kikyou/桐生キキョウ/桔梗 (Blue Archive)

narugo1992narugo1992
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キャラクターanimal earsblack hairhaloblue archiveshort hairtailcat earsblack_eyescat tailkikyoutwo_tailsmultiple_tailsblue_halo桔梗桐生キキョウ
v1.5.1

詳細

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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と同様にWebUIでそのまま使用できます。これらは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、動物の耳、黒髪、猫の耳、短髪、ハロ、黒目、青いハロ、尾、猫の尾、複数の尾、二本の尾です。キャラクターの核心的な特徴（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。
  • 衣装用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1304枚の画像で訓練されました。
  • 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、自動選択したステップは3729です。すべてのステップの概要は以下の通りです。huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/kikyou_bluearchiveで他の推奨ステップもお試しください。

ステップ概要

このモデルの使い方

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が翻訳）

キャラクターウァイフや当社の技術に興味がある方は、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルの訓練方法

その他の訓練詳細や推奨ステップについては、huggingfaceリポジトリ - CyberHarem/kikyou_bluearchiveをご覧ください。

Pivotal Tunedモデルの使い方

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、両方のファイルを一緒に使用する必要があります！！！ この場合、kikyou_bluearchive.ptとkikyou_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、kikyou_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに、kikyou_bluearchive.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同様に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。

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、kikyou_bluearchive.ptとkikyou_bluearchive.safetensorsの両方をダウンロードし、kikyou_bluearchive.ptをembeddingsフォルダに、kikyou_bluearchive.safetensorsをLoRAとして同時に使用してください。WebUI v1.7+をご使用の場合は、通常のLoRAと同様に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 kikyou_bluearchive.pt 和 kikyou_bluearchive.safetensors 两个文件， 然后将 kikyou_bluearchive.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 kikyou_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。

トリガー語はkikyou_bluearchive、削除されたタグはanimal_ears, black_hair, cat_ears, short_hair, halo, black_eyes, blue_halo, tail, cat_tail, multiple_tails, two_tailsです。一部の特徴（例：髪の色）が時々安定しない場合、これらのタグをプロンプトに追加してください。

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ベースに、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、画像には選別や修正は一切行っていません。そのため、上述の問題が発生する可能性があります。

実際の運用において、当社の内部テストでは、このような問題を抱えるモデルのほとんどが、プレビュー画像よりも実際の使用時にはより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る場合、どうすればいいですか？

ここに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をいくつかご用意しています。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/kikyou_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、トレーニングデータセットはhuggingfaceデータセット - CyberHarem/kikyou_bluearchiveにも公開しており、お役に立つかもしれません。

なぜより良い画像だけを選んで使わないのですか？

当モデルのデータ収集、訓練、プレビュー画像生成、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。これは当チームが行った興味深い実験であり、そのためのデータフィルタリング、自動訓練、自動公開を含む完全なソフトウェア基盤を開発しました。したがって、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。

期待するキャラクターの衣装を正確に生成できない理由

現在のトレーニングデータはさまざまな画像サイトから取得しており、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、衣装生成はトレーニングデータセットのラベルに基づくクラスタリングにより、可能な限り最適な再現を目指しています。この問題は引き続き改善・最適化を図りますが、完全に解決することは困難です。衣装の再現精度は、手動で訓練されたモデルのレベルには到底及ばないでしょう。

実際、このモデルの最大の強みは、キャラクター自身の本質的な特徴の再現と、より大規模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、そしてもちろんキャラクターのNSFW画像の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お勧めせず、お詫び申し上げます：

  1. キャラクターの元のデザインに対して、わずかなズレでも容認できない方。
  2. キャラクターの衣装再現に高い精度が求められる用途をお持ちの方。
  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満を抱いている方、またはキャラクターモデルの訓練は手動でのみ行うべきであり、キャラクターを尊重しないと感じる方。
  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。