Kanne/カンネ (Sousou no Frieren)

narugo1992narugo1992
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キャラクターbrown eyesshort hairbrown hairtwo side upsousou no frierenkanneカンネ
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。
  • 削減されたキャラクタータグは、短髪、茶色の髪、茶色の目、両サイドアップです。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ファイルのおすすめの重みは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、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、提供されたプレビュー投稿をご確認ください。
  • このモデルは292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4845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/kanne_sousounofrieren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

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/kanne_sousounofrieren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 以下を使用している場合、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、kanne_sousounofrieren.ptとkanne_sousounofrieren.safetensorsの両方をダウンロードし、kanne_sousounofrieren.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にkanne_sousounofrieren.safetensorsをLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAと同じように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 以下を使用している場合、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、kanne_sousounofrieren.ptとkanne_sousounofrieren.safetensorsの両方をダウンロードし、kanne_sousounofrieren.ptをembeddingsフォルダに配置し、同時にkanne_sousounofrieren.safetensorsをLoRAとして使用してください。WebUI v1.7+を使用している場合、一般的なLoRAと同じように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 kanne_sousounofrieren.pt 和 kanne_sousounofrieren.safetensors 两个文件， 然后将 kanne_sousounofrieren.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 kanne_sousounofrieren.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kanne_sousounofrieren、削減されたタグはshort_hair, brown_hair, brown_eyes, two_side_upです。あるときキャラクターの一部の特徴（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できます。

なぜ一部のプレビュー画像が彼女に似ていないのか

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（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。画像生成に使用されたシードもランダムに生成されており、画像は選別や修正を行っていません。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。

実際の使用では、当社の内部テストに基づくと、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ものよりも実際の使用でより良い結果を出します。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に見えるのですが、どうすればいいですか

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。他にも試すのに良いステップをお勧めしています。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。

当モデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/kanne_sousounofrieren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/kanne_sousounofrierenに公開されており、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、公開に至るまでのプロセスは、人間の介入なしに100%自動化されています。これは当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、より多くのフィードバックや提案をいただけると大変ありがたいです（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を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所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。この問題は今後も継続して改善を試みますが、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達することは難しいでしょう。

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優れた汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポージング、もちろんキャラクターのNSFW画像の生成などのタスクに最適です！😉

以下のグループには、このモデルの使用をお勧めしません。ご了承ください：

  1. 最も微細な点でも元のキャラクター設計からわずかでも逸脱することを許容できない方。
  2. キャラクター衣装の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を用いた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軽視することになると考えている方。
  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。