Laufen/ラオフェン (Sousou no Frieren)

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キャラクターbrown eyesred hairshort hairhair ornamentbrown hairhair bundouble bunsousou no frierenlaufenラオフェン
v1.5.1

詳細

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モデル説明

  • Civitaiの利用規約により、一部の画像のアップロードが不可能です。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+ では、他のLoRAと同様にWebUIでそのまま使用できます。これらのモデルはkohyaスクリプトで学習されています。
  • モデルバージョン v1.5 または v1.4- では、2つのファイルを両方使用する必要があります。詳細は「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、髪の結び目、二重結び目、赤髪、短髪、茶髪、茶色の目、髪飾りです。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。
  • 画像は固定プロンプトとデータセットに基づくクラスタ化プロンプトを使用して生成されました。ランダムシードを使用しており、選択的表示は行っていません。ここで見られるものが、実際に得られる結果です。
  • 衣装用の特別な学習は行っていません。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163枚の画像で学習されました。
  • 学習設定ファイルはこちらです。
  • このモデルの忠実度と制御性をバランスよく保つために、自動選択されたステップは2916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/laufen_sousounofrierenで試してみてください。

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+ のみに適用されます。

他のLoRAと同様に、簡単に使用できます。このモデルはkohyaスクリプトで学習されました。

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当社の技術に興味がある方は、私たちのDiscordサーバーへどうぞ。

このモデルの学習方法

詳細な学習情報や推奨ステップについては、HuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/laufen_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- のみに適用されます。

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、laufen_sousounofrieren.pt と laufen_sousounofrieren.safetensors の両方をダウンロードし、laufen_sousounofrieren.pt を embeddings フォルダに配置し、同時に laufen_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 laufen_sousounofrieren.pt 和 laufen_sousounofrieren.safetensors 两个文件， 然后将 laufen_sousounofrieren.pt 放入 embeddings 文件夹中，并同时使用 laufen_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。

トリガー語は laufen_sousounofrieren で、削減されたタグは hair_bun, double_bun, red_hair, short_hair, brown_hair, brown_eyes, hair_ornament です。ある特徴（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。

一部のプレビュー画像がキャラクターのように見えない理由

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確認できます）は、トレーニングデータセットから抽出し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、画像は選択や編集を一切行っていません。したがって、上記のような問題が発生する可能性があります。

実際の運用では、当社の内部テストによると、このような問題が発生するモデルの多くは、プレビュー画像よりも実際の使用時に優れた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に見えますが、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。他の推奨ステップも試すことをおすすめします。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。

当社のモデルはHuggingFaceリポジトリ - CyberHarem/laufen_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、学習データセットはHuggingFaceデータセット - CyberHarem/laufen_sousounofrierenにも公開されていますので、ご参考になるかと思います。

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、学習、プレビュー画像生成、公開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。これは当チームが実施し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、自動学習、自動公開を含む完全な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お寄せいただけると、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？

現在の学習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保有しているかを正確に予測するのは困難です。そのため、衣装の生成は、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で、可能な限り再現を試みています。この課題には引き続き取り組み、最適化を図りますが、完全に解決するのは困難です。衣装の再現精度は、手動で学習されたモデルと同程度には達しない可能性があります。

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強い汎化能力です。そのため、このモデルは衣装の変更、キャラクターのポーズ変更、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わずかでも逸脱があ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利用シーンを抱える方。
  3. Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像に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学習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学習は手動でのみ行うべきであり、キャラクターを軽視しないという考えをお持ちの方。
  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。