이 모델이 과적합되거나 과소적합되었다고 느껴지는데, 어떻게 해야 할까요?

여기 나타난 스텝은 자동으로 선택된 것입니다. 우리는 또한 시도해볼 만한 다른 우수한 스텝을 추천합니다. 여기를 클릭하여 원하는 스텝을 선택하세요.

이 모델은 huggingface 저장소 - CyberHarem/misaka_mikoto_bluearchive에 게시되었으며, 모든 스텝의 모델이 저장되어 있습니다. 또한 학습 데이터셋은 huggingface 데이터셋 - CyberHarem/misaka_mikoto_bluearchive에 공개되어 있으며, 이는 도움이 될 수 있습니다.

왜 더 나은 이미지만 선택하지 않나요?

이 모델의 전체 과정, 즉 데이터 크롤링, 학습, 미리보기 이미지 생성 및 게시는 인간의 개입 없이 100% 자동화되었습니다. 이는 우리 팀이 진행한 흥미로운 실험으로, 이 목적을 위해 데이터 필터링, 자동 학습, 자동 게시 등 완전한 소프트웨어 인프라를 구축했습니다. 따라서 가능하다면, 여러분의 피드백이나 제안을 더 많이 받고 싶습니다. 이는 우리에게 매우 소중한 자원입니다.

원하는 캐릭터 의상을 정확히 생성할 수 없는 이유

현재 학습 데이터는 다양한 이미지 웹사이트에서 수집되었으며, 완전히 자동화된 파이프라인에서는 캐릭터가 어떤 공식 이미지를 갖고 있는지 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 의상 생성은 학습 데이터셋의 라벨을 기반으로 클러스터링하여 가능한 한 최적의 재현을 시도합니다. 우리는 이 문제를 지속적으로 해결하고 최적화하려 노력하지만, 완전히 해결하기 어려운 도전 과제입니다. 의상 재현의 정확도는 수동으로 학습된 모델의 수준과 같을 수 없습니다.

사실, 이 모델의 가장 큰 강점은 캐릭터 자체의 고유 특징을 재현하고, 대규모 데이터셋으로 인해 상대적으로 우수한 일반화 능력입니다. 따라서 이 모델은 의상을 변경하거나 캐릭터의 자세를 조정하는 작업, 그리고 물론 캐릭터의 NSFW 이미지를 생성하는 작업에 매우 적합합니다!😉

다음과 같은 사용자 그룹은 이 모델을 사용하지 않는 것이 좋으며, 이 점에 대해 사과드립니다:

1. 캐릭터 디자인의 가장 사소한 차이점이라도 허용할 수 없는 분들.
2. 캐릭터 의상 재현의 정확성에 높은 요구를 하는 사용 시나리오에 직면한 분들.
3. Stable Diffusion 알고리즘 기반 AI 생성 이미지의 잠재적인 랜덤성에 수용할 수 없는 분들.
4. LoRA를 사용한 캐릭터 모델 학습의 완전자동화 과정에 불편함을 느끼거나, 캐릭터를 존중하기 위해 오직 수동 조작만이 학습의 유일한 방법이라고 믿는 분들.
5. 생성된 이미지 컨텐츠가 자신들의 가치관에 반대된다고 느끼는 분들.