saga/サガ/嵯峨 (Arknights)

narugo1992narugo1992
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キャラクターanimal earsarknightsblack hairbrown eyessagalong hairvery long hairdog girlparted bangsdog earsfacial_mark嵯峨サガ
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、黒髪、犬耳、動物耳、長髪、顔の模様、分け目のある前髪、非常に長い髪、茶色の目、犬の少女です。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ベースの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覧ください。
  • このモデルは1251枚の画像を用いて訓練されました。
  • 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2624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/saga_arknightsで試してみてください。

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+ 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によって翻訳）

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、Discordサーバーへどうぞ。

このモデルの訓練方法

詳細な訓練情報および推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/saga_arknights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、saga_arknights.pt と saga_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、saga_arknights.pt を embeddings フォルダに、saga_arknights.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、一般的な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、saga_arknights.pt と saga_arknights.safetensors の両方をダウンロードし、saga_arknights.pt を embeddings フォルダに、saga_arknights.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、一般的な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 saga_arknights.pt 和 saga_arknights.safetensors 两个文件， 然后将 saga_arknights.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 saga_arknights.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 saga_arknights で、削除されたタグは black_hair, dog_ears, animal_ears, long_hair, facial_mark, parted_bangs, very_long_hair, brown_eyes, dog_girl 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してください。

なぜ一部のプレビュー画像がキャラクターに似ていないのか

プレビュー画像に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、画像の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。

実際の使用では、内部テストに基づくと、こうした問題を抱えるモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用でより良い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未学習のように感じられた場合、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。他の推奨ステップもご試用ください。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。

私たちのモデルは HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/saga_arknights 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/saga_arknights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から訓練、プレビュー画像の生成、公開までのプロセスは、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、そのため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。

なぜ希望するキャラクターの衣装が正確に生成できないのですか

現在の訓練データはさまざまな画像サイトから収集しており、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、衣装の生成は訓練データセットのラベルに基づくクラスタリングによって、可能な限り再現しようと試みています。この問題は引き続き解決・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、キャラクターそのものの本質的特徴の再現と、より大規模なデータセットによる比較的優れた汎用性にあります。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ設定、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. キャラクターのデザインに対して、わずかなずれも許容できない方。
  2. キャラクターの衣装再現の精度に高い要求がある方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の可能性のある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覚える方、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、キャラクターを尊重するために自動化すべきでないと考える方。
  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。